Beginn: Ab sofort
Erstbetreuer: Prof. Dr. Heisenberg
Zweitbetreuer: Prof. Dr. Schaible
Niveau:Bachelorarbeit
Problemstellung:
Ein Dashboard ist eine visuelle Anzeige der wichtigsten Informationen, die zur Erreichung eines oder mehrerer Ziele notwendig sind. Es ist so konzipiert, dass die Daten so aufbereitet werden, dass sie auf einen Blick leicht verständlich und interpretierbar sind. Dashboards aggregieren und visualisieren verschiedene Datenquellen in Form von Grafiken, Diagrammen, Tabellen und anderen Visualisierungselementen, um komplexe Informationen kompakt und übersichtlich darzustellen und interaktiv zugänglich zu machen. Besonders bei der Analyse von Aktiendaten sind Dashboards von großer Bedeutung, da sie es ermöglichen, Marktentwicklungen und Finanzkennzahlen schnell und effizient zu überwachen. Durch die Visualisierung von Aktiendaten können Investoren fundiertere Entscheidungen treffen und Risiken minimieren. Solche Dashboards helfen dabei, große Mengen an Finanzdaten überschaubar und verständlich darzustellen.
Streamlit (streamlit.io) ist ein Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um schnell und unkompliziert interaktive Webanwendungen und Dashboards mit Python zu erstellen. Es richtet sich hauptsächlich an Data Scientists und Datenanalysten, die ohne tiefgehende Kenntnisse in Webentwicklung interaktive Visualisierungen erstellen möchten. Streamlit bietet eine einfache und intuitive Syntax, die es ermöglicht, mit wenig Aufwand ansprechende Dashboards zu erstellen. Entwickler können verschiedene interaktive Widgets wie Schieberegler, Dropdown-Menüs und Textfelder in ihren Anwendungen nutzen. Darüber hinaus unterstützt Streamlit die nahtlose Integration mit beliebten Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib. Durch diese Funktionen können Anwender schnell wertvolle Einsichten aus ihren Daten gewinnen und diese in benutzerfreundliche Dashboards umsetzen.
Ziel der Arbeit:
Das Ziel dieser Abschlussarbeit ist die Entwicklung und Implementierung eines interaktiven Dashboards mit Streamlit in Python zur Visualisierung technischer Indikatoren von Aktien sowie fundamentaler Kennzahlen zugehöriger Unternehmen. Das Dashboard soll es Nutzern ermöglichen, auf intuitive Weise sowohl historische als auch aktuelle Finanzdaten zu analysieren und zu interpretieren. Durch die Integration technischer Indikatoren und fundamentaler Analysen wird eine umfassende und benutzerfreundliche Plattform zur Entscheidungsunterstützung geschaffen. Schließlich soll das Dashboard durch praktische Anwendungsfälle und Beispiele getestet und evaluiert werden, um seine Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit zu überprüfen.
Wenn Sie sich für das Thema interessieren, melden Sie sich gerne jederzeit per E-Mail für ein vertiefendes Gespräch zum Thema. Vorwissen im Finanzbereich und insbesondere Streamlit ist vorteilhaft aber nicht zwingend notwendig. Gute Programmierkenntnisse sind Python hingegen sind absolut notwendig. Die zu visualisierenden Daten werden gestellt.
Streamlit (streamlit.io) ist ein Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um schnell und unkompliziert interaktive Webanwendungen und Dashboards mit Python zu erstellen. Es richtet sich hauptsächlich an Data Scientists und Datenanalysten, die ohne tiefgehende Kenntnisse in Webentwicklung interaktive Visualisierungen erstellen möchten. Streamlit bietet eine einfache und intuitive Syntax, die es ermöglicht, mit wenig Aufwand ansprechende Dashboards zu erstellen. Entwickler können verschiedene interaktive Widgets wie Schieberegler, Dropdown-Menüs und Textfelder in ihren Anwendungen nutzen. Darüber hinaus unterstützt Streamlit die nahtlose Integration mit beliebten Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib. Durch diese Funktionen können Anwender schnell wertvolle Einsichten aus ihren Daten gewinnen und diese in benutzerfreundliche Dashboards umsetzen.
Ziel der Arbeit:
Das Ziel dieser Abschlussarbeit ist die Entwicklung und Implementierung eines interaktiven Dashboards mit Streamlit in Python zur Visualisierung technischer Indikatoren von Aktien sowie fundamentaler Kennzahlen zugehöriger Unternehmen. Das Dashboard soll es Nutzern ermöglichen, auf intuitive Weise sowohl historische als auch aktuelle Finanzdaten zu analysieren und zu interpretieren. Durch die Integration technischer Indikatoren und fundamentaler Analysen wird eine umfassende und benutzerfreundliche Plattform zur Entscheidungsunterstützung geschaffen. Schließlich soll das Dashboard durch praktische Anwendungsfälle und Beispiele getestet und evaluiert werden, um seine Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit zu überprüfen.
Wenn Sie sich für das Thema interessieren, melden Sie sich gerne jederzeit per E-Mail für ein vertiefendes Gespräch zum Thema. Vorwissen im Finanzbereich und insbesondere Streamlit ist vorteilhaft aber nicht zwingend notwendig. Gute Programmierkenntnisse sind Python hingegen sind absolut notwendig. Die zu visualisierenden Daten werden gestellt.
