Welche Software hilft bei der Datenvisualisierung?

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Welche Software hilft bei der Datenvisualisierung?

Es gibt eine breite Palette an Software für die Datenvisualisierung, jeweils mit seinen Stärken und Schwächen. Hier ist eine Aufschlüsselung, die auf unterschiedlichen Bedürfnissen basiert:

für Anfänger und allgemeine Verwendung:

* Tableau öffentlich: Kostenlose, Drag-and-Drop-Schnittstelle, ideal für grundlegende Diagramme und Dashboards. Begrenzte Datenspeicherung.

* Google Data Studio: Kostenlos, webbasiert, einfach zu bedienen, hervorragend für die Verbindung zu Google-Produkten wie Blättern und Analysen.

* Power BI Desktop: Kostenloses, robustes Tool von Microsoft, hervorragend zum Anschließen mit verschiedenen Datenquellen, leistungsfähige Visualisierungen.

* Excel: Ein vertrautes Tool ermöglicht grundlegende Diagramme und eine gewisse Anpassung. Begrenzt für komplexe Visualisierungen.

* Plotly: Open-Source Python Library, ideal für interaktive Visualisierungen und Webanwendungen.

Für fortgeschrittenere Benutzer und Datenwissenschaftler:

* Python -Bibliotheken:

* Matplotlib: Grundlage für viele andere Bibliotheken, vielseitig für 2D -Diagramme.

* Seeborn: Auf Matplotlib konzentriert sich auf die statistische Datenvisualisierung und visuell ansprechende Diagramme.

* Plotly Express: Leichter zu verwenden, um Plotly zu verwirklichen, ideal für interaktive webbasierte Visualisierungen.

* bokeh: Für interaktive Diagramme und Dashboards können für Webanwendungen verwendet werden.

* r Bibliotheken:

* ggplot2: Die Grammatik des Grafikansatzes ermöglicht hoch anpassbare Handlungen.

* glänzend: Interaktive Webanwendungen für R -Visualisierungen.

* Broschüre: Für interaktive Karten und geografische Daten.

* Andere Werkzeuge:

* d3.js: JavaScript -Bibliothek zum Erstellen hoch anpassbarer, interaktiver Visualisierungen.

* Altair: Die Python -deklarative Visualisierungsbibliothek konzentriert sich auf das Erstellen von Diagrammen mit einer prägnanten Syntax.

spezifische Bedürfnisse:

* Geografische Daten: QGIS, ArcGIS, Blättchen (für Webanwendungen).

* Zeitreihen Daten: Grafana, Prometheus, Kibana.

* Business Intelligence: Tableau Desktop, Power BI, Looker.

* Visualisierungen für maschinelles Lernen: Tensorboard (für Tensorflow -Modelle), MLFlow.

das richtige Werkzeug auswählen:

* Ihre Daten: Betrachten Sie den Datentyp, die Größe und die Quelle.

* Ihre Fähigkeiten: Sind Sie Anfänger oder Experte?

* Ihre Ziele: Welche Art von Visualisierung brauchen Sie?

* Budget: Einige Tools sind kostenlos, andere werden bezahlt.

* Team: Muss Ihr Team an Visualisierungen zusammenarbeiten?

Es ist am besten, ein paar verschiedene Tools auszuprobieren, um zu sehen, welche für Ihre Bedürfnisse am besten geeignet sind. Viele bieten kostenlose Versuche oder sogar kostenlose Versionen an.