在前一天的冒險中，我們將零散評論資料轉化為可視化月報，並透過雷達圖、文字雲呈現評論趨勢。今天，我們要進一步：把 Dashboard 升級為全互動模式，讓使用者不只是看數據，而是「玩數據」，即時探索評論背後的洞察。

互動性的價值在於：使用者可以立即篩選景點、查看熱門關鍵字、觀察情緒分布，甚至對比多個景點的評論特徵，真正掌握資訊主導權。

為了達到這個目標，我們選擇 Streamlit 作為開發平台：

1. 它支援即時互動控件（如 multiselect, slider, selectbox，可以參考 Streamlit快速上手小抄 )
2. 它能與 Python 完美搭配，快速串接 Pandas 與 Plotly，生成動態圖表。
3. 它能與 GitHub 完美搭配，簡單快速完成部署。

完美結合資料處理、視覺化與互動功能，適合快速原型與展示。

Streamlit 支援透過 GitHub 帳號部署，除了主程式以外，記得連同安裝環境requirements.txt、資料data.csv 一起上傳至同個專案內)

玩轉互動魔法鏡製作過程：

Step 1：資料整合與篩選

我們把前幾天的成果——整合到一個 DataFrame 中，並在側邊攔設置景點篩選器。
透過st.sidebar.multiselect使用者可同時選擇多個景點
右側圖表會即時更新，呈現該景點的評論統計、熱門關鍵字與氣泡圖

Step 2：景點情緒氣泡圖

透過 Plotly 讓每個景點的評論數、正面比例、地理位置都能在地圖上呈現。
滑鼠懸停即可查看詳細數據：正中負評論數與熱門關鍵字
大小、顏色、提示資訊皆依選擇景點即時更新

Step 3：景點情緒統計表

顯示篩選後景點的評論數與熱門關鍵字
使用者可快速掌握數據樣貌，支援決策參考

Step 4：景點熱門關鍵字

針對選中景點計算評論詞頻，動態生成熱門關鍵字。
條形依出現次數漸層著色，視覺上更直覺

成果展現

👉 Mario 互動魔法鏡 — 旅遊評論互動儀表板

今天解鎖的新技能：

🍄 用 Streamlit 打造互動式 Dashboard，讓數據可以即時篩選與探索
🍄 結合 GitHub 部署流程，快速分享成果與展示互動應用

📓 小結：

今天，我們把 Mario Dashboard 升級為 全互動模式，讓使用者可以自由篩選景點、即時探索評論資料、同時看到情緒地圖、詞頻、以及關鍵字。
這不僅是可視化，更是「資料遊樂場」——你可以玩、探索、發現，並立即抓住商業價值。
未來，這套互動魔法鏡可以延伸到多平台展示、ChatBot 回答或 API 對接，真正落地到日常決策場景。