Python 驱动的 CrossCompute 报告自动化为美国公共电力协会的 eReliability Tracker 节省成本和时间

Python 驱动的 CrossCompute 报告自动化为美国公共电力协会的 eReliability Tracker 节省成本和时间
作者：Roy Hyunjin Han，CrossCompute

概述
美国公共电力协会的 eReliability Tracker 是一个屡获殊荣的 Pyramid 网络应用程序，帮助电力公用事业跟踪性能指标。作为他们订阅福利的一部分，公用事业将收到一个根据使用 eReliability Tracker 数据定制的可靠性基准报告。在这个案例研究中，我们展示了美国公共电力协会如何使用 Python + Markdown + CSS + JupyterLab + CrossCompute 将一个耗时三到六个月的劳动密集型流程转变为一个高度灵活的自动化 PDF 报告，该报告可以充分利用 Python 的完整分析能力。结果是，现在超过五百家公用事业可以更频繁地接收到有价值的可靠性指标，以改善他们的服务。eReliability Tracker 团队利用节省下来的时间创新新的分析方法，帮助公用事业为他们的社区提供电力。

挑战
可靠性基准报告最初是在 Microsoft Access 中开发的，并且多年来一直成功地交付给 eReliability Tracker 订阅者。然而，随着订阅数量的增加，为每个公用事业生成定制报告的半手动点击密集型过程变得越来越繁琐。基础数据的变更可能会触发对每个公用事业报告中的表格和图表的一系列繁琐更新，并显著延迟跨部门的迭代审查过程。

解决方案
2021年，美国公共电力协会数据分析办公室的一名分析师决定使用 Python 重新创建 eReliability Tracker 基准报告。在接下来的两个月里，她能够在 JupyterLab 中