스트림릿은 빠른 프로토타이핑과 데이터 시각화를 위한 도구로 극도로 인기를 끌고 있습니다.

사용하기 쉽고 유연성 있는 기능으로 데이터 과학자와 분석가들에게 데이터 세트를 빠르게 인터랙티브 웹 앱으로 변환할 수 있는 멋진 선택지입니다.

얼마나 쉽게 사용할까요? 올림픽이 다가오면서, 얼마나 쉽게 사용할 수 있는지 한번 살펴보는 건 어떨까요?

올림픽 개최는 종종 국가적인 큰 투자를 수반합니다. 이 투자들은 새로운 스포츠 시설 건설과 기존 인프라 개선, 선수 양성 프로그램 강화, 최고 수준의 코치 고용 등을 포함합니다.

이러한 노력들을 고려할 때, 호스트 국가가 자신들이 개최하는 올림픽대회에서 다른 해와 비교했을 때 메달 성적을 개선하는지 여부를 확인하는 것은 흥미로운 주제입니다.

이제 Python Plotly와 Streamlit이라는 현대적인 데이터 분석 도구를 사용해 호스팅이 총 메달 수에 미치는 영향을 빠르게 시각화해 보겠습니다.

데이터 세트

이 작업을 수행하는 데 사용된 데이터는 "국가별 올림픽 메달" 데이터 세트입니다. Kaggle에서 이용할 수 있습니다. 여기에서 확인하세요.