大家還記得鐵人賽一開始介紹使用的user.csv 和orders.csv 嗎？ 今天要介紹的內容就是如何將這一整個分析放到shiny 上！，我們會用到的是navbarPage，我們就用範例來解釋吧。

navbarPage("App Title",
  tabPanel("Plot"),
  tabPanel("Summary"),
  tabPanel("Table")

navbarPage第一個參數是標題，後面可以接續許多tabPanel，所以換成我們的例子如下：

shinyUI(navbarPage("Shiny 大雜燴",
    tabPanel("地址分析",fluidRow(
        column(3, 
            h4("API抓取經緯度"),
            actionButton("request", "取資料"),
            hr(),
            numericInput("seed", h3("種子碼"), value = 20180112),
            numericInput("k_value", h3("k值"), value = 10),
            actionButton("do", "執行")
        ),
        column(9, 
            tabsetPanel(
                tabPanel("地址表單", tableOutput('addressTable')), 
                tabPanel("地址分佈圖", plotOutput("allAddressPlot", height = "800px")),
                tabPanel("K-means結果分佈圖", plotOutput("classifiedAddressPlot", height = "800px"))
            )
        )
    )),
    tabPanel("訂單分析"),
    tabPanel("會員分析")
))

呈現結果如下：

所以直接在tabPanel第二個參數放上原本的畫面配置就可以達到我們的效果了。

再來我們再來寫訂單分析和會員分析的ui，訂單分析就和先前寫的過濾方式一樣。

tabPanel("訂單分析",fluidRow(
    column(3, 
        h4("過濾"),
        sliderInput('price', '價格多少以上',
                   min=0, max=12000, value=300,
                   step=100, round=0),
        selectInput('payment', '付款方式', c("信用卡", 
                                        "ATM轉帳", 
                                        "貨到付款", 
                                        "現金", 
                                        "無",
                                        "其他"))
    ),
    column(9, 
           tableOutput('ordersTable')
    )
))

其對應的server程式碼如下：

output$ordersTable <- renderTable({
    orders %>%
        filter(input$price < PRICE, input$payment == PAYMENTTYPE)
})

再來會員的部分，我希望能做出電話過濾的效果，所以ui部分我這樣子寫。

tabPanel("會員分析",fluidRow(
    column(3, 
       h4("user資料"),
       textInput("phone_number", h3("手機號碼"), value = "")
    ),
    column(9, 
           tableOutput('userTable')
    )
))

其對應的server 程式碼為

output$userTable <- renderTable({
    if(input$phone_number=="") return(user)
    user %>%
        filter(str_detect(MOBILE, input$phone_number))
})

這就完成了，另外如果說頁籤太多，我們可以再用navbarMenu將分頁合起來，例如訂單分析和會員分析，我們合稱電子商務分析。

navbarMenu("電子商務分析",
   tabPanel("訂單分析",fluidRow(
       column(3, 
              h4("過濾"),
              sliderInput('price', '價格多少以上',
                          min=0, max=12000, value=300,
                          step=100, round=0),
              selectInput('payment', '付款方式', c("信用卡", 
                                               "ATM轉帳", 
                                               "貨到付款", 
                                               "現金", 
                                               "無",
                                               "其他"))
       ),
       column(9, 
              tableOutput('ordersTable')
       )
   )),
   tabPanel("會員分析",fluidRow(
       column(3, 
              h4("user資料"),
              textInput("phone_number", h3("手機號碼"), value = "")
       ),
       column(9, 
              tableOutput('userTable')
       )
   )
))

所產生的畫面如下：

以上就是今天的介紹，鐵人賽也接近尾聲了，希望這一系列的教學文大家可以接受！

ref:
day28原始碼