Notion × Streamlitで読書リストを視覚化するアプリを開発しました

ソフトウェアプログラミング

近はインターネット上で情報収集するのが簡単になっています。しかし読んだ記事をどう整理するかは案外難しいものです。そこで今回は、Notionで管理している読書リストを、PythonのStreamlitとNotion APIを使って視覚化する方法をご紹介します。これを使えば、読んだ記事を一目で振り返ることができ、さらにどんなジャンルに偏っているかなど、自分の読書傾向も分析できるようになります。

必要なもの
- Streamlit: Webアプリをサクッと作れるPythonのライブラリです。
- Pandas
- WordCloud, Matplotlib, Plotly: データをキレイに見せるための視覚化ツール。
- Janome: 日本語のテキストデータを扱うためのもの。
- dotenv: 環境変数をコードに簡単に埋め込むためのもの。
- Notion Client: NotionのAPIを使用するための公式クライアント。

アプリの見どころ
このアプリでできることをざっと紹介します。
ワードクラウド: 読んだ本のタイトルから、どんなキーワードが多いかを視覚的に表示します。
ステータス別の円グラフ: 本をどれくらい読み終えているか、進行状況を円グラフでチェック。
大分類・小分類別の棒グラフ: 読んだ本がどのジャンルに属しているかを分析し、棒グラフで表示します。

カテゴリー: ソフトウェア・業務システム開発
業種: IT・通信・インターネット
制作期間: 1ヶ月
参考価格: 50,000 円
最終更新日: 2024年3月13日

※この制作物は生成AIを活用しています

制作者

Mats _(satsukii45)

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はじめまして。
現在、大手広告代理店にてデータ分析・ソリューション開発職として働く傍ら、副業でデータ活用や業務自動化、Webアプリ開発などの支援業務に取り組んでいます。

【提供できる価値】
・SQL・Pythonを駆使したデータ分析・レポート自動化
・Tableauを活用したKPIダッシュボード構築
・Selenium,beautifulsoupなどを用いたWebブラウザ自動化（RPA）
・生成AI（OpenAI API）や自然言語処理を活用した業務支援ツール開発
・React・Streamlit・Django等によるWebアプリ・社内ツール開発
・マーケティングミックスモデリング（MMM）や広告分析の支援

【主な実績】
・広告・販促施策の効果分析（MMM）
・コネクテッドTVやSNS広告のパフォーマンス分析
・外食・小売業界向けの来店・購買データ分析とレポーティング
・クラウド（AWS・DCR環境）を活用した分析基盤構築
・チャットボット・レコメンドシステムなどのAI応用システム開発

【可能な業務／スキルと関連プロジェクト】
- データ解析と可視化（R, Python）-
・Pythonによる傾向スコアマッチングを用いた政策効果推定

- フルスタックWeb開発（Django, Spring Boot, Streamlit, React）-
・React × Django × OpenAI api × Zoom SDKを使ったオンラインインタビューアプリ

・React × Django × OpenAI apiを活用したチャットアプリケーション開発

・Notion × Streamlitで読書リストを視覚化するアプリ

- クラウドサービス（Microsoft Azure）-
・海外大院生と合同でのシステム開発

- その他資格 -
・TOEIC 975点（2021年4月取得）
・TOEFL 83点（2020年10月取得）

【ご相談歓迎】
業務自動化、データ利活用、分析環境の整備、社内ツール開発など、お困りごとがあればお気軽にご連絡ください。要件が固まっていない段階でもご相談に乗らせていただきます。