시각화 프레임워크 유형 – KDnuggets

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데이터 시각화는 단순히 그래프를 만드는 것이 아닙니다. 데이터를 수집하고 이해하는 것입니다. 물론 다양한 색상 선택으로 다른 사람들의 망막을 불태울 수도 있습니다.

글로벌 건강 동향 추적에서 (코로나19를 기억하시나요?) 일일 달리기를 추적하기 위해 올바른 차트나 지도를 사용하면 원시 데이터가 숨기는 패턴과 답을 집중 조명할 수 있습니다. 그러나 모든 시각화 도구가 동일하게 만들어지는 것은 아닙니다. 일부는 코드에 능숙하도록 제작된 반면, 다른 일부는 Python이 Nokia에서 플레이한 게임의 최신 유행 이름일 뿐이라고 생각하는 사람들을 위한 것입니다. 그들은 아직도 그것을 뱀이라고 부릅니다.

다음 요약에서는 당신을 시각화 소울메이트와 연결해 드리겠습니다. Tinder와 비슷하지만 차트용입니다. 차트틴더? 분명 어딘가에 농담이 있을 거예요. 빠른 원형 차트가 필요하든 대화형 지도가 필요하든 이를 위한 도구가 있습니다.

다양한 시각화 도구 유형이 있습니다. 저는 이를 가장 널리 사용되는 시각화 도구로 구성된 세 가지 광범위한 범주로 분류했습니다.

 

 

각 도구에 대해 간략하게 설명하겠습니다. 각 시각화 프레임워크 유형 끝에 있는 개요에서 각 도구의 기능을 찾을 수 있습니다.

이해를 높이고 보다 대화형 학습 경험을 제공하기 위해 이 기사에서 공유한 통찰력을 반영하는 비디오를 시청할 수 있습니다.

[임베디드 콘텐츠][임베디드 콘텐츠]

이는 웹 브라우저에서 JavaScript를 사용하여 대화형 및 동적 시각화를 생성하도록 설계된 라이브러리 및 프레임워크입니다. JavaScript는 매우 유연하고 대부분의 개발자가 이를 알고 있으므로 이러한 프레임워크가 널리 사용됩니다.

1. D3.js

D3.js 데이터를 기반으로 문서를 조작하기 위한 강력한 JavaScript 라이브러리입니다. 이를 통해 사용자는 HTML, SVG 및 CSS를 사용하여 시각화를 생성할 수 있으며 대화형 및 복잡한 시각화에 대한 엄청난 제어력과 창의적인 잠재력을 제공합니다.

2. Three.js

오픈 소스 JavaScript 라이브러리 및 API 웹 브라우저에서 애니메이션 3D 컴퓨터 그래픽을 생성하고 표시하기 위한 것입니다. 전문적인 3D 그래픽 소프트웨어 없이도 정교한 시각화 생성을 지원합니다.

3. 차트.js

JavaScript 차트 라이브러리 8가지 유형의 간단한 차트를 제공합니다. 반응형 데이터 시각화를 추가하려는 웹 개발자를 위해 사용하기 쉽고 사용자 정의가 가능하도록 설계되었습니다.

4. 전단지

자바스크립트 라이브러리, 전단 광범위한 지리공간 데이터를 표시할 수 있는 대화형 지도를 만드는 데 적합하므로 동적 매핑 기능이 필요한 지리학자, 도시 계획자 및 언론인에게 귀중한 리소스입니다.

5. 하이차트

Highcharts 주로 대화형 웹 표준 호환 차트를 생성하기 위한 JavaScript 라이브러리입니다. 광범위한 차트 기능을 갖추고 있어 복잡한 데이터 시각화를 위해 구현하기 쉬운 솔루션이 필요한 사람들에게 이상적입니다.

JavaScript 기반 프레임워크 개요

 

이 범주에는 다음이 포함됩니다. Python 데이터 시각화 라이브러리, R 또는 기타 여러 프로그래밍 언어에서 사용되는 것입니다. 이러한 라이브러리는 프레젠테이션을 위한 시각화를 만드는 데이터 과학자에 중점을 둡니다. 이러한 라이브러리의 대부분은 수치 및 과학 컴퓨팅을 강력하게 지원합니다.

1. 매트플롯립

매트플롯립 정적, 애니메이션 및 대화형 시각화를 생성하기 위한 포괄적인 Python 라이브러리입니다. 복잡한 플롯을 만들기 위한 다양한 도구를 제공하고 과학 출판물이나 프리젠테이션에 사용하기에 적합한 상세한 그래프를 구성하기 위한 견고한 기반을 제공합니다.

2. 씨본

Seaborn: Matplotlib 기반의 Python 데이터 시각화 라이브러리입니다. 매력적이고 통계적인 그래픽을 그리기 위한 높은 수준의 인터페이스를 제공합니다. 복잡한 데이터 추세와 분포를 나타내는 아름다운 시각화 생성을 단순화합니다.

3. 줄거리

플롯 개발자와 분석가가 브라우저에서 직접 대화형 출판 품질의 그래프와 시각화를 만들 수 있는 다중 언어 그래프 라이브러리입니다. 직관적인 인터페이스는 다양한 차트 유형을 지원하여 데이터 시각화를 위한 셀프 서비스 환경을 조성합니다.

4. 보케

나뭇잎: 최신 웹 브라우저를 위한 Python 대화형 시각화 라이브러리입니다. 정교한 시각화 애플리케이션 및 대시보드를 만드는 데 적합한 대규모 또는 스트리밍 데이터 세트에 대한 고성능 상호 작용 기능을 갖춘 우아하고 다양한 그래픽을 제공합니다.

5. 피갈

피갈 단순성과 스타일에 초점을 맞춘 SVG(Scalable Vector Graphics) 플롯을 생성하는 데 완벽한 Python 라이브러리입니다. 대화형이면서 사용자 정의가 가능한 그래프를 생성할 수 있습니다.

6. 텐서보드

시각화 도구 TensorFlow 생태계, 텐서 보드 Python 사용자에게 기계 학습 워크플로우에 대한 명확한 보기를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 광범위한 수동 그래프 작성이나 외부 도구 없이도 쉽게 측정항목을 추적하고 모델의 측면을 시각화할 수 있습니다.

7. ggplot2

R 패키지 그래픽 문법을 사용하여 데이터 시각화를 생성하여 사용자가 최소한의 코딩으로 일관된 구조와 디자인 철학을 갖춘 복잡한 차트를 구축할 수 있도록 합니다.

8. 격자

R 시각화 도구 조건화 및 패널 사용을 통해 다변량 데이터를 표현하는 데 필수적인 격자 그래프 생성을 전문으로 하며 상세한 비교 시각적 연구에 대한 요구가 있는 과학 연구자에게 적합합니다.

9. 샤이니

빛나는 R 통계 코드를 대화형 웹 애플리케이션으로 변환하여 분석가와 과학자가 사용자 친화적인 데이터 기반 인터페이스를 만들 수 있도록 액세스 가능한 프레임워크를 제공함으로써 웹 개발 전문 지식 없이도 복잡한 분석 작업에 대한 접근성을 민주화합니다.

Python/R/다중 언어 라이브러리 개요

 

이는 비즈니스를 위해 설계된 강력하고 확장 가능한 시각화 플랫폼으로, 데이터 소스 및 기타 비즈니스 인텔리전스 도구와의 통합이 포함되는 경우가 많습니다. 이를 통해 기술 지식이 없는 사용자도 코딩 없이 시각화 및 대시보드를 만들 수 있습니다. “데이터베이스에 연결하고 시각화”하는 것처럼 플러그 앤 플레이 방식인 경우가 많습니다.

1. Tableau 소프트웨어

Tableau 직관적인 데이터 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 제공하는 업계 표준 분석 플랫폼으로, 사용자는 광범위한 기술 지원 없이도 의미 있는 방식으로 데이터를 쉽게 연결하고, 이해하고, 시각화할 수 있습니다.

2 마이크로 소프트 엑셀

개인 및 전문 데이터 관리를 위한 기본 도구입니다. 뛰어나다 기본 차트부터 복잡한 그래픽까지 광범위한 시각화 옵션을 제공하여 전 세계 기업의 일상적인 분석 요구 사항을 충족합니다.

3. SAS 비주얼 분석

고급 분석 플랫폼 시각화와 비즈니스 인텔리전스를 통합하여 복잡한 데이터 환경을 가진 조직에 맞춰 데이터 탐색 및 통찰력 발견을 위한 강력한 셀프 서비스 기능을 제공합니다.

4. QlikView/Qlik Sense

Qlik 보기 및 Qlik 센스 직관적이고 탐구적인 사용자 경험을 위해 연관 데이터 모델링을 활용하여 셀프 서비스 분석을 활용하여 사용자에게 즉각적인 통찰력을 제공하는 대화형 비즈니스 인텔리전스 및 시각화 도구입니다.

5. IBM 코그노스 애널리틱스

포괄적인 비즈니스 인텔리전스 제품군 엔터프라이즈 규모의 데이터 탐색 및 의사결정을 위해 설계된 AI 강화 분석 및 스마트 스토리텔링 기능을 통해 효율적인 데이터 관리 및 시각화를 지원합니다.

6. SAP 비즈니스오브젝트

이 SAP의 광범위한 엔터프라이즈 분석 솔루션으로, 조직이 강력한 데이터 시각화 및 대시보드 기능을 통해 통찰력을 발견하고 보고서를 제공하며 비즈니스 성과를 최적화할 수 있는 다양한 도구 제품군을 제공합니다.

7. 오라클 비즈니스 인텔리전스

오라클 BI 대화형 대시보드, 임시 분석, 사전 예방적 인텔리전스를 포함한 모든 기능을 갖춘 포괄적인 엔터프라이즈 BI 제품군입니다. 이를 통해 기업은 최소한의 IT 개입으로 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

8. SPSS

SPSS IBM은 사회 과학 분야의 폭넓은 적용으로 유명한 통계 분석의 선두주자입니다. 이는 통계 해석 과정을 단순화하고 상세한 시각적 표현을 생성하여 다양한 수준의 전문 지식을 가진 사용자가 고급 통계 분석에 액세스할 수 있도록 해줍니다.

9. 스타타

있었다 데이터 분석, 데이터 관리 및 그래픽을 위한 포괄적인 도구입니다. 이는 연구원의 작업 흐름을 촉진하기 위해 특별히 설계되었으며, 데이터 기반 조사를 간소화할 수 있는 고품질 그래프 기능과 결합된 강력한 통계 도구 키트를 제공합니다.

10. 마이크로전략

마이크로전략 높은 확장성과 고급 분석이 돋보이는 강력한 엔터프라이즈 분석 플랫폼으로, 광범위한 IT 의존 없이 전략적 의사 결정을 내리는 대화형 대시보드, 스코어카드, 보고서를 통해 조직의 역량을 강화합니다.

11. 도모

감사합니다 로보 데이터 통합, 시각화 및 협업에 탁월한 최신 BI 플랫폼으로, 비즈니스 사용자를 위해 설계된 사용자 친화적인 인터페이스에서 실시간 의사 결정을 지원하는 맞춤형 대시보드 및 보고서 생성을 촉진합니다.

12. 인포매티카

정보학 는 조직이 데이터 품질을 유지하고 운영을 간소화하며 관리되는 셀프 서비스 모델을 통해 비즈니스 인텔리전스 통찰력을 제공할 수 있도록 지원하는 시각화 도구로 보완된 클라우드 네이티브 데이터 관리 및 통합 서비스를 제공하는 도구입니다.

13. 아파치 슈퍼세트

아파치 슈퍼셋 데이터 탐색 및 시각화를 가능하게 하는 오픈 소스 분석 및 비즈니스 인텔리전스 웹 애플리케이션입니다. 이를 통해 사용자는 IT 직원 없이도 드래그 앤 드롭으로 쉽게 구성되는 대화형 대시보드를 생성하고 공유할 수 있습니다.

14. 그라파나

멀티 플랫폼 오픈 소스 분석 및 모니터링 솔루션, 그라 파나 여러 소스의 데이터 집계를 위해 최종 사용자에게 풍부하고 사용자 정의 가능한 대시보드를 제공합니다. 사용자 친화적인 인터페이스는 측정항목, 로그, 추적의 복잡한 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 단순화합니다.

15. 크나메

오픈소스 데이터 분석 플랫폼, KNIME 포괄적인 범위의 데이터 통합, 변환 및 분석 도구를 제공합니다. 직관적인 노코드 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하므로 최종 사용자는 데이터 기반 솔루션과 워크플로를 독립적으로 구축할 수 있습니다.

엔터프라이즈 솔루션 개요

 

시각화 프레임워크는 방대하며 이에 적합한 범주는 계속 늘어나고 있습니다. 여기서는 29가지 도구를 다루었는데, 이것만으로도 필요한 도구를 찾을 수 있을 것입니다.

카테고리 내의 각 도구에는 고유한 기능이 있으므로 사용하려는 도구를 결정하기 전에 해당 기능을 숙지하십시오.
 
 

네이트 로시디 데이터 과학자이자 제품 전략 분야의 전문가입니다. 그는 분석을 가르치는 겸임 교수이기도 하며, 스트라타스크래치, 데이터 사이언티스트가 상위 기업의 실제 인터뷰 질문을 통해 인터뷰를 준비하는 데 도움이 되는 플랫폼입니다. 그와 연결 트위터: StrataScratch or 링크드인.

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