Ποιο λογισμικό βοηθά στην απεικόνιση δεδομένων;

Υπάρχει ένα ευρύ φάσμα λογισμικού για απεικόνιση δεδομένων, το καθένα με τα δυνατά και αδυναμίες του. Ακολουθεί μια κατανομή που βασίζεται σε διαφορετικές ανάγκες:

Για αρχάριους και γενική χρήση:

* Tableau Public: Δωρεάν διεπαφή drag-and-drop, ιδανική για βασικά διαγράμματα και dashboards. Περιορισμένη αποθήκευση δεδομένων.

* Google Data Studio: Δωρεάν, web-based, εύχρηστο, εξαιρετικό για σύνδεση με προϊόντα Google όπως φύλλα και αναλυτικά στοιχεία.

* Power Bi Desktop: Δωρεάν, ισχυρό εργαλείο από τη Microsoft, εξαιρετικό για σύνδεση με διάφορες πηγές δεδομένων, ισχυρές απεικονίσεις.

* excel: Ένα γνωστό εργαλείο, επιτρέπει βασικά διαγράμματα και κάποια προσαρμογή. Περιορισμένη για σύνθετες απεικονίσεις.

* Plotly: Βιβλιοθήκη Python ανοιχτού κώδικα, ιδανική για διαδραστικές απεικονίσεις και εφαρμογές ιστού.

Για πιο προηγμένους χρήστες και επιστήμονες δεδομένων:

* Βιβλιοθήκες Python:

* matplotlib: Ίδρυμα για πολλές άλλες βιβλιοθήκες, ευπροσάρμοστο για 2D οικόπεδα.

* Seaborn: Χτισμένο στο Matplotlib, επικεντρώνεται στην απεικόνιση στατιστικών δεδομένων, οπτικά ελκυστικά οικόπεδα.

* Plotly Express: Ευκολότερο στη χρήση περιτύλιγμα γύρω από το Plotly, ιδανικό για διαδραστικές απεικονίσεις μέσω διαδικτύου.

* Bokeh: Για διαδραστικά οικόπεδα και πίνακες ελέγχου, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για εφαρμογές ιστού.

* βιβλιοθήκες:

* ggplot2: Η προσέγγιση της γραμματικής των γραφικών, επιτρέπει εξαιρετικά προσαρμόσιμα οικόπεδα.

* λαμπερό: Διαδραστικές εφαρμογές ιστού για απεικονίσεις R.

* Φύλλο: Για διαδραστικούς χάρτες και γεωγραφικά δεδομένα.

* Άλλα εργαλεία:

* d3.js: Βιβλιοθήκη JavaScript για τη δημιουργία εξαιρετικά προσαρμόσιμων, διαδραστικών απεικονίσεων.

* Altair: Η βιβλιοθήκη δηλωτικής απεικόνισης της Python, επικεντρώνεται στη δημιουργία διαγραμμάτων χρησιμοποιώντας μια συνοπτική σύνταξη.

Ειδικές ανάγκες:

* Γεωγραφικά δεδομένα: QGIS, ARCGIS, φυλλάδιο (για εφαρμογές ιστού).

* Δεδομένα χρονοσειρών: Grafana, Prometheus, Kibana.

* Επιχειρηματική νοημοσύνη: Tableau Desktop, Power BI, Looker.

* Οπτικοποιήσεις μηχανικής μάθησης: Tensorboard (για μοντέλα TensorFlow), MLFlow.

Επιλογή του σωστού εργαλείου:

* Τα δεδομένα σας: Εξετάστε τον τύπο δεδομένων, το μέγεθος και την πηγή.

* τις δεξιότητές σας: Είστε αρχάριος ή ειδικός;

* Οι στόχοι σας: Τι είδους απεικόνιση χρειάζεστε;

* Προϋπολογισμός: Ορισμένα εργαλεία είναι δωρεάν, άλλα πληρώνονται.

* ομάδα: Πρέπει η ομάδα σας να συνεργαστεί με απεικονίσεις;

Είναι καλύτερο να δοκιμάσετε μερικά διαφορετικά εργαλεία για να δείτε ποια λειτουργεί καλύτερα για τις ανάγκες σας. Πολλοί προσφέρουν δωρεάν δοκιμές ή ακόμα και δωρεάν εκδόσεις.