Types de cadres de visualisation – 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.

Du suivi des tendances mondiales en matière de santé (tu te souviens du COVID-19?) pour suivre vos courses quotidiennes, le bon graphique ou la bonne carte peut mettre en évidence des modèles et des réponses que cachent les données brutes. Cependant, tous les outils de visualisation ne sont pas égaux. Certains sont conçus pour les connaisseurs en code, tandis que d'autres sont destinés à ceux qui pensent que Python n'est qu'un nom hipster pour le jeu auquel ils ont joué sur leur Nokia. Ils l'appellent toujours Snake.

Dans le récapitulatif suivant, je vais vous mettre en relation avec votre âme sœur en visualisation. Quelque chose comme Tinder mais pour les graphiques. CharTinder ? Je suis sûr qu'il y a une blague quelque part. Que vous ayez besoin d'un diagramme circulaire rapide ou d'une carte interactive, il existe un outil pour cela.

Il existe toute une gamme de types d'outils de visualisation. Je les classe en trois grandes catégories comprenant les outils de visualisation les plus populaires.

 

 

Je vais vous donner une brève description de chaque outil. Vous pouvez trouver les fonctionnalités de chaque outil dans la présentation à la fin de chaque type de framework de visualisation.

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Il s'agit de bibliothèques et de frameworks conçus pour créer des visualisations interactives et dynamiques à l'aide de JavaScript dans les navigateurs Web. JavaScript est très flexible et la plupart des développeurs le savent, ces frameworks sont donc largement utilisés.

1. D3.js

D3.js est une puissante bibliothèque JavaScript permettant de manipuler des documents basés sur des données. Il permet aux utilisateurs de créer des visualisations en utilisant HTML, SVG et CSS, offrant un immense contrôle et un potentiel créatif pour des visualisations interactives et complexes.

2. Trois.js

Une bibliothèque et une API JavaScript open source pour créer et afficher des infographies 3D animées dans un navigateur Web. Il prend en charge la création de visualisations sophistiquées sans avoir recours à un logiciel graphique 3D spécialisé.

3. Chart.js

Une bibliothèque de graphiques JavaScript qui fournit huit types différents de graphiques simples. Il est conçu pour être à la fois facile à utiliser et hautement personnalisable pour les développeurs Web cherchant à ajouter des visualisations de données réactives.

4. Brochure

Une bibliothèque JavaScript, Dépliant est idéal pour créer des cartes interactives pouvant afficher des données géospatiales étendues, ce qui en fait une ressource inestimable pour les géographes, les urbanistes et les journalistes qui ont besoin de fonctionnalités de cartographie dynamique.

5. Graphiques élevés

Highcharts est avant tout une bibliothèque JavaScript permettant de créer des graphiques interactifs conformes aux normes Web. Il dispose de capacités graphiques étendues, ce qui le rend idéal pour ceux qui ont besoin d'une solution facile à mettre en œuvre pour des visualisations de données complexes.

Présentation des frameworks basés sur JavaScript

 

Cette catégorie comprend Bibliothèques de visualisation de données Python, et ceux utilisés dans R ou plusieurs autres langages de programmation. Ces bibliothèques se concentrent sur les data scientists qui créent des visualisations pour leurs présentations. La plupart de ces bibliothèques prennent fortement en charge le calcul numérique et scientifique.

1. Matplotlib

matplotlib est une bibliothèque Python complète permettant de créer des visualisations statiques, animées et interactives. Il offre une large gamme d'outils pour créer des tracés complexes et fournit une base solide pour construire des graphiques détaillés pouvant être utilisés dans des publications ou des présentations scientifiques.

2. né de la mer

seaborn: une bibliothèque de visualisation de données Python basée sur Matplotlib. Il offre une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques attrayants et statistiques. Cela simplifie la création de belles visualisations qui représentent des tendances et des distributions de données complexes.

3. Complot

Plotly est une bibliothèque graphique multilingue qui permet aux développeurs et aux analystes de créer des graphiques et des visualisations interactifs de qualité publication directement à partir de leurs navigateurs. Son interface intuitive prend en charge un large éventail de types de graphiques, favorisant un environnement en libre-service pour la visualisation des données.

4. bokeh

Bokeh: une bibliothèque de visualisation interactive Python pour les navigateurs Web modernes. Il fournit des graphiques élégants et polyvalents avec une interactivité hautes performances sur des ensembles de données volumineux ou en streaming, destinés à la création d'applications de visualisation et de tableaux de bord sophistiqués.

5. Pygal

Pygal est une bibliothèque Python parfaite pour créer des tracés SVG (Scalable Vector Graphics) en mettant l'accent sur la simplicité et le style. Vous pouvez générer des graphiques à la fois interactifs et hautement personnalisables.

6. Tableau Tensor

Un outil de visualisation au sein du TensorFlow écosystème, Tableau Tenseur offre aux utilisateurs de Python une vue claire des flux de travail d'apprentissage automatique. Il permet aux développeurs de suivre facilement les métriques et de visualiser les aspects de leurs modèles sans avoir besoin de graphiques manuels approfondis ou d'outils externes.

7. ggplot2

Un package R qui crée des visualisations de données à l'aide d'une grammaire graphique, permettant aux utilisateurs de créer des graphiques complexes avec une structure cohérente et une philosophie de conception avec un minimum de codage.

8. treillis

Un outil de visualisation R spécialisé dans la création de graphiques en treillis, essentiels pour représenter des données multivariées grâce au conditionnement et à l'utilisation de panneaux, destinés aux chercheurs scientifiques ayant des besoins d'études visuelles comparatives détaillées.

9. Brillant

Shiny transforme le code statistique R en applications Web interactives, fournissant un cadre accessible aux analystes et aux scientifiques pour créer des interfaces conviviales basées sur les données, démocratisant ainsi l'accessibilité de travaux analytiques complexes sans expertise en développement Web.

Présentation des bibliothèques Python/R/multilingues

 

Il s'agit de plates-formes de visualisation robustes et évolutives conçues pour les entreprises, qui incluent souvent une intégration avec des sources de données et d'autres outils de business intelligence. Ils permettent aux utilisateurs non techniques de créer des visualisations et des tableaux de bord sans codage. Ils sont souvent plug-and-play, comme dans « branchez-le à votre base de données et effectuez des visualisations ».

1. Logiciel Tableau

Tableau est une plateforme d'analyse standard du secteur qui offre des solutions intuitives de visualisation de données et de business intelligence, permettant aux utilisateurs de se connecter, de comprendre et de visualiser facilement leurs données de manière significative sans nécessiter une assistance technique étendue.

2 Microsoft Excel

Un outil fondamental pour la gestion des données personnelles et professionnelles, Excel offre une large gamme d'options de visualisation, des graphiques de base aux graphiques complexes, répondant aux besoins analytiques quotidiens des entreprises du monde entier.

3. Analyse visuelle SAS

Une plateforme d'analyse avancée qui intègre la visualisation et la business intelligence, offrant de puissantes fonctionnalités en libre-service pour l'exploration des données et la découverte d'informations, adaptées aux organisations disposant d'environnements de données complexes.

4. QlikView/Qlik Sense

QlikView ainsi que Qlik Sense sont des outils interactifs de business intelligence et de visualisation qui exploitent l'analyse en libre-service pour donner aux utilisateurs des informations immédiates, en utilisant la modélisation de données associatives pour une expérience utilisateur intuitive et exploratoire.

5. IBM Cognos Analytics

Une suite complète de business intelligence qui permet une gestion et une visualisation efficaces des données grâce à des analyses améliorées par l'IA et des fonctionnalités de narration intelligente conçues pour l'exploration des données et la prise de décision à l'échelle de l'entreprise.

6. SAP BusinessObjects

Ce est une solution d'analyse d'entreprise complète de SAP, offrant une suite diversifiée d'outils qui permettent aux organisations de découvrir des informations, de fournir des rapports et d'optimiser les performances commerciales grâce à de puissantes fonctionnalités de visualisation de données et de tableaux de bord.

7. Oracle Business Intelligence

Oracle BI est une suite complète de produits BI d'entreprise dotés d'une gamme complète de fonctionnalités, notamment des tableaux de bord interactifs, des analyses ad hoc et une intelligence proactive. Il permet aux entreprises de tirer des informations exploitables de leurs données avec une intervention informatique minimale.

8.SPSS

SPSS by IBM est une centrale d'analyse statistique réputée pour ses larges applications dans les sciences sociales. Il simplifie le processus d'interprétation statistique et produit des représentations visuelles détaillées, rendant l'analyse statistique avancée accessible aux utilisateurs ayant différents niveaux d'expertise.

9. Statistiques

Stata 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. Microstratégie

MicroStrategy est une plateforme d'analyse d'entreprise robuste qui se distingue par sa grande évolutivité et ses analyses avancées, offrant aux organisations des tableaux de bord, des tableaux de bord et des rapports interactifs qui guident la prise de décision stratégique sans dépendance informatique étendue.

11. Dôme

Domo est une plateforme BI moderne qui excelle dans la consolidation, la visualisation et la collaboration des données, facilitant la création de tableaux de bord et de rapports personnalisés pour prendre en charge la prise de décision en temps réel dans une interface conviviale conçue pour les utilisateurs professionnels.

12. Informatique

informatique est un outil qui offre des services de gestion et d'intégration de données cloud natifs, complétés par des outils de visualisation qui permettent aux organisations de maintenir la qualité des données, de rationaliser les opérations et de fournir des informations de business intelligence via un modèle de libre-service gouverné.

13. Surensemble Apache

Sur-ensemble Apache est une application Web open source d'analyse et de business intelligence qui permet l'exploration et la visualisation des données. Il permet aux utilisateurs de créer et de partager des tableaux de bord interactifs, qui peuvent être facilement composés par glisser-déposer sans avoir recours au personnel informatique.

14. Grafana

Une solution d'analyse et de surveillance open source multiplateforme, grafana propose aux utilisateurs finaux des tableaux de bord riches et personnalisables pour l'agrégation de données provenant de plusieurs sources. Son interface conviviale simplifie les données complexes des métriques, des journaux et des traces en informations exploitables.

15. COUTEAUX

Une plateforme d'analyse de données open source, KNIME offre une gamme complète d’outils d’intégration, de transformation et d’analyse de données. Il offre une interface utilisateur graphique intuitive et sans code, permettant aux utilisateurs finaux de créer indépendamment des solutions et des flux de travail basés sur les données.

Présentation des solutions d'entreprise

 

Les cadres de visualisation sont vastes et les catégories dans lesquelles ils s'intègrent ne cessent de croître. J'ai couvert ici vingt-neuf outils, ce qui devrait suffire pour que vous trouviez celui dont vous avez besoin.

Notez que chaque outil au sein d'une catégorie a des capacités distinctes, alors familiarisez-vous avec eux avant de choisir un outil que vous souhaitez utiliser.
 
 

Nate Rosidi est data scientist et en stratégie produit. Il est également professeur adjoint enseignant l'analytique et fondateur de StrataScratch, une plate-forme aidant les data scientists à préparer leurs entretiens avec de vraies questions d'entretien posées par les meilleures entreprises. Connectez-vous avec lui sur Twitter : StrataScratch or LinkedIn.

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