Det finns ett brett utbud av programvara för datavisualisering, var och en med sina styrkor och svagheter. Här är en uppdelning baserad på olika behov:
för nybörjare och allmän användning:
* Tableau Public: Gratis, drag-and-drop-gränssnitt, bra för grundläggande diagram och instrumentpaneler. Begränsad datalagring.
* Google Data Studio: Gratis, webbaserad, enkel att använda, utmärkt för att ansluta till Google-produkter som ark och analys.
* Power BI Desktop: Gratis, robust verktyg från Microsoft, utmärkt för att ansluta till olika datakällor, kraftfulla visualiseringar.
* Excel: Ett välkänt verktyg tillåter grundläggande diagram och viss anpassning. Begränsad för komplexa visualiseringar.
* Plotly: Open Source Python Library, bra för interaktiva visualiseringar och webbapplikationer.
För mer avancerade användare och datavetare:
* pythonbibliotek:
* matplotlib: Grund för många andra bibliotek, mångsidiga för 2D -tomter.
* Seaborn: Byggt på Matplotlib, fokuserar på statistisk datavisualisering, visuellt tilltalande tomter.
* Plotly Express: Enklare att använda omslag runt plotly, bra för interaktiva webbaserade visualiseringar.
* bokeh: För interaktiva tomter och instrumentpaneler kan användas för webbapplikationer.
* R -bibliotek:
* ggplot2: Grammatik för grafikstrategi möjliggör mycket anpassningsbara tomter.
* glänsande: Interaktiva webbapplikationer för R -visualiseringar.
* Befäl: För interaktiva kartor och geografiska data.
* Andra verktyg:
* d3.js: JavaScript -biblioteket för att skapa mycket anpassningsbara, interaktiva visualiseringar.
* Altair: Python deklarativt visualiseringsbibliotek, fokuserar på att skapa tomter med en kortfattad syntax.
Specifika behov:
* geografiska data: QGIS, ArcGIS, broschyr (för webbapplikationer).
* Tidsseriedata: Grafana, Prometheus, Kibana.
* Business Intelligence: Tableau Desktop, Power BI, Looker.
* Maskininlärningsvisualiseringar: Tensorboard (för TensorFlow -modeller), MLFLOW.
Att välja rätt verktyg:
* Dina data: Tänk på datatyp, storlek och källa.
* Dina färdigheter: Är du nybörjare eller expert?
* Dina mål: Vilken typ av visualisering behöver du?
* Budget: Vissa verktyg är gratis, andra betalas.
* Team: Behöver ditt team samarbeta om visualiseringar?
Det är bäst att prova några olika verktyg för att se vilka som fungerar bäst för dina behov. Många erbjuder gratis försök eller till och med gratisversioner.
