7 Топовых инструментов с открытым исходным кодом для визуализации данных в 2023 году

7 ведущих инструментов с открытым исходным кодом для визуализации данных в 2023 году

Инструменты визуализации данных превращают идеи и данные во что-то понятное, особенно для тех, кто не имеет технических навыков, но заинтересован получить информацию из данных. Однако процесс преобразования данных в визуальные представления, такие как диаграммы, графики и карты, не всегда прост и часто может рассматриваться как искусство само по себе.

Поэтому эти инструменты являются мощными, когда они могут ясно и лаконично передавать сложную информацию. Давайте рассмотрим семь актуальных инструментов визуализации данных, которые в этом году привлекли большое внимание на GitHub.

D3.js

D3.js – это бесплатная и открытая библиотека JavaScript для визуализации данных. Она является одной из самых популярных библиотек визуализации данных, используемых широким кругом организаций, от небольших стартапов до крупных корпораций.

Она очень гибкая и настраиваемая, что делает ее хорошим выбором для различных проектов визуализации данных. Также у нее большое сообщество пользователей и разработчиков, что означает наличие поддержки, если вам понадобится помощь.

Grafana

Grafana – это бесплатная и открытая веб-аналитическая и мониторинговая платформа. Она используется для визуализации данных из различных источников, включая Prometheus, Graphite, InfluxDB и Elasticsearch. Grafana также может создавать сложные панели инструментов, отслеживающие широкий спектр метрик. Ее также легко использовать, даже для начинающих.

МЕРОПРИЯТИЕ – ODSC West 2023

Конференция вживую и виртуальная конференция

С 30 октября по 2 ноября

Присоединяйтесь к нам и погрузитесь в последние тренды в области науки о данных и ИИ, инструменты и техники, от LLM до анализа данных и от машинного обучения до ответственного ИИ.

 

Apache ECharts

Apache ECharts – это бесплатная и открытая библиотека JavaScript для создания интерактивных диаграмм и графиков, которые можно встраивать в веб-страницы. Инструмент легко использовать и имеет широкий набор функций, включая поддержку линейных диаграмм, столбчатых диаграмм, областных диаграмм, круговых диаграмм и многого другого. У него также есть встроенный редактор данных, что облегчает создание и редактирование диаграмм.

Superset

Superset – это современная веб-платформа для исследования и визуализации данных. Она построена на основе Apache Superset и предоставляет пользовательский интерфейс для исследования и визуализации данных.

Superset поддерживает различные источники данных, включая SQL-базы данных, NoSQL-базы данных и облачные хранилища. Он также имеет широкий набор возможностей визуализации, включая диаграммы, графики, карты и таблицы.

Bokeh

Bokeh – это библиотека на языке Python для интерактивной визуализации данных. Она разработана для удобства использования и создания высококачественных визуализаций. Она может работать с различными источниками данных, включая структуры данных pandas, SQL-базы данных и массивы NumPy. Она также предлагает широкий набор вариантов визуализации, включая линейные диаграммы, столбчатые диаграммы, областные графики, диаграммы рассеяния и многие другие.

Open3D

Если вам нужна библиотека для работы с трехмерными данными, то Open3D – открытая библиотека, которую стоит рассмотреть. В пользовательском интерфейсе можно использовать C ++ или Python для доступа к нескольким интеллектуально подобранным структурам данных и алгоритмам. Что касается внутреннего устройства, оно оптимизировано и может быть пакетировано. Это делает его очень быстрой библиотекой, специализирующейся на работе с трехмерными данными.

Seaborn

Seaborn – это библиотека визуализации данных на языке Python, построенная на основе Matplotlib. Она предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для создания привлекательных статистических графиков. Библиотека облегчает создание сложных визуализаций с помощью простого синтаксиса. Она также предоставляет несколько готовых шаблонов, которые могут использоваться для создания обычных типов визуализаций. Все это делает Seaborn популярным выбором для визуализации данных на языке Python, потому что он легко использовать, предлагает широкий набор функций и создает графику высокого качества.

Заключение

Мир визуализации данных постоянно растет, и появляются новые инструменты, входящие в экосистему. Вот почему так важно быть в курсе последних инструментов с открытым исходным кодом, так как правильный инструмент для вас будет зависеть от ваших конкретных потребностей и требований – которые могут меняться так же часто, как и 

Лучший способ быть в курсе последних инструментов визуализации данных – изучать у экспертов, создающих и использующих их. В ODSC West, с 30 октября по 2 ноября, вы можете ознакомиться с такими сессиями, связанными с визуализацией данных и аналитикой:

  • Захват CAP в Каппа-архитектуре данных
  • Что такое временная база данных и зачем мне нужна?
  • Построение данные-ориентированной рабочей силы
  • Приложение Data Fabric в реальном мире для решения вопроса доступа к распределенным и фрагментированным корпоративным данным через силосы данных
  • Визуализация в байесовском рабочем процессе с использованием Python или R
  • Обнаружение аномалий в CRM-данных
  • Освобождение мощи данных: открытый исходный код хранилища данных ByteDance, ByConity