File size: 4,409 Bytes
d3ada5b 7ca4793 d3ada5b |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 |
import streamlit as st
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
from data import *
from utils import *
st.write('Калькулятор фин здоровья')
st.sidebar.title('Подбор параметров')
with st.sidebar:
banner_fz_alf = st.number_input(
"Введите охват аудитории с баннера/виджета ФЗ в АЛФ",
min_value=0, # Минимальное значение
step=1, # Шаг единицы
format='%d' # Формат для целых чисел
# ("IT", "Продажи")
)
banner_fz_vs = st.number_input(
"Введите охват аудитории с баннера/виджета ФЗ в Всего Средств",
min_value=0, # Минимальное значение
step=1, # Шаг единицы
format='%d' # Формат для целых чисел
# ("IT", "Продажи")
)
banner_fz_profile = st.number_input(
"Введите охват аудитории с баннера/виджета ФЗ в Профиле",
min_value=0, # Минимальное значение
step=1, # Шаг единицы
format='%d' # Формат для целых чисел
# ("IT", "Продажи")
)
banner_fz_all_serv = st.number_input(
"Введите охват аудитории с баннера/виджета ФЗ в разделе Все Сервисы",
min_value=0, # Минимальное значение
step=1, # Шаг единицы
format='%d' # Формат для целых чисел
# ("IT", "Продажи")
)
banner_fz_smart_search = st.number_input(
"Введите охват аудитории с Умного Поиска",
min_value=0, # Минимальное значение
step=1, # Шаг единицы
format='%d' # Формат для целых чисел
# ("IT", "Продажи")
)
# Выыеду таблицу с данными конверсий
st.title("Калькулятор Фин Здоровья")
st.write('Данный инструмент позволяет простроить прогноз на 1 месяц с конверсией, учитывая усредненные показатели предыдущих периодов')
df_with_conv = pd.DataFrame()
df_with_conv['Значение метрики'] = list_with_metrics
df_with_conv['Конверсия'] = [round(i*100, 2) for i in list_with_percent]
# list_with_parameters = ['']
# df_with_conv['Ожидаемый MAU'] = [None for i in range(len(df_with_conv))]
# for i in list_with_percent:
gez_fz_show = (banner_fz_alf*list_with_percent[4]+banner_fz_vs*list_with_percent[5]+banner_fz_profile*list_with_percent[6])*list_with_percent[7]
wait_mau = [banner_fz_alf,
banner_fz_vs,
banner_fz_profile,
banner_fz_alf*list_with_percent[4],
banner_fz_vs*list_with_percent[5],
banner_fz_profile*list_with_percent[6],
gez_fz_show,
gez_fz_show*list_with_percent[8],
gez_fz_show*list_with_percent[9],
gez_fz_show*list_with_percent[10],
gez_fz_show*list_with_percent[11],
gez_fz_show*list_with_percent[12],
gez_fz_show*list_with_percent[13],
gez_fz_show*list_with_percent[14],
gez_fz_show*list_with_percent[15],
gez_fz_show*list_with_percent[14]*list_with_percent[16],
gez_fz_show*list_with_percent[15]*list_with_percent[17],
gez_fz_show*list_with_percent[15]*list_with_percent[18],
gez_fz_show*list_with_percent[15]*list_with_percent[18]*list_with_percent[19],
] + [0 for i in range(len(df_with_conv)-19)]
df_with_conv['Ожидаемый MAU'] = [round(i) for i in wait_mau]
st.dataframe(df_with_conv, width=1100, height=500)
# Заголовок приложения
st.subheader("Sankey-диаграмма за октябрь в Streamlit")
fig_1 = plot_sankey(data_1)
fig_2 = plot_sankey(data_2)
# Настройка макета
# fig.update_layout(title_text="Sankey-диаграмма за октябрь в Streamlit", font_size=10)
# Отображение диаграммы в Streamlit
st.plotly_chart(fig_1, use_container_width=True, height=1000)
st.plotly_chart(fig_2) |