Types Of Visualization Frameworks - KDnuggets

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Typer av visualiseringsramar
Bild av författare

Datavisualisering handlar inte bara om att göra grafer. Det handlar om att ta data och förstå det. Och bränna andra människors näthinnor med dina eklektiska färgval, förstås.

Från att spåra globala hälsotrender (minns du covid-19?) för att spåra dina dagliga körningar kan rätt diagram eller karta belysa mönster och svar som rådata döljer. Alla visualiseringsverktyg är dock inte skapade lika. Vissa är byggda för kodkunniga, medan andra är avsedda för dem som tror att Python bara är ett hipsternamn för spelet de spelade på sina Nokias. De kallar det fortfarande Snake.

I följande sammanfattning kommer jag att matcha dig med din visualiseringssjälsfrände. Något som Tinder men för listor. CharTinder? Jag är säker på att det finns ett skämt där någonstans. Oavsett om du behöver ett snabbt cirkeldiagram eller en interaktiv karta finns det ett verktyg för det.

Det finns ett helt spektrum av visualiseringsverktygstyper. Jag delade in dem i tre breda kategorier som omfattar de mest populära visualiseringsverktygen.

Typer av visualiseringsramar

Jag ska ge dig en kort beskrivning av varje verktyg. Du kan hitta varje verktygs funktioner i översikten i slutet av varje typ av visualiseringsramverk.

För att öka din förståelse och ge en mer interaktiv inlärningsupplevelse, här är videon du kan titta på som speglar insikterna som delas i den här artikeln:

[inbäddat innehåll][inbäddat innehåll]

Dessa är bibliotek och ramverk utformade för att skapa interaktiva och dynamiska visualiseringar med JavaScript i webbläsare. JavaScript är väldigt flexibelt, och de flesta utvecklare känner till det, så dessa ramverk används ofta.

1. D3.js

d3.js är ett kraftfullt JavaScript-bibliotek för att manipulera dokument baserat på data. Det gör det möjligt för användare att skapa visualiseringar med HTML, SVG och CSS, vilket erbjuder enorm kontroll och kreativ potential för interaktiva och komplexa visualiseringar.

2. Three.js

Ett JavaScript-bibliotek och API med öppen källkod för att skapa och visa animerad 3D-datorgrafik i en webbläsare. Den stöder skapandet av sofistikerade visualiseringar utan behov av specialiserad programvara för 3D-grafik.

3. Chart.js

Ett JavaScript-diagrambibliotek som ger åtta olika typer av enkla diagram. Den är designad för att vara både enkel att använda och mycket anpassningsbar för webbutvecklare som vill lägga till responsiva datavisualiseringar.

4. Broschyr

Ett JavaScript-bibliotek, Broschyr är utmärkt för att skapa interaktiva kartor som kan visa omfattande geospatial data, vilket gör det till en ovärderlig resurs för geografer, stadsplanerare och journalister som kräver dynamiska kartfunktioner.

5. Highcharts

Highcharts är i första hand ett JavaScript-bibliotek för att skapa interaktiva, webbstandardkompatibla diagram. Den har omfattande kartfunktioner, vilket gör den idealisk för dem som behöver en lättimplementerad lösning för komplexa datavisualiseringar.

JavaScript-baserade ramar översikt

Typer av visualiseringsramar

Denna kategori inkluderar Python datavisualiseringsbibliotek, och de som används i R eller flera andra programmeringsspråk. Dessa bibliotek fokuserar på datavetare som skapar visualiseringar för sina presentationer. De flesta av dessa bibliotek har starkt stöd för numerisk och vetenskaplig beräkning.

1. Matplotlib

matplotlib är ett omfattande Python-bibliotek för att skapa statiska, animerade och interaktiva visualiseringar. Den erbjuder ett brett utbud av verktyg för att göra komplexa plotter och ger en solid grund för att konstruera detaljerade grafer som är lämpliga för användning i vetenskapliga publikationer eller presentationer.

2. sjöfödd

havsfödda: ett Python-datavisualiseringsbibliotek baserat på Matplotlib. Den erbjuder ett gränssnitt på hög nivå för att rita attraktiv och statistisk grafik. Det förenklar att skapa vackra visualiseringar som representerar komplexa datatrender och distributioner.

3. Plottat

Plotly är ett flerspråkigt grafbibliotek som låter utvecklare och analytiker skapa interaktiva grafer och visualiseringar av publikationskvalitet direkt från sina webbläsare. Dess intuitiva gränssnitt stöder ett brett utbud av diagramtyper, vilket främjar en självbetjäningsmiljö för datavisualisering.

4. bokeh

Bokeh: ett interaktivt Python-visualiseringsbibliotek för moderna webbläsare. Den tillhandahåller elegant och mångsidig grafik med högpresterande interaktivitet över stora eller strömmande dataset, inriktad på att skapa sofistikerade visualiseringsapplikationer och instrumentpaneler.

5. Pygal

Pygal är ett Python-bibliotek perfekt för att skapa SVG-diagram (Scalable Vector Graphics) med fokus på enkelhet och stil. Du kan skapa grafer som är både interaktiva och mycket anpassningsbara.

6. TensorBoard

Ett visualiseringsverktyg inom TensorFlow ekosystem, TensorBoard ger Python-användare en tydlig bild av arbetsflöden för maskininlärning. Det gör det möjligt för utvecklare att enkelt spåra mätvärden och visualisera aspekter av sina modeller utan behov av omfattande manuella grafer eller externa verktyg.

7. ggplot2

Ett R-paket som skapar datavisualiseringar med hjälp av en grammatik av grafik, vilket gör att användare kan bygga komplexa diagram med en sammanhängande struktur och designfilosofi med minimal kodning.

8. galler

Ett R-visualiseringsverktyg specialiserat på att skapa spaljégrafer, som är väsentliga för att representera multivariat data genom konditionering och användning av paneler, tillgodose forskare med behov av detaljerade jämförande visuella studier.

9. Glänsande

Glänsande omvandlar R statistisk kod till interaktiva webbapplikationer, vilket ger ett tillgängligt ramverk för analytiker och forskare att skapa användarvänliga datadrivna gränssnitt, och på så sätt demokratiserar tillgängligheten för komplext analytiskt arbete utan webbutvecklingsexpertis.

Python/R/Multi-Language Libraries Översikt

Typer av visualiseringsramar

Dessa är robusta, skalbara visualiseringsplattformar designade för företag, som ofta inkluderar integration med datakällor och andra affärsintelligensverktyg. De tillåter icke-tekniska användare att skapa visualiseringar och instrumentpaneler utan kodning. De är ofta plug-and-play, som "ansluter den till din databas och gör visualiseringar".

1. Tableau-programvara

Tableau är en analysplattform av branschstandard som levererar intuitiv datavisualisering och affärsinformationslösningar, som gör det möjligt för användare att enkelt ansluta, förstå och visualisera sin data på meningsfulla sätt utan att kräva omfattande teknisk support.

2. Microsoft excel

Ett grundläggande verktyg för personlig och professionell datahantering, excel erbjuder ett brett utbud av visualiseringsalternativ, från grundläggande diagram till komplex grafik, som tillgodoser de dagliga analytiska behoven hos företag över hela världen.

3. SAS Visual Analytics

En avancerad analysplattform som integrerar visualisering och affärsintelligens, och erbjuder kraftfulla självbetjäningsmöjligheter för datautforskning och insiktsupptäckt, skräddarsytt för organisationer med komplexa datamiljöer.

4. QlikView/Qlik Sense

Qlik View och QlikSense är interaktiva affärsintelligens- och visualiseringsverktyg som utnyttjar självbetjäningsanalyser för att ge användarna omedelbara insikter, genom att använda associativ datamodellering för en intuitiv och utforskande användarupplevelse.

5. IBM Cognos Analytics

En omfattande business intelligence-svit som möjliggör effektiv datahantering och visualisering med AI-förbättrad analys och smarta storytellingsfunktioner designade för datautforskning och beslutsfattande i företagsskala.

6. SAP BusinessObjects

Denna är en omfattande företagsanalyslösning från SAP, som erbjuder en mångsidig uppsättning verktyg som gör det möjligt för organisationer att avslöja insikter, leverera rapporter och optimera verksamhetens prestanda genom kraftfulla datavisualiserings- och instrumentpanelsfunktioner.

7. Oracle Business Intelligence

Oracle BI är en omfattande uppsättning BI-produkter för företag med ett komplett utbud av funktioner, inklusive interaktiva instrumentpaneler, ad hoc-analys och proaktiv intelligens. Det gör det möjligt för företag att få handlingsbara insikter från sina data med minimala IT-ingripanden.

8. SPSS

SPSS av IBM är ett kraftpaket för statistisk analys som är känt för sin breda tillämpning inom samhällsvetenskap. Det förenklar processen för statistisk tolkning och producerar detaljerade visuella representationer, vilket gör avancerad statistisk analys tillgänglig för användare med varierande kompetensnivåer.

9. Stata

Har varit är ett omfattande verktyg för dataanalys, datahantering och grafik. Den är speciellt utformad för att underlätta forskarnas arbetsflöde och förse dem med en robust statistisk verktygslåda tillsammans med högkvalitativa grafiska funktioner för att effektivisera sina datadrivna förfrågningar.

10. Mikrostrategi

Micro är en robust företagsanalysplattform som utmärker sig för sin höga skalbarhet och avancerade analys, som ger organisationer möjlighet att använda interaktiva instrumentpaneler, styrkort och rapporter som driver strategiskt beslutsfattande utan omfattande IT-beroende.

11. Kupol

Domo är en modern BI-plattform som utmärker sig i datakonsolidering, visualisering och samarbete, vilket underlättar skapandet av anpassade instrumentpaneler och rapporter för att stödja beslutsfattande i realtid i ett användarvänligt gränssnitt utformat för företagsanvändare.

12. Informatik

Informatik är ett verktyg som erbjuder molnbaserade datahanterings- och integrationstjänster, kompletterat med visualiseringsverktyg som gör det möjligt för organisationer att upprätthålla datakvalitet, effektivisera verksamheten och ge insikter om affärsintelligens genom en styrd självbetjäningsmodell.

13. Apache Superset

Apache Superset är en webbapplikation för öppen källkod för analys och business intelligence som tillåter datautforskning och visualisering. Det gör det möjligt för användare att skapa och dela interaktiva instrumentpaneler, som enkelt komponeras genom att dra och släppa utan behov av IT-personal.

14. Grafana

En multiplattformslösning för analys och övervakning med öppen källkod, grafana erbjuder slutanvändare rika, anpassningsbara instrumentpaneler för dataaggregering från flera källor. Dess användarvänliga gränssnitt förenklar komplexa data från mätvärden, loggar och spår till handlingsbara insikter.

15. KNIME

En dataanalysplattform med öppen källkod, KNIME levererar ett omfattande utbud av dataintegration, transformation och analysverktyg. Det erbjuder ett intuitivt, kodfritt grafiskt användargränssnitt, som gör det möjligt för slutanvändare att självständigt bygga datadrivna lösningar och arbetsflöden.

Översikt över företagslösningar

Typer av visualiseringsramar

Visualiseringsramar är enorma, och kategorierna där de passar in växer ständigt. Jag täckte tjugonio verktyg här, vilket borde räcka för att du ska hitta det du behöver.

Observera att varje verktyg inom en kategori har distinkta möjligheter, så bekanta dig med dem innan du bestämmer dig för ett verktyg du vill använda.

Nate Rosidi är datavetare och inom produktstrategi. Han är också adjungerad professor som undervisar i analys och är grundaren av StrataScratch, en plattform som hjälper datavetare att förbereda sig för sina intervjuer med riktiga intervjufrågor från toppföretag. Ta kontakt med honom Twitter: StrataScratch or LinkedIn.