Visualisointikehysten tyypit - KDnuggets

Julkaissut Platon

seuraajia: 0

Visualisointikehysten tyypit
Kuva tekijältä

Tietojen visualisointi ei ole vain kaavioiden tekemistä. Kyse on tietojen ottamisesta ja sen ymmärtämisestä. Ja muiden ihmisten verkkokalvon polttaminen eklektisillä värivalinnoillasi, tietysti.

Seuraamalla maailmanlaajuisia terveystrendejä (muistatko COVID-19:n?) päivittäisten juoksujen seurantaan oikea kaavio tai kartta voi korostaa kuvioita ja vastauksia, jotka raakadata piilottaa. Kaikki visualisointityökalut eivät kuitenkaan ole samanarvoisia. Jotkut on suunniteltu kooditaitoja varten, kun taas toiset on tarkoitettu niille, jotka ajattelevat, että Python on vain hipsteri nimi Nokiallaan pelamalleen pelille. He kutsuvat sitä edelleen käärmeeksi.

Seuraavassa yhteenvedossa yhdistän sinut visualisoinnin sielunkumppaniisi. Jotain Tinderin kaltaista, mutta kaavioita varten. CharTinder? Olen varma, että jossain on vitsi. Tarvitsetpa nopean ympyräkaavion tai interaktiivisen kartan, siihen on olemassa työkalu.

Visualisointityökalutyyppejä on laaja kirjo. Jaoin ne kolmeen laajaan luokkaan, jotka sisältävät suosituimmat visualisointityökalut.

Visualisointikehysten tyypit

Annan sinulle lyhyen kuvauksen jokaisesta työkalusta. Löydät kunkin työkalun ominaisuudet kunkin visualisointikehystyypin lopussa olevasta yleiskatsauksesta.

Voit parantaa ymmärrystäsi ja tarjota interaktiivisemman oppimiskokemuksen katsomalla videon, joka heijastaa tässä artikkelissa jaettuja oivalluksia:

[upotettu sisältö][upotettu sisältö]

Nämä ovat kirjastoja ja kehyksiä, jotka on suunniteltu luomaan interaktiivisia ja dynaamisia visualisointeja käyttämällä JavaScriptiä verkkoselaimissa. JavaScript on erittäin joustava, ja useimmat kehittäjät tietävät sen, joten näitä kehyksiä käytetään laajasti.

1. D3.js

D3.js on tehokas JavaScript-kirjasto asiakirjojen käsittelyyn datan perusteella. Sen avulla käyttäjät voivat luoda visualisointeja HTML:n, SVG:n ja CSS:n avulla, mikä tarjoaa valtavan hallinnan ja luovan potentiaalin interaktiivisille ja monimutkaisille visualisoinneille.

2. Three.js

Avoimen lähdekoodin JavaScript-kirjasto ja API animoidun 3D-tietokonegrafiikan luomiseen ja näyttämiseen verkkoselaimessa. Se tukee kehittyneiden visualisointien luomista ilman erityisiä 3D-grafiikkaohjelmistoja.

3. Chart.js

JavaScript-kaaviokirjasto joka tarjoaa kahdeksan erilaista yksinkertaista kaaviota. Se on suunniteltu sekä helppokäyttöiseksi että erittäin muokattavaksi web-kehittäjille, jotka haluavat lisätä reagoivia datavisualisointeja.

4. Esite

JavaScript-kirjasto, Esite sopii erinomaisesti vuorovaikutteisten karttojen luomiseen, jotka voivat näyttää laajoja paikkatietoja, joten se on korvaamaton resurssi maantieteilijöille, kaupunkisuunnittelijoille ja toimittajille, jotka tarvitsevat dynaamisia kartoitusominaisuuksia.

5. Huippukartat

Highcharts on ensisijaisesti JavaScript-kirjasto interaktiivisten, web-standardien mukaisten kaavioiden luomiseen. Siinä on laajat karttaominaisuudet, mikä tekee siitä ihanteellisen niille, jotka tarvitsevat helposti toteutettavan ratkaisun monimutkaisiin tietojen visualisointeihin.

JavaScript-pohjaisten kehysten yleiskatsaus

Visualisointikehysten tyypit

Tähän luokkaan kuuluvat Python-tietojen visualisointikirjastot, ja ne, joita käytetään R:ssä tai useissa muissa ohjelmointikielissä. Nämä kirjastot keskittyvät datatieteilijöihin, jotka luovat visualisointeja esityksiinsä. Useimmilla näistä kirjastoista on vahva tuki numeeriselle ja tieteelliselle laskennalle.

1. Matplotlib

Matplotlib on kattava Python-kirjasto staattisten, animoitujen ja interaktiivisten visualisointien luomiseen. Se tarjoaa laajan valikoiman työkaluja monimutkaisten juonteiden tekemiseen ja tarjoaa vankan perustan yksityiskohtaisten kaavioiden rakentamiseen, jotka soveltuvat käytettäväksi tieteellisissä julkaisuissa tai esityksissä.

2. meressä syntynyt

merestä syntynyt: Python-tietojen visualisointikirjasto, joka perustuu Matplotlibiin. Se tarjoaa korkean tason käyttöliittymän houkuttelevan ja tilastollisen grafiikan piirtämiseen. Se yksinkertaistaa monimutkaisia datatrendejä ja -jakeluja edustavien kauniiden visualisointien luomista.

3. Suunniteltu

Plotly on monikielinen graafinen kirjasto, jonka avulla kehittäjät ja analyytikot voivat luoda interaktiivisia, julkaisulaatuisia kaavioita ja visualisointeja suoraan selaimistaan. Sen intuitiivinen käyttöliittymä tukee laajaa valikoimaa kaaviotyyppejä, mikä edistää itsepalveluympäristöä tietojen visualisointia varten.

4. bokeh

Bokeh: Pythonin interaktiivinen visualisointikirjasto nykyaikaisille verkkoselaimille. Se tarjoaa eleganttia ja monipuolista grafiikkaa sekä tehokasta vuorovaikutteisuutta suurissa tai suoratoistettavissa tietojoukoissa, jotka on suunnattu kehittyneiden visualisointisovellusten ja kojelaudoiden luomiseen.

5. Pygal

Pygal on Python-kirjasto, joka on täydellinen SVG (Scalable Vector Graphics) -kuvien luomiseen keskittyen yksinkertaisuuteen ja tyyliin. Voit luoda kaavioita, jotka ovat sekä interaktiivisia että helposti muokattavissa.

6. TensorBoard

Visualisointityökalu sisällä TensorFlow ekosysteemi, Tensorboard tarjoaa Python-käyttäjille selkeän kuvan koneoppimisen työnkuluista. Sen avulla kehittäjät voivat helposti seurata mittareita ja visualisoida mallejaan ilman laajoja manuaalisia piirroksia tai ulkoisia työkaluja.

7. ggplot2

R-paketti joka luo datavisualisointeja käyttämällä grafiikan kielioppia, jolloin käyttäjät voivat rakentaa monimutkaisia kaavioita, joilla on yhtenäinen rakenne ja suunnittelufilosofia minimaalisella koodauksella.

8. hila

R-visualisointityökalu erikoistunut luomaan säleikkökaavioita, jotka ovat välttämättömiä monimuuttujatietojen esittämisessä ehdoin ja paneeleja käyttämällä. Se palvelee tieteellisiä tutkijoita, jotka tarvitsevat yksityiskohtaisia vertailevia visuaalisia tutkimuksia.

9. Kiiltävä

Kiiltävä muuntaa R-tilastokoodin interaktiivisiksi verkkosovelluksiksi tarjoten analyytikoille ja tutkijoille helppokäyttöisen kehyksen käyttäjäystävällisten datapohjaisten käyttöliittymien luomiseen, mikä demokratisoi monimutkaisen analyyttisen työn saavutettavuuden ilman verkkokehityksen asiantuntemusta.

Python/R/Monikielisten kirjastojen yleiskatsaus

Visualisointikehysten tyypit

Nämä ovat yrityksille suunniteltuja vankkoja, skaalautuvia visualisointialustoja, jotka usein sisältävät integroinnin tietolähteiden ja muiden business intelligence -työkalujen kanssa. Niiden avulla ei-tekniset käyttäjät voivat luoda visualisointeja ja kojetauluja ilman koodausta. Ne ovat usein plug-and-play, kuten "kytke se tietokantaan ja tee visualisointeja".

1. Tableau-ohjelmisto

Kuvaelma on alan standardien mukainen analytiikka-alusta, joka tarjoaa intuitiivisia tietojen visualisointi- ja liiketoimintatiedon ratkaisuja, joiden avulla käyttäjät voivat helposti yhdistää, ymmärtää ja visualisoida tietojaan mielekkäällä tavalla ilman laajaa teknistä tukea.

2. Microsoft Excel

Perustyökalu henkilökohtaiseen ja ammattimaiseen tiedonhallintaan, kunnostautua tarjoaa laajan valikoiman visualisointivaihtoehtoja peruskaavioista monimutkaisiin grafiikkaan, jotka vastaavat yritysten päivittäisiin analyyttisiin tarpeisiin maailmanlaajuisesti.

3. SAS Visual Analytics

Edistyksellinen analytiikkaalusta joka yhdistää visualisoinnin ja liiketoimintatiedon ja tarjoaa tehokkaita itsepalveluominaisuuksia tietojen tutkimiseen ja havainnointiin, räätälöityjä organisaatioille, joilla on monimutkaisia tietoympäristöjä.

4. QlikView/Qlik Sense

Qlik View ja QlikSense ovat interaktiivisia liiketoimintatiedon ja visualisoinnin työkaluja, jotka hyödyntävät itsepalveluanalytiikkaa antaakseen käyttäjille välittömiä oivalluksia hyödyntäen assosiatiivista tietomallinnusta intuitiivisen ja tutkivan käyttökokemuksen luomiseksi.

5. IBM Cognos Analytics

Kattava business intelligence -paketti joka mahdollistaa tehokkaan tiedonhallinnan ja visualisoinnin tekoälyllä parannetun analytiikan ja älykkäiden tarinankerrontaominaisuuksien avulla, jotka on suunniteltu yritystason tietojen tutkimiseen ja päätöksentekoon.

6. SAP BusinessObjects

Tämä on SAP:n kattava yritysanalytiikkaratkaisu, joka tarjoaa monipuolisen valikoiman työkaluja, joiden avulla organisaatiot voivat löytää oivalluksia, toimittaa raportteja ja optimoida liiketoiminnan suorituskykyä tehokkaiden tietojen visualisointi- ja dashboard-ominaisuuksien avulla.

7. Oracle Business Intelligence

Oracle BI on kattava valikoima yrityksen BI-tuotteita, joissa on täysi valikoima ominaisuuksia, mukaan lukien interaktiiviset kojelaudat, ad hoc -analyysit ja ennakoiva älykkyys. Sen avulla yritykset voivat saada käyttökelpoisia oivalluksia tiedoistaan minimaalisella IT-interventiolla.

8. SPSS

SPSS IBM on tilastollisen analyysin voimalaitos, joka tunnetaan laajasta yhteiskuntatieteiden soveltamisesta. Se yksinkertaistaa tilastollisen tulkintaprosessia ja tuottaa yksityiskohtaisia visuaalisia esityksiä tehden edistyneen tilastollisen analyysin eri asiantuntemustason käyttäjien ulottuville.

9. Tila

Olen ollut on kattava työkalu tietojen analysointiin, tiedonhallintaan ja grafiikkaan. Se on erityisesti suunniteltu helpottamaan tutkijoiden työnkulkua tarjoamalla heille vankan tilastollisen työkalupakin, joka on yhdistetty korkealaatuisiin graafisiin ominaisuuksiin, jotta he pystyvät virtaviivaistamaan heidän dataan perustuvia kyselyjä.

10. MicroStrategy

mikrostrategia on vankka yritysanalytiikka-alusta, joka erottuu korkeasta skaalautuvuudestaan ja edistyneestä analytiikkastaan. Se antaa organisaatioille vuorovaikutteisia kojetauluja, tuloskortteja ja raportteja, jotka ohjaavat strategista päätöksentekoa ilman laajaa IT-riippuvuutta.

11. Kupoli

Domo on moderni BI-alusta, joka on erinomainen tietojen yhdistämisessä, visualisoinnissa ja yhteistyössä. Se helpottaa mukautettujen koontinäyttöjen ja raporttien luomista, jotka tukevat reaaliaikaista päätöksentekoa käyttäjäystävällisessä käyttöliittymässä, joka on suunniteltu yrityskäyttäjille.

12. Tietotekniikka

tietokone on työkalu, joka tarjoaa pilvipohjaisia tiedonhallinta- ja integrointipalveluita, joita täydentävät visualisointityökalut, joiden avulla organisaatiot voivat ylläpitää tietojen laatua, virtaviivaistaa toimintaa ja tarjota liiketoimintatiedon näkemyksiä hallitun itsepalvelumallin avulla.

13. Apache Superset

Apache Superset on avoimen lähdekoodin analytiikka- ja liiketoimintatiedon verkkosovellus, joka mahdollistaa tietojen tutkimisen ja visualisoinnin. Sen avulla käyttäjät voivat luoda ja jakaa interaktiivisia hallintapaneeleja, jotka on helppo luoda vetämällä ja pudottamalla ilman IT-henkilöstön tarvetta.

14. Grafana

Monikäyttöinen avoimen lähdekoodin analytiikka- ja seurantaratkaisu, grafana tarjoaa loppukäyttäjille monipuoliset, muokattavissa olevat hallintapaneelit tietojen yhdistämistä varten useista lähteistä. Sen käyttäjäystävällinen käyttöliittymä yksinkertaistaa monimutkaiset tiedot mittareista, lokeista ja jäljistä käyttökelpoisiksi oivalluksiksi.

15. RUOKA

Avoimen lähdekoodin data-analytiikka-alusta, RUOKA tarjoaa kattavan valikoiman tietojen integrointi-, muunnos- ja analysointityökaluja. Se tarjoaa intuitiivisen, koodittoman graafisen käyttöliittymän, jonka avulla loppukäyttäjät voivat itsenäisesti rakentaa tietopohjaisia ratkaisuja ja työnkulkuja.

Yritysratkaisujen yleiskatsaus

Visualisointikehysten tyypit

Visualisointikehykset ovat laajoja, ja kategoriat, joihin ne sopivat, kasvavat jatkuvasti. Käsittelin tässä XNUMX työkalua, joiden pitäisi riittää, jotta löydät tarvitsemasi työkalun.

Huomaa, että jokaisella luokan työkalulla on omat ominaisuudet, joten tutustu niihin ennen kuin valitset työkalun, jota haluat käyttää.

Nate Rosidi on datatieteilijä ja tuotestrategiassa. Hän on myös analytiikkaa opettava dosentti ja perustaja StrataScratch, alusta, joka auttaa datatieteilijöitä valmistautumaan haastatteluihin huippuyritysten todellisilla haastattelukysymyksillä. Ota yhteyttä häneen Twitter: StrataScratch or LinkedIn.