由 Python 驅動的 CrossCompute 報告自動化為美國公共電力協會的 eReliability Tracker 節省了成本和時間
概述
美國公共電力協會的 eReliability Tracker 是一個屢獲殊榮的 Pyramid 網路應用程式，幫助電力公司跟蹤效能指標。作為訂閱福利的一部分，電力公司會收到一份可靠性基準測試報告，該報告根據 eReliability Tracker 資料為每家公司量身定製。在本案例研究中，我們將展示美國公共電力協會如何使用 Python + Markdown + CSS + JupyterLab + CrossCompute，將一個耗時三到六個月的勞動密集型過程，轉變為高度靈活的自動化 PDF 報告，該報告可以充分利用 Python 的強大分析能力。結果是，超過五百家電力公司現在可以更頻繁地獲得寶貴的可靠性指標，從而改善其服務。eReliability Tracker 團隊利用節省下來的時間來創新新的分析方法，幫助電力公司為其社群提供電力。
挑戰
可靠性基準測試報告最初是在 Microsoft Access 中開發的，多年來一直忠實併成功地交付給 eReliability Tracker 的訂閱者。然而，隨著訂閱數量的倍增，為每家電力公司生成定製報告的半手動、點選密集型過程變得越來越繁瑣。底層資料的變化可能會引發每家電力公司報告中表格和圖表的一系列繁瑣更新，並嚴重延遲迭代的跨部門審查過程。
解決方案
2021 年，APPA 資料分析辦公室的一位分析師決定使用 Python 重新建立 eReliability Tracker 基準測試報告。在接下來的兩個月內，她能夠使用 CrossCompute 報告自動化框架在 JupyterLab 中自動化報告的所有十個部分。她使用 numpy 和 pandas 計算各種統計資料，並使用 matplotlib 和 seaborn 生成圖表。為了美化報告，該分析師使用了標準的 Markdown + CSS。
成果
- 對於底層資料集或下游計算的每次更改，分析師現在可以在大約一個小時內為所有 500 家電力公司重新生成定製的 PDF 報告，這意味著她可以更快地迭代和創新。
- 報告的後續迭代可以利用 Python 中豐富的免費和開源計算和視覺化包庫。
- 報告的所有十個部分也作為基於網路的 CrossCompute 工具在內部部署，以便非技術使用者可以拖放新資料並重新生成報告的表格和圖表，而無需接觸程式碼。
致謝
感謝美國公共電力協會、美國能源部、Python 軟體基金會、坦帕灣創新中心和 CrossCompute 使這項工作成為可能。