Quale software aiuta con la visualizzazione dei dati?

Esiste una vasta gamma di software per la visualizzazione dei dati, ognuno con i suoi punti di forza e di debolezza. Ecco una rottura basata su esigenze diverse:

per principianti e uso generale:

* tableau pubblico: Interfaccia gratuita, drag-and-drop, ottima per grafici e dashboard di base. Archiviazione dei dati limitata.

* Google Data Studio: GRATUITO, basato sul web, facile da usare, eccellente per connettersi a prodotti Google come fogli e analisi.

* Desktop Power BI: Strumento gratuito e robusto di Microsoft, eccellente per il collegamento a varie origini dati, potenti visualizzazioni.

* Excel: Uno strumento familiare, consente grafici di base e una certa personalizzazione. Limitato per visualizzazioni complesse.

* Plotly: Biblioteca Python open source, ottima per visualizzazioni interattive e applicazioni Web.

Per utenti più avanzati e data scientist:

* Biblioteche Python:

* Matplotlib: Fondazione per molte altre biblioteche, versatili per trame 2D.

* Seaborn: Costruito su Matplotlib, si concentra sulla visualizzazione statistica dei dati, trame visivamente accattivanti.

* Express: Wrapper più facile da usare attorno a Plotly, ottimo per visualizzazioni interattive basate sul Web.

* bokeh: Per grafici e dashboard interattivi, possono essere utilizzati per le applicazioni Web.

* R Biblioteche:

* ggplot2: Approccio grammaticale della grafica consente grafici altamente personalizzabili.

* Shiny: Applicazioni Web interattive per visualizzazioni R.

* Opuscolo: Per mappe interattive e dati geografici.

* Altri strumenti:

* d3.js: Libreria JavaScript per la creazione di visualizzazioni interattive altamente personalizzabili.

* Altair: La libreria di visualizzazione dichiarativa di Python, si concentra sulla creazione di grafici usando una sintassi concisa.

esigenze specifiche:

* Dati geografici: QGIS, ARCGIS, opuscolo (per applicazioni Web).

* Dati della serie temporale: Grafana, Prometeo, Kibana.

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

* Visualizzazioni dell'apprendimento automatico: Tensorboard (per modelli Tensorflow), mlflow.

Scegliere lo strumento giusto:

* I tuoi dati: Considera il tipo di dati, le dimensioni e la fonte.

* Le tue abilità: Sei un principiante o un esperto?

* I tuoi obiettivi: Che tipo di visualizzazione hai bisogno?

* Budget: Alcuni strumenti sono gratuiti, altri sono pagati.

* Team: Il tuo team deve collaborare alle visualizzazioni?

È meglio provare alcuni strumenti diversi per vedere quale funziona meglio per le tue esigenze. Molti offrono prove gratuite o anche versioni gratuite.

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