視覚化サンプル追加

address.csv

@@ -1,9 +1,4 @@
 name,address
-仙台駅前院,宮城県仙台市青葉区中央3-6-1 仙台TRビル東館 7F
-福島院,福島県福島市置賜町1-29 佐平ビル 1F
-郡山院,福島県郡山市駅前2丁目3番7号エリート30ビル7F・8F
-宇都宮院,栃木県宇都宮市駅前通り1-4-6 トナリエ宇都宮 5F
-水戸院,茨城県水戸市宮町1-7-33 水戸サウスタワー 6F（水戸オーパ内）
 川口院,埼玉県川口市栄町3-8-15 近代グループBLD.23号館 8F
 大宮東口院,埼玉県さいたま市大宮区仲町1-15 VORT大宮 7F
 新宿東口院,東京都新宿区歌舞伎町1-27-5 歌舞伎町APMビル 7F
@@ -24,8 +19,6 @@ name,address
 千葉駅前院,千葉県中央区新千葉2-2-1 新日本EXビル 3F
 横浜院,神奈川県横浜市西区北幸1-8-2 犬山西口ビルヂング 3F
 新横浜院,神奈川県横浜市港北区新横浜2丁目5-14 WISENEXT新横浜 7F
-名古屋栄院,愛知県名古屋市中区栄3-28-11 名古屋ゼロゲート 2F
-名古屋駅前院,愛知県名古屋市中村区名駅3-26-6 ThirdKHビル 5F
 京都駅前院,京都府京都市下京区七条通烏丸東入真苧屋町195番地 福井ビル3F
 江坂院,大阪府吹田市江坂町1-21-17 ESAKA松尾ビル 3F
 堺院,大阪府堺市堺区北瓦町2-4-12 岡本ビル 5F
@@ -33,86 +26,31 @@ name,address
 心斎橋院,大阪府大阪市中央区南船場4-4-10 辰野心斎橋ビル 4F
 梅田大阪駅前院,大阪府大阪市北区曽根崎2-8-15 K'sスクエアビル 3F
 梅田茶屋町院,大阪府大阪市北区茶屋町2-28 セントラル茶屋町 3・4F
-神戸院,兵庫県神戸市中央区琴ノ緒町5-3-2 三宮駅前平和ビル 7F
-福岡天神院,福岡県福岡市中央区天神2-7-6 DADAビル 6F
-福岡博多院,福岡県福岡市博多区博多駅東2-4-6 ハカタベビル 3F
-小倉院,福岡県北九州市小倉北区米町1-1-1 小倉駅前ひびきビル 4F
-広島院,広島県広島市中区本通9-30 ランドマークビル 3F
-岡山院,岡山県岡山市北区駅前町1-1-21 成通ハリービル 4F
 八王子院,東京都八王子市旭町2-5 八王子ツインタワーA館 4F
 横浜駅前院,神奈川県横浜市西区北幸1-1-8 エキニア横浜 7F
-姫路院,兵庫県姫路市駅前町247番地 御幸苑ビル 2F
 品川院,東京都港区高輪3-23-17 品川ｾﾝﾀｰﾋﾞﾙﾃﾞｨﾝｸﾞ 201
-静岡院,静岡県静岡市葵区紺屋町17-1 葵タワー 2F 201
 柏院,千葉県柏市柏1-2-37 柏ちば興銀ビル 6F
 川越院,埼玉県川越市脇田本町1-2 山崎ビル 4F
-札幌駅前院,北海道札幌市中央区北4条西2-1-2 キタコートレードビル 6F
 川崎院,神奈川県川崎市川崎区駅前本町12-1 川崎駅前タワー・リバーク B2F
 ブレインクリニック新宿,東京都新宿区新宿4-2-23 新四curumuビル 8F
 ブレインクリニック東京,東京都中央区日本橋2-2-2 マルヒロ日本橋ビル 8F
-ブレインクリニック名古屋,愛知県名古屋市中村区名駅3-26-6 ThirdKHビル 3F
 ブレインクリニック大阪,大阪府大阪市北区曽根崎新地2-4-1 ホテルマイステイズプレミア堂島 地下1F
-熊本院,熊本県熊本市中央区上通町1-26 auneKUMAMOTO 8F
-鹿児島院,鹿児島県鹿児島市中央町11番地 鹿児島中央ターミナルビル 2F
-高崎院,群馬県高崎市八島町46-1 高崎オーパ 8F
 天王寺院,大阪府大阪市阿倍野区阿倍野筋1-5-36 アベノセンタービル 2F
 TCBスキンクリニック大阪駅前院,大阪府大阪市北区梅田2-1-21 レイズ ウメダビル 8F
 ブレインクリニック浜松町,東京都港区浜松町2-7-17 イーグル浜松町ビル 5F
-仙台広瀬通院,宮城県仙台市青葉区中央1-6-27 仙信ビル 4F
-宮崎院,宮崎県宮崎市高千穂通2-6-18 NMビル 7F
-岐阜院,岐阜県岐阜市神田町8-9-2 白木ビル 4F
-長野院,長野県長野市南千歳1-1-1 ながの東急百貨店 別館シェルシェ 5F
-金沢院,石川県金沢市堀川町4-1 セントラルビル 5F
-新潟院,新潟県新潟市中央区花園1-2-2 コープシティ花園ガレッソ 2F
 奈良院,奈良県奈良市小西町21-1 小西町商業ビル（な・ら・ら） 2F
 北千住院,東京都足立区千住2-26-2 EXCEL33 3F
 六本木院,東京都港区六本木5-1-3 ゴトウビルディング１st 8F
 新宿西口院,東京都新宿区西新宿1-17-1 日本生命新宿西口ビル 2F
-大宮西口院,埼玉県さいたま市大宮区桜木町2-3 ダイエー大宮店 3F
-金山院,愛知県名古屋市熱田区金山町1-4-6 アルティメイト金山 7F・8F
 自由が丘院,東京都目黒区自由が丘2-11-23 南風ビル 5F
 なんば院,大阪府大阪市中央区難波4-2-1 難波御堂筋ビルディング 9F
 京都四条院,京都府京都市下京区四条通東洞院東入立売西町66番地 京都証券ビル 5F
-浜松院,静岡県浜松市中央区鍛冶町140 浜松Cビル 3F
 枚方院,大阪府枚方市岡東町8-9 枚方SGビル 5F
-和歌山院,和歌山県和歌山市美園町4-81-1 SOPHIA和歌山イーストプラザⅠ号館 3F
-高松院,香川県高松市兵庫町11-6 カーニープレイス高松兵庫町ビル 3F
-四日市院,三重県四日市市諏訪栄町10-7 ことぶきビル 2F
-長崎院,長崎県長崎市大黒町14-5 ニュー長崎ビルディング 2F
-那覇院,沖縄県那覇市久茂地1-1-1 パレットくもじ 9F
 船橋院,千葉県船橋市本町1-7-6 ドリーム船橋ビル 5F
-松山院,愛媛県松山市湊町5-4-25 日切ビル 5F
 越谷院,埼玉県越谷市南越谷1-15-1 南越谷ラクーン 4F
-高知院,高知県高知市はりまや町2-3-3 はりまやビル 1F・2F
-倉敷院,岡山県倉敷市阿知1-7-1 天満屋倉敷店 5F
-福井院,福井県福井市中央1-3-3 KIビル 3F
-札幌大通院,北海道札幌市中央区南1条西2-18 IKEUCHI GATE 5F
-久留米院,福岡県久留米市東町39-8 第21上野ビル 3F
-富山院,富山県富山市桜町1-1-1 電鉄富山駅ビル エスタ 3F
 藤沢院,神奈川県藤沢市南藤沢22-1 神中第二ビル 3F
 千葉東口院,千葉県千葉市中央区富士見2-5-15 塚本千葉第3ビルディング 5F
-佐賀院,佐賀県佐賀市駅前中央1- 4-17 コムボックス佐賀駅前 2F
-つくば院,茨城県つくば市吾妻1-7-1 トナリエつくばスクエア トナリエクレオ 3F
-豊田院,愛知県豊田市喜多町1-140 ギャザ 3F
 高槻院,大阪府高槻市城北町2-11-1 山木ビル 3F・4F
-山形院,山形県山形市香澄町1-15-28 ホテルニュー最上屋 2F
-青森院,青森県青森市新町1-7-1 THREE 4F
-秋田院,秋田県秋田市中通4-12-7 川上第二ビル 3F
-盛岡院,岩手県盛岡市菜園1-10-1 パルクアベニュー・カワトク 8F
-大分院,大分県大分市府内町2-1-4 トキハ会館 2F
 本厚木院,神奈川県厚木市中町3-6-17 オーイズミホールディングス厚木ビル 5F
 大阪阪急梅田駅前院,大阪府大阪市北区芝田2-6-30 梅田清和ビル 2F
-徳島院,徳島県徳島市寺島本町西1丁目 駅前ポッポ街 セントラルビル 2F
 松戸院,千葉県松戸市松戸1307-1 キテミテマツド 8F
-前橋院,群馬県前橋市表町2-30-8 アクエル前橋 B1F
-名古屋駅前桜通院,愛知県名古屋市中村区名駅3-25-3 大橋ビルディング 3F
-豊橋院,愛知県豊橋市広小路1-18 ウェルプラザユメックスビル B1F
-松江院,島根県松江市朝日町480-8 松江SKYビル 2F
-周南徳山駅ビル院,山口県周南市銀座1-31  TOKUYAMA DECK 2F
-福山院,広島県福山市東桜町1-1 アイネスフクヤマ2F
-松本院,長野県松本市中央二丁目3-17知新堂ビル2F
-三島院,静岡県三島市本町3-29 三島本町タワー3F 301
-草津院,滋賀県草津市大路1-1-1 エルティ932ビル 3F
-西鉄福岡天神駅前院,福岡県福岡市中央区天神1-4-1 西日本新聞会館15F
-旭川駅前院,北海道旭川市一条通8-108 フィール旭川4F
-山梨甲府駅前院,山梨県甲府市丸の内二丁目16番4号 丸栄ビル3F

app.py

@@ -8,8 +8,7 @@ import numpy as np
 
 st.set_page_config(page_title="データ分析ダッシュボード", layout="wide")
 
-# 탭 생성
-tab1, tab2, tab3, tab4, tab5 = st.tabs([" データ分析ダッシュボード", "visualization1", "visualization2", "ボックスプロット", "折れ線グラフ"])
+tab1, tab2, tab3, tab4, tab5, tab6 = st.tabs([" データ分析ダッシュボード", "Folium", "Network graph", "Ribbon graph", "Sankey diagram", "Waterfall Chart"])
 
 with tab1:
     st.title("📊 データ分析ダッシュボード")
@@ -166,12 +165,14 @@ with tab3:
     st.header("📊 ネットワークグラフ")
     from pyvis.network import Network
     import streamlit.components.v1 as components
-    
+    import pandas as pd
+    import numpy as np
+
     np.random.seed(42)
-    nodes = [f"Node_{i}" for i in range(1, 21)]  # 20개의 노드 생성
+    nodes = [f"Node_{i}" for i in range(1, 21)]
     edges = []
 
-    for _ in range(50):  # 50개의 랜덤 엣지 생성
+    for _ in range(50):
         src = np.random.choice(nodes)
         dst = np.random.choice(nodes)
         if src != dst:
@@ -180,21 +181,255 @@ with tab3:
 
     df = pd.DataFrame(edges, columns=["Source", "Target", "Weight"])
 
-    net = Network(height="700px", width="100%", bgcolor="#222222", font_color="white")
-    net.force_atlas_2based(gravity=-300, central_gravity=0.01, spring_length=100, spring_strength=0.08)
+    net = Network(height="800px", width="100%", bgcolor="#1e1e1e", font_color="white")
+    
+    net.force_atlas_2based(gravity=-500, central_gravity=0.03, spring_length=120, spring_strength=0.1)
 
     for node in nodes:
-        net.add_node(node, label=node, title=f"{node} - Custom Tooltip", color="#009688")
+        net.add_node(node, label=node, title=f"{node} - Custom Tooltip", color="#29b6f6", font={'size': 20})
 
     for src, dst, weight in edges:
-        net.add_edge(src, dst, value=weight, title=f"Weight: {weight}")
+        net.add_edge(src, dst, value=weight, title=f"Weight: {weight}", width=weight)
 
     net.show_buttons(filter_=["physics", "nodes", "edges"])
     net.toggle_physics(True)
     net.set_edge_smooth('dynamic')
 
     net.save_graph('network.html')
-
     HtmlFile = open("network.html", 'r', encoding='utf-8')
     source_code = HtmlFile.read()
-    components.html(source_code, height=800, scrolling=True)
+    components.html(source_code, height=850, scrolling=True)
+    
+with tab4:
+    import plotly.graph_objects as go
+    import pandas as pd
+    import streamlit as st
+
+    st.header("📊 リボングラフ")
+
+    data = {
+        "categories": ["Botox", "Filler", "Laser Treatment", "Skincare", "Hair Transplant", "Others"],
+        "q1_2021": [1500, 2500, 1000, 2000, 1800, 1600],
+        "q2_2021": [1800, 2300, 1400, 1900, 1600, 1700],
+        "q3_2021": [2200, 2400, 1600, 1800, 2000, 1500],
+        "q4_2021": [2600, 2100, 1800, 1700, 2200, 1400],
+        "q1_2022": [2400, 2500, 1900, 2100, 2300, 1200],
+        "q2_2022": [2700, 2600, 1700, 2300, 2100, 1000],
+        "q3_2022": [2800, 2800, 2000, 2400, 2500, 900],
+        "q4_2022": [2900, 2900, 2100, 2400, 2700, 1100],
+        "q1_2023": [3100, 3000, 2200, 2500, 2900, 1200],
+        "q2_2023": [3300, 3100, 2400, 2600, 3000, 1300],
+        "q3_2023": [3400, 3200, 2500, 2700, 3200, 1400],
+        "q4_2023": [3500, 3300, 2600, 2800, 3300, 1500],
+    }
+    df = pd.DataFrame(data)
+
+    final = pd.DataFrame(df["categories"])
+    quarters = [
+        "q1_2021", "q2_2021", "q3_2021", "q4_2021", 
+        "q1_2022", "q2_2022", "q3_2022", "q4_2022", 
+        "q1_2023", "q2_2023", "q3_2023", "q4_2023"
+    ]
+
+    for i, col in enumerate(quarters):
+        ch1 = df.loc[:, ["categories", col]]
+        ch1.sort_values(col, inplace=True)
+        ch1[f"y{i}_upper"] = ch1[col].cumsum()
+        ch1[f"y{i}_lower"] = ch1[f"y{i}_upper"].shift(1).fillna(0)
+        ch1[f"y{i}"] = ch1.apply(lambda x: (x[f"y{i}_upper"] + x[f"y{i}_lower"]) / 2, axis=1)
+        final = final.merge(
+            ch1[["categories", f"y{i}_upper", f"y{i}_lower", f"y{i}"]], on="categories"
+        )
+
+    colors = {
+        "Botox": "#72c6e8",
+        "Filler": "#E41A37",
+        "Laser Treatment": "#5c606d",
+        "Skincare": "#12618F",
+        "Hair Transplant": "#d9871b",
+        "Others": "rgba(0,0,0,0.3)",
+    }
+
+    st.sidebar.header("🔍 施術フィルター")
+    selected_categories = st.sidebar.multiselect(
+        "表示する施術を選んでください:",
+        options=df["categories"],
+        default=df["categories"]
+    )
+
+    fig = go.Figure()
+    x = list(range(1, len(quarters) + 1))
+    x_rev = x[::-1]
+
+    for category in selected_categories:
+        ch1 = final.query("categories == @category")
+        upper_col = [col for col in ch1.columns if "upper" in col]
+        lower_col = [col for col in ch1.columns if "lower" in col]
+        upper_data = ch1[upper_col].values.tolist()[0]
+        lower_data = ch1[lower_col].values.tolist()[0]
+
+        smooth_upper = pd.Series(upper_data).rolling(window=2, min_periods=1).mean().tolist()
+        smooth_lower = pd.Series(lower_data).rolling(window=2, min_periods=1).mean().tolist()
+
+        fig.add_trace(
+            go.Scatter(
+                x=x + x_rev,
+                y=smooth_upper + smooth_lower[::-1],
+                fill="toself",
+                fillcolor=colors[category],
+                opacity=0.7,
+                line_color="rgba(0,0,0,0.2)",
+                hoverinfo="none",
+                showlegend=True,
+                name=category
+            )
+        )
+
+    fig.update_layout(
+        xaxis_title="Quarter",
+        yaxis_title="累積データ (人数)",
+        xaxis=dict(
+            tickmode="array",
+            tickvals=x,
+            ticktext=quarters
+        ),
+        plot_bgcolor="#f9f9f9",
+        hovermode="x unified",
+        height=600
+    )
+
+    st.title("各施術の累積データのリボングラフ")
+    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+    
+with tab5:
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import plotly.graph_objects as go
+
+
+    nodes = [
+        "カウンセリング", "二重まぶた手術", "鼻整形", "顎矯正", "脂肪吸引",
+        "フィラー施術", "ボトックス", "胸拡大", "リフティング", "ヘア移植",
+        "回復管理", "追加ケア", "再施術"
+    ]
+
+    links = {
+        'source': [
+            0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
+            1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,  
+            2, 4, 6,                    
+            4, 7                       
+        ],
+        'target': [
+            1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,  
+            10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10,  
+            11, 11, 11,  
+            12, 12      
+        ],
+        'value': [
+            1200, 950, 800, 700, 1800, 2200, 500, 670, 430,  
+            1100, 900, 600, 700, 1700, 2100, 400, 600, 300,   
+            300, 200, 100,                                   
+            150, 100                                          
+        ]
+    }
+
+    fig = go.Figure(go.Sankey(
+        arrangement="snap",
+        node=dict(
+            pad=20,                   
+            thickness=30,           
+            line=dict(color="black", width=0.5),
+            label=nodes,
+            color=[
+                '#a6cee3', '#1f78b4', '#b2df8a', '#33a02c', '#fb9a99',
+                '#e31a1c', '#fdbf6f', '#ff7f00', '#cab2d6', '#6a3d9a',
+                '#ffff99', '#b15928', '#ffed6f'
+            ]
+        ),
+        link=dict(
+            source=links['source'],
+            target=links['target'],
+            value=links['value'],
+            color='rgba(44, 160, 44, 0.4)'
+        )
+    ))
+
+    fig.update_layout(
+        title_text="美容整形の施術プロセス Sankeyダイアグラム",
+        font=dict(size=14),  
+        height=600     
+    )
+
+    st.title("美容整形業界の主要な施術ルート（件数ベース）")
+    st.plotly_chart(fig)
+    
+with tab6:
+    import plotly.graph_objects as go
+
+    import plotly.graph_objects as go
+    import streamlit as st
+
+    # 🔹 データ定義
+    x = [
+        "2023年度 売上",
+        "ボトックスの売上増加",
+        "フィラー施術の売上減少",
+        "レーザー治療の売上増加",
+        "スキンケア商品の売上減少",
+        "ヘア移植の売上増加",
+        "その他の施術の影響",
+        "2024年度 予測売上",
+    ]
+    y = [32000, 4500, -3000, 6000, -2000, 3500, 800, 42800]
+    measure = [
+        "absolute",
+        "relative",
+        "relative",
+        "relative",
+        "relative",
+        "relative",
+        "relative",
+        "total",
+    ]
+
+    fig = go.Figure(
+        go.Waterfall(
+            x=x,
+            y=y,
+            measure=measure,
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requirements.txt

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