【要約】国勢調査データをDuckDB×matplotlib×StreamlitでインタラクティブなWebアプリにする [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
データアナリストが、統計データの可視化やプロトタイプ作成を行う際に、以下の課題に直面する。
- ・BIツールを本格導入する前の、検証プロセスにおける開発コストの増大。
- ・大規模なデータセットを扱う際の、集計処理の効率性とメモリ消費の管理。
- ・ローカル環境と、Linuxベースのデプロイ環境における、日本語フォント表示の不整合。
// Approach
開発者は、保守性と集計効率を両立させるため、モジュール化とDuckDBを用いた設計を採用した。
- ・役割ごとにファイルを分割し、変更の影響範囲を局所化。
- ・DuckDBでCSVを直接SQLで読み込み、JOINを含む集計を高速化。
- ・matplotlibを用い、データインク比を意識した装飾の少ないグラフを作成。
- ・フォントパスの直接指定とフォールバックにより、環境依存の表示問題を解決。
// Result
構築されたアプリにより、ユーザーは国勢調査データの傾向を迅速かつ詳細に把握できるようになった。
- ・労働力状態や地域によるデータの差異を、インタラクティブに確認可能。
- ・項目数に応じたグラフサイズの自動調整により、高い可読性を維持。
- ・Power BI等の本格導入前の、有効な検証手段として機能。
Senior Engineer Insight
> プロトタイピングにおける「速度」と「品質」のバランスが極めて高い。DuckDBの採用は、メモリ効率とSQLの可読性を両立させる賢明な判断だ。ただし、Streamlitの再実行モデルは、複雑なロジックが増えるとレイテンシに直結する。
@st.cache_dataの適切な運用が不可欠だ。また、フォント管理に見られる環境依存への配慮は、実運用を見据えた設計として評価できる。