上一篇討論儀表板(Dashboard)製作概念，這次進一步結合資料庫，設計一般企業都適用的儀表板，個案模擬企業年度檢討報告情境，以多維度方式進行業務分析。

資料庫存取

Streamlit以Pandas套件的DataFrame為主要資料來源，Pandas也支援以SQL存取資料庫，直接回傳DataFrame，真是一個完美的解決方案，我們馬上來實作一個範例，資料庫採用MS SQL Server的Northwind，為使操作較簡易，自網路找到SQLite版本，資料表關聯如下。

範例1. 仿效上一篇的多頁式網頁，製作圖表並列的功能，程式包括29\app.py、util.py及pages資料夾。

1. 安裝SQLAlchemy套件：它是Pandas執行SQL的基礎套件。

pip install sqlalchemy

2. app.py與上一篇大同小異。
3. util.py負責讀取資料庫：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, inspect
import streamlit as st

@st.cache_data
def get_data(SQL):
    engine = create_engine('sqlite:///./northwind_ORM.db', echo=False)
    df=pd.read_sql(SQL, engine)
    return df

3. pages\1_📈_商品類別銷售額統計.py：依商品類別統計銷售額。

• 引入套件及util.py。

import streamlit as st
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, inspect
from util import *

• 撰寫SQL，取得資料：Category_Sales為View，在資料庫內定義。

SQL = 'select * from Category_Sales'
df = get_data(SQL)

• Category_Sales View的內容如下，呼叫另一個Product_Sales View。

CREATE VIEW [Category_Sales] AS
SELECT     [Product_Sales].CategoryName, 
       Sum([Product_Sales].ProductSales) AS CategorySales
FROM [Product_Sales]
GROUP BY [Product_Sales].CategoryName;

• Product_Sales View的內容如下，連結一堆資料表。

CREATE VIEW [Product_Sales] AS
SELECT Categories.CategoryName, 
       Products.ProductName, 
       Sum(([Order Details].UnitPrice*Quantity*(1-Discount)/100)*100) AS ProductSales
FROM Categories
 JOIN    Products On Categories.CategoryID = Products.CategoryID
    JOIN  [Order Details] on Products.ProductID = [Order Details].ProductID     
     JOIN  [Orders] on Orders.OrderID = [Order Details].OrderID 
WHERE Orders.ShippedDate Between DATETIME('2017-01-01') And DATETIME('2017-12-31')
GROUP BY Categories.CategoryName, Products.ProductName;

• 製作UI：使用st.bar_chart繪製長條圖。

Categories = st.multiselect(
    "商品類別：", df['CategoryName'].values, df['CategoryName'].values
)
if not Categories:
    st.error("Please select at least one category.")
else:
    df = df.query('CategoryName in @Categories')
    st.bar_chart(data=df, x='CategoryName', y='CategorySales')

4. pages資料夾其他檔案如法炮製，請自行參閱檔案內容。

5. 執行程式：

streamlit run app.py

6. 執行結果：選單如下。
   

模擬企業年度檢討報告

以下模擬企業年度檢討報告情境，以多維度方式進行業務分析。

1. 測試情境：模擬企業年度檢討報告。

• 先點擊【商品類別銷售額統計】，報告今年各部門業績，發現今年業績退步。
  

• 點擊【商品類別年度比較】，比較去年與今年的業績：發現【穀物】(Grains)、【調味品】(Condiments)部門業績衰退很多。
  

• 點擊【商品銷售額統計】，觀察【穀物】(Grains)部門內各項商品部業績，發現最暢銷的商品【愛麗絲公主麵疙瘩】(Gnocchi di nonna Alice)業績不佳。
  

• 點擊【商品年度比較】，比較【愛麗絲公主麵疙瘩】去年與今年的業績，發現大幅消退，找到公司整體業績不佳的原因。
  

• 可以依此方式再往下鑽(Drill down)，追查是哪些客戶流失，進而探討原因，未來可進行服務補強或售價調整。

結語

除了圖表之外，也可以將樞紐分析(Pivot)、地理資訊(GIS)、機器學習預測模型(Machine Learning)導入至儀表板(Dashboard)，讓企業戰情室更加完善。Streamlit是一個快速開發的概念，很適合作為POC的先導工具，透過驗證後，可以再移植到其他商用產品，進行更細膩的開發。

本系列的程式碼會統一放在GitHub，本篇的程式放在src/29資料夾，歡迎讀者下載測試，如有錯誤或疏漏，請不吝指正。