이희재(카카오페이)

1. 누구나 쉽게 구현 가능한
R Shiny Dashboard

2. R Shiny Dashboard
도입 배경

3. 내가 생각한 이상적인 분석은?

4. INPUT OUTPUT
Smart Solution

5. 하지만 현실은?

6. 데이터 추출 보고서 작성 보고서 제출
1. 보고서 작업시간 증대

7. 데이터 추출 보고서 작성 보고서 제출
1. 보고서 작업시간 증대

8. 2. 정적인 그래프의 한계

9. 반복되는 업무들을
줄일수 없을까??

10. Shiny를 활용하면
Interactive chart를 구현한 보고서가 가능!

11. Shiny의 기본구조를 살펴볼까요?

12. ui.R
server.R
Shiny 기본구조 1

13. App.R
Shiny 기본구조 2

14. Shiny를 구현은 했는데….
어떻게 deploy를 해야할까…

15. 1. shinyapp.io
링크 : http://www.shinyapps.io/

16. 2. Shiny server를 활용!
Shiny server는 두개의 종류가 존재!
1. Shiny server pro
2. Shiny server open source

17. Shiny 서버 deploy 과정
서버급 PC 서버급 PC에
Install
www.도메인.com:8787 or
Ip_adress:8787
www.도메인.com:3838 or
Ip_adress:3838

18. www.도메인.com:8787 or
Ip_adress:8787
1. 대시보드를 구현하기 위한 App.R 파일 생성
2. 터미널에서 app.R 파일을 /srv/shiny-server 폴더내로 복사
3. Ip_adress:3838/app_name 으로 대시보드 구현
1 2
3
Shiny 서버 deploy 과정

19. Deploy 방법까지 알게되었으니
이제 구현만하면 끝!!

20. Shiny를 활용하여 구현 완료!!

21. 그러나….
여전히 dashboard형태를
구현하기엔 부족하다…

22. 우연히 발견한 AdminLTE!!!

23. 내가 보유한 스킬은 단순히 R…
구현하기엔 한계가 보인다…
다른 언어를 배워서 시작할까…
정말 R로는 한계가 있는걸까…

24. 하지만, 세계엔 능력자들이 많다는점!!
참고 링크 : https://rstudio.github.io/shinydashboard/

25. 나에겐 마치 한줄기의 빛과 같았던
shiny dashboard!!!
참고 링크 : https://rstudio.github.io/shinydashboard/

26. 하지만… 여전히 숙제는 남아있었다..
차트는 정말… ggplot으로만 구현을
해야만 하는가…

27. 역시나… 내가원하는건 언제든지 있다!
참고 링크 : http://www.htmlwidgets.org/

28. 참고 링크 : http://www.htmlwidgets.org/
테이블 : DT package
차트
1. highcharter package
2. googleVis package
3. Plotly package
4. d3heatmap package

29. 대시보드 구현 완료!

30. 하지만… 저건 대시보드일뿐…
좀더 나은 리포팅을 만들 순 없을까?

31. 역시나.. 내가 원하는건 항상 존재한다!!
참고 링크 : http://rmarkdown.rstudio.com/flexdashboard/

32. Flexdashboard의 장점
1. Shiny dashboard처럼 ui.R, server.R구분이 필요없다.
2. 단순히 rMarkdown format으로 심플한 구현이 가능!
참고 링크 : http://rmarkdown.rstudio.com/flexdashboard/

33. 대시보드도 구현을해보고,
flexdashboard로 리포팅 포맷도 구현해봤습니다.
그러나… 항상 내머릿속을 맴돌던.. Dynamic Chart구현….

34. 역시나 나의 고민은 항상 기우였고.. 가능한 패키지는 존재하였다.
참고 링크 : https://rstudio.github.io/crosstalk/index.html

35. Dashboard Report
(with crosstalk & flexdashboard)
분석결과 공유의 심플화

36. R은 더이상 분석용 프로그래밍 언어가
아닙니다.
Interactive Graphic의 구현 이젠
R만으로 가능합니다.

37. 감사합니다.