Há uma ampla gama de software para visualização de dados, cada um com seus pontos fortes e fracos. Aqui está um colapso baseado em diferentes necessidades:
Para iniciantes e uso geral: *
Tableau Public: Interface gratuita e arrastada, ótima para gráficos e painéis básicos. Armazenamento de dados limitados.
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Google Data Studio: Grátis, baseado na Web, fácil de usar, excelente para conectar produtos do Google, como folhas e análises.
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Power Bi Desktop: Ferramenta grátis e robusta da Microsoft, excelente para conectar -se a várias fontes de dados, visualizações poderosas.
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Excel: Uma ferramenta familiar permite gráficos básicos e alguma personalização. Limitado para visualizações complexas.
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plotly: Biblioteca Python de código aberto, ótimo para visualizações interativas e aplicativos da Web.
Para usuários mais avançados e cientistas de dados: * Bibliotecas Python:
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matplotlib: Fundação para muitas outras bibliotecas, versáteis para parcelas 2D.
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Seaborn: Construído no Matplotlib, concentra -se na visualização de dados estatísticos, gráficos visualmente atraentes.
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plotly Express: O invólucro mais fácil de usar em torno da plotagem, ótimo para visualizações interativas baseadas na Web.
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bokeh: Para gráficos e painéis interativos, pode ser usado para aplicativos da Web.
* Bibliotecas
r: *
ggplot2: A abordagem gramática de gráficos permite gráficos altamente personalizáveis.
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brilhante: Aplicativos interativos da Web para visualizações R.
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folheto: Para mapas interativos e dados geográficos.
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Outras ferramentas: *
d3.js: Biblioteca JavaScript para criar visualizações interativas e altamente personalizáveis.
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Altair: A biblioteca de visualização declarativa do Python, concentra -se na criação de gráficos usando uma sintaxe concisa.
necessidades específicas: * Dados geográficos: QGIS, Arcgis, folheto (para aplicativos da Web).
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Dados da série de tempo: Grafana, Prometheus, Kibana.
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Inteligência de negócios: Tableau Desktop, Power BI, Looker.
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Visualizações de aprendizado de máquina: Tensorboard (para modelos de tensorflow), mlflow.
Escolhendo a ferramenta certa: *
Seus dados: Considere o tipo de dados, tamanho e fonte.
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Suas habilidades: Você é iniciante ou especialista?
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Seus objetivos: Que tipo de visualização você precisa?
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Orçamento: Algumas ferramentas são gratuitas, outras são pagas.
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Equipe: Sua equipe precisa colaborar em visualizações?
É melhor experimentar algumas ferramentas diferentes para ver qual deles funciona melhor para suas necessidades. Muitos oferecem testes gratuitos ou mesmo versões gratuitas.
