Tipos de marcos de visualización – KDnuggets

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Data visualization isn’t just about making graphs. It’s about taking data and making sense of it. And burning other peoples’ retinas with your eclectic color choices, of course.

Del seguimiento de las tendencias sanitarias mundiales (¿Recuerdas el COVID-19?) para realizar un seguimiento de sus carreras diarias, el gráfico o mapa adecuado puede resaltar patrones y respuestas que ocultan los datos sin procesar. Sin embargo, no todas las herramientas de visualización son iguales. Algunos están diseñados para expertos en código, mientras que otros están destinados a aquellos que piensan que Python es sólo un nombre hipster para el juego que jugaban en sus Nokia. Todavía lo llaman Serpiente.

En el siguiente resumen, lo emparejaré con su alma gemela en visualización. Algo así como Tinder pero para gráficos. ¿CharTinder? Estoy seguro de que hay una broma en alguna parte. Ya sea que necesite un gráfico circular rápido o un mapa interactivo, existe una herramienta para eso.

Existe todo un espectro de tipos de herramientas de visualización. Los clasifiqué en tres categorías amplias que comprenden las herramientas de visualización más populares.

 

 

Te daré una breve descripción de cada herramienta. Puede encontrar las características de cada herramienta en la descripción general al final de cada tipo de marco de visualización.

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Se trata de bibliotecas y marcos diseñados para crear visualizaciones interactivas y dinámicas utilizando JavaScript en navegadores web. JavaScript es muy flexible y la mayoría de los desarrolladores lo saben, por lo que estos marcos se utilizan ampliamente.

1.D3.js

D3.js es una potente biblioteca de JavaScript para manipular documentos basados ​​en datos. Permite a los usuarios crear visualizaciones utilizando HTML, SVG y CSS, ofreciendo un inmenso control y potencial creativo para visualizaciones interactivas y complejas.

2. Tres.js

Una biblioteca y API de JavaScript de código abierto para crear y mostrar gráficos animados por computadora en 3D en un navegador web. Admite la creación de visualizaciones sofisticadas sin la necesidad de software de gráficos 3D especializado.

3. Chart.js

Una biblioteca de gráficos JavaScript que proporciona ocho tipos diferentes de gráficos simples. Está diseñado para ser fácil de usar y altamente personalizable para los desarrolladores web que buscan agregar visualizaciones de datos responsivas.

4. Folleto

Una biblioteca de JavaScript, Folleto es excelente para crear mapas interactivos que pueden mostrar datos geoespaciales extensos, lo que lo convierte en un recurso invaluable para geógrafos, planificadores urbanos y periodistas que requieren capacidades de mapeo dinámico.

5. Gráficos altos

Highcharts es principalmente una biblioteca de JavaScript para crear gráficos interactivos compatibles con los estándares web. Tiene amplias capacidades de gráficos, lo que lo hace ideal para quienes requieren una solución fácil de implementar para visualizaciones de datos complejas.

Descripción general de los marcos basados ​​en JavaScript

 

Esta categoria incluye Bibliotecas de visualización de datos de Pythony los utilizados en R o en varios otros lenguajes de programación. Estas bibliotecas se centran en científicos de datos que crean visualizaciones para sus presentaciones. La mayoría de estas bibliotecas tienen un fuerte soporte para la computación científica y numérica.

1. matplotlib

matplotlib es una biblioteca Python completa para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas. Ofrece una amplia gama de herramientas para crear gráficos complejos y proporciona una base sólida para construir gráficos detallados adecuados para su uso en publicaciones o presentaciones científicas.

2. nacido en el mar

Seaborn: una biblioteca de visualización de datos de Python basada en Matplotlib. Ofrece una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos atractivos y estadísticos. Simplifica la creación de hermosas visualizaciones que representan tendencias y distribuciones de datos complejas.

3. Trama

Plotly es una biblioteca de gráficos en varios idiomas que permite a los desarrolladores y analistas crear visualizaciones y gráficos interactivos con calidad de publicación directamente desde sus navegadores. Su interfaz intuitiva admite una amplia gama de tipos de gráficos, fomentando un entorno de autoservicio para la visualización de datos.

4. bokeh

Bokeh: una biblioteca de visualización interactiva de Python para navegadores web modernos. Proporciona gráficos elegantes y versátiles con interactividad de alto rendimiento sobre conjuntos de datos grandes o en streaming, orientados a la creación de paneles y aplicaciones de visualización sofisticadas.

5. Pygal

Pygal es una biblioteca de Python perfecta para crear gráficos SVG (gráficos vectoriales escalables) centrándose en la simplicidad y el estilo. Puede generar gráficos que sean interactivos y altamente personalizables.

6. Tablero tensor

Una herramienta de visualización dentro del TensorFlow ecosistema, TensorTablero proporciona a los usuarios de Python una visión clara de los flujos de trabajo del aprendizaje automático. Permite a los desarrolladores rastrear fácilmente métricas y visualizar aspectos de sus modelos sin la necesidad de gráficos manuales extensos o herramientas externas.

7. ggplot2

Un paquete R que crea visualizaciones de datos utilizando una gramática de gráficos, lo que permite a los usuarios crear gráficos complejos con una estructura coherente y una filosofía de diseño con una codificación mínima.

8. celosía

Una herramienta de visualización R especializándose en la creación de gráficos de trellis, que son esenciales para representar datos multivariados mediante el condicionamiento y el uso de paneles, atendiendo a investigadores científicos con necesidades de estudios visuales comparativos detallados.

9. brillante

Brillante transforma el código estadístico R en aplicaciones web interactivas, proporcionando un marco accesible para que analistas y científicos creen interfaces basadas en datos fáciles de usar, democratizando así la accesibilidad del trabajo analítico complejo sin experiencia en desarrollo web.

Descripción general de las bibliotecas Python/R/multilingüe

 

Se trata de plataformas de visualización sólidas y escalables diseñadas para empresas, que a menudo incluyen integración con fuentes de datos y otras herramientas de inteligencia empresarial. Permiten a los usuarios no técnicos crear visualizaciones y paneles sin codificación. A menudo son plug-and-play, como en "conéctalo a tu base de datos y haz visualizaciones".

1. Software Tableau

Cuadro es una plataforma de análisis estándar de la industria que ofrece visualización de datos intuitiva y soluciones de inteligencia empresarial, lo que permite a los usuarios conectarse, comprender y visualizar fácilmente sus datos de manera significativa sin requerir soporte técnico extenso.

2. Microsoft Excel

Una herramienta fundamental para la gestión de datos personales y profesionales. Excel ofrece una amplia gama de opciones de visualización, desde gráficos básicos hasta gráficos complejos, que satisfacen las necesidades analíticas diarias de las empresas de todo el mundo.

3. Análisis visual SAS

Una plataforma de análisis avanzada que integra visualización e inteligencia empresarial, ofreciendo potentes capacidades de autoservicio para exploración de datos y descubrimiento de conocimientos, adaptadas a organizaciones con entornos de datos complejos.

4. QlikView/Qlik Sense

QlikView y Sentido Qlik son herramientas interactivas de visualización e inteligencia empresarial que aprovechan el análisis de autoservicio para brindar a los usuarios información inmediata, utilizando modelos de datos asociativos para una experiencia de usuario intuitiva y exploratoria.

5. Análisis de IBM Cognos

Una suite integral de inteligencia empresarial que permite una gestión y visualización de datos eficientes con análisis mejorados por IA y funciones de narración inteligente diseñadas para la exploración de datos y la toma de decisiones a escala empresarial.

6. SAP BusinessObjects

Este es una amplia solución de análisis empresarial de SAP que ofrece un conjunto diverso de herramientas que permiten a las organizaciones descubrir conocimientos, generar informes y optimizar el rendimiento empresarial a través de potentes capacidades de visualización de datos y paneles de control.

7. Inteligencia empresarial de Oracle

Oracle BI es un conjunto completo de productos de BI empresarial con una gama completa de capacidades, que incluyen paneles interactivos, análisis ad hoc e inteligencia proactiva. Permite a las empresas obtener información útil a partir de sus datos con una mínima intervención de TI.

8.SPSS

SPSS de IBM es una potencia de análisis estadístico reconocida por su amplia aplicación en las ciencias sociales. Simplifica el proceso de interpretación estadística y produce representaciones visuales detalladas, lo que hace que el análisis estadístico avanzado sea accesible para usuarios con distintos niveles de experiencia.

9. Estadística

Estado is a comprehensive tool for data analysis, data management, and graphics. It’s specially designed to facilitate the workflow of researchers, providing them with a robust statistical toolkit paired with high-quality graphing capabilities to streamline their data-driven inquiries.

10. Microestrategia

Microestrategia es una sólida plataforma de análisis empresarial que se destaca por su alta escalabilidad y análisis avanzado, brindando a las organizaciones paneles de control, cuadros de mando e informes interactivos que impulsan la toma de decisiones estratégicas sin una gran dependencia de TI.

11. domo

Domo es una plataforma de BI moderna que destaca en la consolidación, visualización y colaboración de datos, lo que facilita la creación de paneles e informes personalizados para respaldar la toma de decisiones en tiempo real en una interfaz fácil de usar diseñada para usuarios empresariales.

12. Tecnología de la información

informática es una herramienta que ofrece servicios de integración y gestión de datos nativos de la nube, complementados con herramientas de visualización que permiten a las organizaciones mantener la calidad de los datos, optimizar las operaciones y proporcionar conocimientos de inteligencia empresarial a través de un modelo de autoservicio gobernado.

13. Superconjunto de Apache

Superservicio Apache es una aplicación web de análisis e inteligencia empresarial de código abierto que permite la exploración y visualización de datos. Permite a los usuarios crear y compartir paneles interactivos, que se componen fácilmente arrastrando y soltando sin necesidad de personal de TI.

14. Grafana

Una solución de monitoreo y análisis de código abierto multiplataforma, Grafana ofrece a los usuarios finales paneles completos y personalizables para la agregación de datos de múltiples fuentes. Su interfaz fácil de usar simplifica los datos complejos de métricas, registros y seguimientos a información procesable.

15. CUCHILLO

Una plataforma de análisis de datos de código abierto, KNIME ofrece una amplia gama de herramientas de análisis, transformación e integración de datos. Ofrece una interfaz gráfica de usuario intuitiva y sin código, que permite a los usuarios finales crear de forma independiente soluciones y flujos de trabajo basados ​​en datos.

Descripción general de las soluciones empresariales

 

Los marcos de visualización son amplios y las categorías en las que encajan son cada vez mayores. Cubrí veintinueve herramientas aquí, lo que debería ser suficiente para que encuentres la que necesitas.

Tenga en cuenta que cada herramienta dentro de una categoría tiene capacidades distintas, así que familiarícese con ellas antes de decidirse por la herramienta que desea utilizar.
 
 

Nate Rosidi es científico de datos y en estrategia de producto. También es profesor adjunto de enseñanza de análisis y es el fundador de StrataScratch, una plataforma que ayuda a los científicos de datos a prepararse para sus entrevistas con preguntas de entrevistas reales de las principales empresas. Conéctate con él en Gorjeo: StrataScratch or Etiqueta LinkedIn.

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/types-of-visualization-frameworks?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=types-of-visualization-frameworks