85일차) 내일배움캠프 데이터 분석 TIL - 최종 프로젝트(14)

1. 오늘 한 일

오늘은 중간보고서 제출 내용을 다시 점검하면서, 이번 주에 진행할 대시보드 초안 방향을 정리했다.
현재까지 데이터 수집, EDA, 모션 데이터 분석은 완료된 상태이고, 지금은 머신러닝·통계 기반으로 시나리오 도출과 시뮬레이션 구조를 다듬는 단계에 있다.

이번 주 목표는 크게 두 가지다.

• 시뮬레이션 결과와 분석 내용을 포함한 1차 정리본 만들기
• Streamlit과 Tableau 대시보드의 뼈대와 핵심 섹션 먼저 구축하기

2. Streamlit과 Tableau 역할을 다시 정리했다

오늘 정리하면서 느낀 건, Streamlit과 Tableau의 역할을 나눠서 생각하는 게 중요하다는 점이었다.

Streamlit은 사용자가 직접 조건을 바꾸고 결과를 확인하는 탐색형 대시보드 쪽에 가깝다.
그래서 시뮬레이션 결과 조회, 모션 데이터 분석 결과 확인, 챗봇 자리 구성, PDF 저장 같은 기능은 Streamlit에 더 잘 어울린다.

반면 Tableau는 팀 단위나 선수 단위 결과를 정리해서 보여주는 보고용 대시보드 성격이 강하다.
KPI, 주요 그래프, 비교 시각화 같은 부분은 Tableau에서 더 깔끔하게 정리할 수 있을 것 같았다.

3. 이번 주 Streamlit에서 먼저 해야 할 것

시뮬레이션이 완전히 마무리되기 전까지는, 우선 현재 나온 가안을 기준으로 레이아웃부터 잡는 것이 중요하다고 정리했다.

지금 생각하고 있는 구성은 대략 이런 흐름이다.

• 사이드바에서 분석 대상 선택
• 주요 선수 분류 선택
• 세부 이벤트 선택
• 결과 화면에서 그래프와 해석 확인
• 이후 챗봇, PDF 저장 기능 확장

즉, 처음부터 모든 기능을 완성하려고 하기보다
사용자가 어떤 순서로 화면을 탐색할지부터 잡는 게 더 중요하다고 느꼈다.

4. 오늘 다시 헷갈렸던 Streamlit 개념

오늘은 강의를 다시 들으면서도 st.session_state와 st.cache_data가 조금 헷갈렸다.
둘 다 자주 쓰이는 기능이지만 역할은 다르게 이해해야 한다는 걸 다시 정리했다.

• st.session_state
  → 사용자가 선택한 값이나 현재 상태를 저장하는 용도
  → 예: 사이드바에서 선택한 선수, 체크박스 상태, 라디오 선택값 유지
• st.cache_data
  → 자주 불러오는 데이터나 계산 결과를 캐싱해서 속도를 높이는 용도
  → 예: CSV 로드, 전처리 결과, 시뮬레이션 결과 테이블 재사용

정리하면,
session_state는 사용자 상태 저장,
cache_data는 데이터/계산 결과 재사용에 가깝다.

5. 구현하고 싶은 대시보드 형태도 조금 더 구체화했다

오늘은 원하는 대시보드 흐름을 Streamlit 명령어 기준으로도 떠올려봤다.

예를 들어,

• 사이드바 구성
• st.radio()로 선발/불펜 구분
• st.selectbox()로 선수 선택
• st.checkbox()로 스트라이크/볼 또는 세이브/블론세이브 조건 선택
• 선택 결과에 따라 그래프, 이미지, 해석 문장 출력

이런 구조라면 사용자가 원하는 분석을 꽤 직관적으로 볼 수 있을 것 같았다.

특히 모션 분석 결과를
선수별 + 상황별로 선택해서 확인하는 방식은 발표 때도 보여주기 좋을 것 같다.

6. 챗봇 기능은 “완성”보다 “자리 만들기”가 먼저다

AI Agent 형태의 챗봇도 구상 중인데,
오늘 기준으로는 완전한 기능 구현보다 자리부터 만드는 것이 더 현실적이라고 느꼈다.

예를 들면,

• 경기 로그나 관련 자료를 검색하는 입력창
• 질문에 따라 요약 텍스트 보여주기
• 가능하면 간단한 그래프까지 연결

이런 구조를 먼저 잡아두면, 나중에 실제 기능을 붙이기가 더 수월할 것 같다.
즉, 이번 주는 챗봇을 완성하는 것보다 대시보드 안에 자연스럽게 들어갈 위치와 형태를 정하는 것이 더 중요해 보였다.

7. 오늘 정리한 팀 단위 할 일

오늘 기준으로 이번 주 팀 할 일도 다시 정리됐다.

• 시뮬레이션 결과와 분석 내용 포함한 1차 정리
• 챗봇 기능 자리 구축
• PDF 출력 기능 버튼 구성
• Streamlit과 Tableau 디자인 다듬기
• Tableau KPI와 그래프 구체화 논의

이렇게 보니 해야 할 일이 많긴 하지만,
지금은 기능을 하나씩 완성하기보다 전체 뼈대를 먼저 세우는 단계라고 생각하는 게 맞을 것 같다.

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Streamlit 공식 문서

Streamlit Docs