app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.express as px
import numpy as np
from datetime import datetime
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List, Tuple, Any

# 📥 讀取 Google 試算表函數
def read_google_sheet(sheet_id, sheet_number=0):
    """📥 從 Google Sheets 讀取數據"""
    url = f'https://docs.google.com/spreadsheets/d/{sheet_id}/export?format=csv&gid={sheet_number}'
    try:
        df = pd.read_csv(url)
        return df
    except Exception as e:
        st.error(f"❌ 讀取失敗：{str(e)}")
        return None

class SurveyAnalyzer:
    """📊 問卷分析類"""

    def __init__(self):
        # 更新滿意度欄位名稱
        self.satisfaction_columns = [
            '１．示範場域提供多元的數位課程與活動',
            '２．示範場域的數位課程與活動對我的生活應用有幫助',
            '３．示範場域的服務人員親切有禮貌',
            '４．示範場域的服務空間與數位設備友善方便',
            '５．在示範場域可以獲得需要的協助',
            '６．對於示範場域的服務感到滿意'
        ]
        
        # 對應的簡短名稱
        self.satisfaction_short_names = [
            '多元課程與活動',
            '生活應用幫助',
            '服務人員親切',
            '空間設備友善',
            '獲得需要協助',
            '整體服務滿意'
        ]

    def plot_satisfaction_scores(self, df: pd.DataFrame):
        """📊 示範場域滿意度平均分數圖表"""
        # 計算平均分數和標準差
        satisfaction_means = [df[col].mean() for col in self.satisfaction_columns]
        satisfaction_stds = [df[col].std() for col in self.satisfaction_columns]
        
        # 創建數據框
        satisfaction_df = pd.DataFrame({
            '滿意度項目': self.satisfaction_short_names,
            '平均分數': satisfaction_means,
            '標準差': satisfaction_stds
        })
        
        # 排序結果（由高到低）
        satisfaction_df = satisfaction_df.sort_values(by='平均分數', ascending=False)
        
        # 建立顏色漸變映射
        color_scale = [
            [0, '#90CAF9'],  # 淺藍色
            [0.5, '#2196F3'],  # 中藍色
            [1, '#1565C0']  # 深藍色
        ]
        
        # 繪製條形圖
        fig = px.bar(
            satisfaction_df, 
            x='滿意度項目', 
            y='平均分數',
            error_y='標準差',
            title='📊 示範場域各項滿意度分析',
            color='平均分數',
            color_continuous_scale=color_scale,
            text='平均分數',
            hover_data={
                '滿意度項目': True, 
                '平均分數': ':.2f', 
                '標準差': ':.2f'
            }
        )
        
        # 調整圖表佈局
        fig.update_layout(
            font=dict(family="Arial", size=16),
            title_font=dict(family="Arial Black", size=24),
            title_x=0.5,  # 標題置中
            xaxis_title="滿意度項目",
            yaxis_title="平均分數",
            yaxis_range=[0, 5],  # 評分範圍從0開始，視覺上更明顯
            plot_bgcolor='rgba(240,240,240,0.8)',  # 淺灰色背景
            paper_bgcolor='white',
            xaxis_tickangle=-25,  # 斜角標籤，避免重疊
            margin=dict(l=40, r=40, t=80, b=60),
            legend_title_text="平均分數",
            shapes=[
                # 添加參考線 - 4分線
                dict(
                    type='line',
                    yref='y', y0=4, y1=4,
                    xref='paper', x0=0, x1=1,
                    line=dict(color='rgba(220,20,60,0.5)', width=2, dash='dash')
                )
            ],
            annotations=[
                # 參考線標籤
                dict(
                    x=0.02, y=4.1,
                    xref='paper', yref='y',
                    text='優良標準 (4分)',
                    showarrow=False,
                    font=dict(size=14, color='rgba(220,20,60,0.8)')
                )
            ]
        )
        
        # 調整文字格式
        fig.update_traces(
            texttemplate='%{y:.2f}', 
            textposition='outside',
            marker_line_color='rgb(8,48,107)',
            marker_line_width=1.5,
            opacity=0.85
        )
        
        # 添加受訪人數標註
        num_respondents = len(df)
        fig.add_annotation(
            x=0.5,
            xref='paper',
            yref='paper',
            text=f'受訪人數: {num_respondents}人',
            showarrow=False,
            font=dict(size=16),
            bgcolor='rgba(255,255,255,0.8)',
            bordercolor='rgba(0,0,0,0.2)',
            borderwidth=1,
            borderpad=4,
            y=-0.2
        )
        
        # 計算整體平均滿意度
        overall_satisfaction = df[self.satisfaction_columns].mean().mean()
        
        # 返回圖表和整體滿意度
        return fig, overall_satisfaction

def main():
    st.set_page_config(page_title="示範場域滿意度調查", layout="wide")
    
    # 讀取 Google Sheet 數據
    sheet_id = "1Wc15DZWq48MxL7nXAsROJ6sRvH5njSa1ea0aaOGUOVk"
    gid = "1168424766"
    df = read_google_sheet(sheet_id, gid)
    
    if df is not None:
        # 檢查必要的欄位是否存在
        required_columns = [
            '１．示範場域提供多元的數位課程與活動',
            '２．示範場域的數位課程與活動對我的生活應用有幫助',
            '３．示範場域的服務人員親切有禮貌',
            '４．示範場域的服務空間與數位設備友善方便',
            '５．在示範場域可以獲得需要的協助',
            '６．對於示範場域的服務感到滿意'
        ]
        
        # 確認所有必要欄位都存在
        missing_columns = [col for col in required_columns if col not in df.columns]
        if missing_columns:
            st.error(f"缺少以下必要欄位: {missing_columns}")
        else:
            # 創建分析器
            analyzer = SurveyAnalyzer()
            
            # 顯示標題
            st.title("📊 示範場域滿意度調查分析")
            
            # 繪製滿意度圖表
            satisfaction_fig, overall_satisfaction = analyzer.plot_satisfaction_scores(df)
            
            # 顯示圖表
            st.plotly_chart(satisfaction_fig, use_container_width=True)
            
            # 顯示整體滿意度
            st.markdown(f"""
            ### 📈 整體滿意度分析
            - **整體平均滿意度**: {overall_satisfaction:.2f} 分
            
            #### 🔍 滿意度解讀
            - 0-1分: 非常不滿意
            - 1-2分: 不滿意
            - 2-3分: 普通
            - 3-4分: 滿意
            - 4-5分: 非常滿意
            
            根據調查結果，整體滿意度為 {overall_satisfaction:.2f} 分，
            """, unsafe_allow_html=True)
            
            # 根據整體滿意度提供文字解讀
            if overall_satisfaction < 2:
                st.warning("⚠️ 整體滿意度較低，建議深入檢討服務品質")
            elif overall_satisfaction < 3:
                st.info("ℹ️ 整體滿意度處於普通水平，可以進一步改善服務")
            elif overall_satisfaction < 4:
                st.success("✅ 整體滿意度良好，但仍有提升空間")
            else:
                st.balloons()
                st.success("🎉 整體滿意度非常高，表現優異！")

if __name__ == "__main__":
    main()