Der Verbrauch enormer Datenmengen ist nicht immer einfach. Datensätze können so umfangreich sein, dass es nahezu schwierig ist, daraus etwas Wertvolles zu extrahieren. Hier kommen Datenvisualisierungen ins Spiel. Das Erstellen von Datenvisualisierungen ist selten einfach. Es ist nicht so, dass Designer einfach bei Null mit einem Datensatz mit Tausenden von Einträgen beginnen können. Sicher, es ist denkbar, aber wer möchte Dutzende oder Hunderte von Stunden damit verschwenden, auf einem Streudiagramm zu kritzeln? Hier kommen Datenvisualisierungstools ins Spiel. In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf die beste kostenlose Open-Source-Datenvisualisierungssoftware sowie die Funktionen von Tableau.
Was ist Datenvisualisierungssoftware?
Datenvisualisierungssoftware erleichtert Datenvisualisierungsdesignern die Erstellung visueller Darstellungen großer Datenmengen. Beim Umgang mit Datensätzen, die Hunderttausende oder Millionen von Datenpunkten enthalten, vereinfacht die zumindest teilweise Automatisierung des Prozesses zur Erstellung einer Visualisierung die Aufgabe des Designers erheblich.
Diese Datenvisualisierungen können dann für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, darunter Dashboards, Jahresberichte, Vertriebs- und Marketingmaterialien, Investorenpräsentationen und nahezu jede andere Situation, in der Informationen schnell verarbeitet werden müssen.
Welche Eigenschaften haben die beste Datenvisualisierungssoftware gemeinsam?
Die beste Datenvisualisierungssoftware auf dem Markt weist einige gemeinsame Merkmale auf. Der erste Vorteil ist ihre einfache Handhabung. Es gibt mehrere recht komplexe Datenvisualisierungssoftware. Einige enthalten eine gute Dokumentation und Tutorials und sind benutzerfreundlich aufgebaut. Anderen fehlen, ungeachtet ihrer sonstigen Qualitäten, in bestimmten Bereichen, sodass sie von jeder Liste der „besten“ Werkzeuge ausgeschlossen sind.
Die besten Tools können auch mit großen Datenmengen umgehen. Am besten lassen sich viele Datensätze in einer einzigen Grafik verwalten.
Die bessere Software kann auch eine Vielzahl von Diagramm-, Diagramm- und Kartentypen erstellen. Die meisten der unten aufgeführten Programme können sowohl Bilder als auch interaktive Grafiken erstellen. Es gibt jedoch einige Ausnahmen von der breiten Palette an Ausgabekriterien. Einige Datenvisualisierungsprogramme konzentrieren sich auf einen einzigen Diagramm- oder Kartenstil und zeichnen sich dadurch aus.
Schließlich gibt es finanzielle Bedenken. Auch wenn ein höherer Preis ein Tool nicht grundsätzlich disqualifiziert, muss er im Hinblick auf mehr Support, Funktionen und Gesamtwert gerechtfertigt sein.
Beste Datenvisualisierungssoftware
Es gibt zahlreiche Optionen für Datenvisualisierungssoftware, und wir haben recherchiert, um herauszufinden, welche für kleine Unternehmen ideal ist. Diese Tools sollten vielseitig und einfach zu verwenden sein und Ihnen die Visualisierung von Daten auf vielfältige Weise ermöglichen, um den Anforderungen Ihres Unternehmens gerecht zu werden.
#1. Tableau
Tableau, eine der am häufigsten verwendeten Datenvisualisierungssoftware, bietet interaktive Visualisierungslösungen für über 57,000 Unternehmen.
Darüber hinaus erstellt Tableau effektiv Visuals und Grafiken aus riesigen, sich ständig weiterentwickelnden Datensätzen, die für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big-Data-Anwendungen verwendet werden, indem es in fortschrittliche Datenbanken wie Teradata, SAP, My SQL, Amazon AWS und Hadoop integriert wird.
#2. Dundas BI
Dundas BI bietet hochgradig anpassbare Datenvisualisierungen wie interaktive Scorecards, Karten, Messgeräte und Diagramme und erleichtert so die Erstellung mehrseitiger Ad-hoc-Berichte. Darüber hinaus rationalisiert Dundas BI den komplizierten Vorgang der Bereinigung, Untersuchung, Bearbeitung und Modellierung großer Datensätze, indem es den Benutzern die vollständige Kontrolle über visuelle Elemente gibt.
#3. JupyteR
JupyteR, ein webbasiertes Tool, ist eines der am besten bewerteten Softwarepakete zur Datenvisualisierung und ermöglicht es Benutzern, Dokumente mit Bildern, Gleichungen, narrativer Prosa und Live-Code zu erstellen und zu teilen. Darüber hinaus ist JupyteR eine ausgezeichnete Wahl für die Datenbereinigung und -transformation, statistische Modellierung, numerische Simulation, interaktives Rechnen und maschinelles Lernen.
#4. Zoho-Berichte
Zoho Reports, ehemals Zoho Analytics, ist eine umfassende Datenvisualisierungssoftware, die Business Intelligence mit Online-Berichtsdiensten verbindet und so die schnelle Erstellung und Verteilung umfangreicher Berichte in wenigen Minuten ermöglicht. Das hochwertige Visualisierungstool ermöglicht zudem die Aufnahme von Big Data aus verschiedenen Datenbanken und Apps.
#5. Google Charts
Google Charts, einer der führenden Teilnehmer auf dem Datenvisualisierungsmarkt, ist bekannt für seine Fähigkeit, grafische und bildliche Datendarstellungen zu erstellen. Es ist mit SVG und HTML5 codiert. Google Charts unterstützt Zoom und verfügt über eine konkurrenzlose plattformübergreifende Kompatibilität mit iOS, Android und sogar älteren Versionen des Internet Explorer-Browsers.
#6. Visuell
Visual.ly ist eines der besten Datenvisualisierungstools auf dem Markt und bekannt für sein hervorragendes Vertriebsnetz, das Projektergebnisse zeigt. Darüber hinaus beschleunigt Visual.ly den Prozess des Datenimports und der Auslagerung, auch an andere Parteien, durch den Einsatz eines engagierten Kreativteams für Datenvisualisierungsdienste.
#7. ROH
RAW, auch RawGraphs genannt, arbeitet mit durch Trennzeichen getrennten Daten in Form einer TSV- oder CSV-Datei. Es schließt die Lücke zwischen Datenvisualisierung und Tabellenkalkulationen. RawGraphs, ein webbasiertes Tool, bietet hervorragende Datensicherheit mit einer Vielzahl von nicht-traditionellen und Standardlayouts.
#8. IBM Watson
Diese hochwertige Datenvisualisierungssoftware, benannt nach IBM-Gründer Thomas J. Watson, nutzt analytische Komponenten und künstliche Intelligenz, um Erkenntnisse und Muster sowohl in unstrukturierten als auch organisierten Daten zu finden. Das intelligente Self-Service-Visualisierungstool von IBM Watson unterstützt Kunden durch den gesamten Erkenntnisgewinnungsprozess durch die Nutzung von NLP (Natural Language Processing).
#9. Sinn
Sisense, eine der agilsten Datenvisualisierungstechnologien, bietet Kunden überall und jederzeit schnelle Dateneinblicke. Um Entscheidungsträger bei datengesteuerten Entscheidungen zu unterstützen, kann das erstklassige Visualisierungstool kritische Datenmuster erkennen und Statistiken zusammenfassen.
#10. Plotly
Plotly, ein Open-Source-Datenvisualisierungstool, bietet vollständige Interaktion mit analyseorientierten Programmiersprachen wie Matlab, Python und R und ermöglicht so aufwändige Visualisierungen. Außerdem unterstützt Plotly, das häufig für die Zusammenarbeit, das Verteilen, Ändern, Produzieren und Teilen interaktiver, grafischer Daten verwendet wird, sowohl die Bereitstellung vor Ort als auch in der Cloud.
Open-Source-Datenvisualisierungssoftware
Wenn Sie nach den besten Open-Source-Softwaretools für die Datenvisualisierung suchen, sollten Sie sich darüber im Klaren sein, dass viele davon weit über Dashboard-Plattformen und Bibliotheken zur Erstellung von Grafiken und Diagrammen hinausgehen. Heutzutage sind viele kostenlose und Open-Source-Tools zur interaktiven Big-Data-Visualisierung verfügbar, mit denen Sie Datenanalysen durchführen können, um Muster und Trends aufzudecken.
Es handelt sich um eine leistungsstarke visuelle Analysesoftware mit 3D-Datenvisualisierung, BI-Tools (Business Intelligence) und Visualisierung sozialer Netzwerke.
Wir haben eine Liste der besten Open-Source-Datenvisualisierungssoftware zusammengestellt (normalerweise verwendet mit Javascript, Java oder Python). Bei einigen handelt es sich um robuste Datenanalyse- und Visualisierungssoftware, bei anderen handelt es sich lediglich um Diagrammbibliotheken.
#1. Gephi
Gephi ist eine der besten Open-Source- und kostenlosen Visualisierungs- und Explorationssoftwareanwendungen für Grafiken und Diagramme. Außerdem ist Gephi ein hervorragendes Tool für Personen, die lernen möchten, wie man Diagramme liest und sie für die grundlegende Datenanalyse nutzt. Sie können die Strukturen und Farben der Darstellungen ändern, um interessante versteckte Muster sichtbar zu machen.
#2. ParaView
ParaView ist eine Open-Source-Datenvisualisierungsanwendung, die auf mehreren Plattformen verwendet werden kann. Es handelt sich um eine der leistungsstärksten visuellen Open-Source-Analyse-Apps.
Es ist für die Auswertung großer Datenmengen konzipiert. Es kann jedoch auch für kleinere Datensätze verwendet werden. Aufgrund ihrer hohen Rechenleistung wird die Plattform von zahlreichen nationalen Labors, Hochschulen und Unternehmen genutzt.
#3. Orange
Orange ist mehr als nur ein Open-Source-Datenvisualisierungstool. Es ist eines der besten Open-Source- und kostenlosen Tools für maschinelles Lernen für statistische und Datenanalysezwecke.
Es handelt sich um ein Python-basiertes Dienstprogramm, das sowohl für Anfänger als auch für Spezialisten geeignet ist. Außerdem können Sie damit grundlegende Datenanalysen und Datenvisualisierungen durchführen. Sie können sich statistische Verteilungen und Streudiagramme ansehen oder tiefer gehen und sich Beispiele für Entscheidungsbäume, Venn-Diagramme, Heatmaps, Beispiele für lineare Regression, Lösungen usw. ansehen.
#4. Chart.js
ChartJS ist ein hervorragendes Tool für kleine Projekte. Es handelt sich um ein unkompliziertes und dennoch äußerst anpassungsfähiges JavaScript-Diagrammtool für Designer und Entwickler. Das Tool bietet Ihnen standardmäßig hervorragende flache Vorlagen für responsive Diagramme. Chart.js funktioniert mit ES6-Modulen, JavaScript und Modulladern.
#5. Plotly
Diese hochmoderne Lösung umfasst einige der besten Open-Source- und kostenlosen Grafiksoftwaretools zum Erstellen, Ändern und Teilen interaktiver Datenvisualisierungen über das Internet.
Plotely bietet attraktive, interaktive webbasierte Grafiken und Diagramme. Tatsächlich ist Plotly eines der überraschend guten Big-Data-Tools für eine optisch ansprechende und ansprechende Datenpräsentation.
Datenvisualisierungssoftware Tableau
Tableau ist eine Datenvisualisierungssoftware, mit der Benutzer interaktive und optisch ansprechende Datenvisualisierungen, Dashboards und Berichte erstellen können. Es wird von Unternehmen, Organisationen und Einzelpersonen in zahlreichen Branchen verwendet, um Menschen dabei zu helfen, ihre Daten anzuzeigen und zu verstehen.
Darüber hinaus bietet Tableau eine Drag-and-Drop-Schnittstelle, die es Benutzern ermöglicht, Visualisierungen ohne umfangreiche Codierungs- oder Programmierkenntnisse zu erstellen. Es kann gleichzeitig eine Verbindung zu mehreren Datenquellen herstellen und unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen wie Tabellenkalkulationen, Datenbanken, Cloud-Dienste und Webanwendungen.
Zu den Hauptfunktionen von Tableau gehören die folgenden:
- Interaktive Dashboards: Mit Tableau können Benutzer interaktive Dashboards erstellen, die angepasst werden können, um relevante Daten in Echtzeit anzuzeigen. Benutzer können ihre Daten filtern, sortieren und aufschlüsseln, um Erkenntnisse zu gewinnen.
- Datenmischung: Mit Tableau können Benutzer Daten aus mehreren Quellen zusammenführen und so eine einzige Ansicht ihrer Daten erstellen.
- Mapping: Tableau unterstützt Kartierung und Geodatenanalyse, sodass Benutzer Karten erstellen und Daten nach Standort visualisieren können.
- Zusammenarbeit: Mit Tableau können Benutzer ihre Visualisierungen mit anderen teilen, an Dashboards zusammenarbeiten und Berichte im Web oder auf Mobilgeräten veröffentlichen.
- Datenanalyse: Tableau bietet verschiedene Analysetools, darunter statistische Analysen, Prognosen und Trendanalysen, die es Benutzern ermöglichen, tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen.
Die Software von Tableau ist als Desktop- und webbasierte Version sowie als mobile Apps für iOS- und Android-Smartphones verfügbar. Es wird von Unternehmen, Regierungsbehörden und gemeinnützigen Gruppen zur Analyse und Visualisierung von Daten in verschiedenen Bereichen verwendet, darunter im Bankwesen, im Gesundheitswesen, im Einzelhandel und im Bildungswesen.
Ist Excel eine Datenvisualisierungssoftware?
Excel ist ein Tabellenkalkulationsprogramm, das zur Datenvisualisierung verwendet werden kann, aber nicht für diesen Zweck entwickelt wurde. Excel verfügt über mehrere grundlegende Diagramm- und Grafiktools, mit denen Benutzer einfache Visualisierungen und Berichte wie Balkendiagramme, Liniendiagramme und Kreisdiagramme erstellen können.
Was ist der Zweck von Datenvisualisierungssoftware?
Das Ziel von Datenvisualisierungssoftware besteht darin, Benutzer dabei zu unterstützen, komplexe Datensätze in visuell ansprechende Darstellungen umzuwandeln, die einfach zu erfassen und auszuwerten sind. Benutzer können Datenvisualisierungstools nutzen, um dynamische und ästhetisch ansprechende Diagramme, Grafiken, Karten und andere Darstellungen zu erstellen, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Ist Spss ein Datenvisualisierungstool?
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) wird hauptsächlich für statistische Analysen und nicht für die Datenanzeige verwendet. Es enthält jedoch einige grundlegende Diagramm- und Grafikfunktionen, mit denen Benutzer rudimentäre Visualisierungen wie Balkendiagramme, Histogramme, Streudiagramme und Kreisdiagramme erstellen können.
Ist Python ein Datenvisualisierungstool?
Python ist eine Programmiersprache mit vielen Anwendungen, einschließlich Datenvisualisierung. Python umfasst verschiedene Bibliotheken, die eine breite Palette von Tools zum Erstellen dynamischer und optisch ansprechender Datenvisualisierungen bereitstellen, darunter Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh und ggplot.
Ist SQL ein Datenvisualisierungstool?
Nein. SQL (Structured Query Language) ist kein Tool zur Datenvisualisierung. SQL ist eine Programmiersprache, die zur Verwaltung und Bearbeitung von Daten in relationalen Datenbanken verwendet wird. Es ruft Daten aus Datenbanken ab, fügt sie ein, aktualisiert und löscht sie.
Welche Software eignet sich am besten für die Datenanalyse?
Die beste Datenanalysesoftware wird durch die Anforderungen und Erwartungen des Benutzers bestimmt. Im Folgenden sind jedoch einige beliebte Datenanalyse-Softwarepakete aufgeführt, die von Datenanalysten und Wissenschaftlern verwendet werden:
- Python
- R
- SAS
- SPSS
- Excel
- Tableau
Wie visualisieren Sie Daten?
Bei der Datenvisualisierung geht es darum, Informationen in einem grafischen oder bildlichen Stil darzustellen, der leicht zu erfassen und auszuwerten ist. Im Folgenden sind einige Maßnahmen aufgeführt, die Sie bei der Visualisierung von Daten ergreifen sollten:
- Bestimmen Sie das Ziel.
- Wählen Sie eine geeignete Visualisierung aus.
- Bereinigen und bereiten Sie die Daten vor
- Erstellen Sie die Visualisierung
- Interpretieren Sie die Visualisierung
- Teilen Sie die Visualisierung
Was ist Visualisierung in Python?
Die Verwendung der Programmiersprache Python und ihrer Bibliotheken zur Erstellung grafischer Darstellungen von Daten wird in Python als Visualisierung bezeichnet. Python umfasst verschiedene Bibliotheken, die eine breite Palette von Tools zum Erstellen dynamischer und optisch ansprechender Datenvisualisierungen bereitstellen, darunter Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh und ggplot.
Was ist die beste Art der Datenvisualisierung?
Die ideale Art der Datenvisualisierung wird durch die angezeigten Daten sowie das Ziel der Visualisierung bestimmt. Unterschiedliche Datenvisualisierungen eignen sich besser für unterschiedliche Datentypen und Ziele. Hier sind einige Beispiele für häufige Datenvisualisierungen und die Bedingungen, unter denen sie am nützlichsten sind:
- Balkendiagramme
- Liniendiagramme
- Streudiagramme
- Heatmaps
- Kreisdiagramme
Welches ist die häufigste Form der Datenvisualisierung?
Das Balkendiagramm ist die am weitesten verbreitete Art der Datenvisualisierung. Balkendiagramme sind nützlich für die Darstellung von Daten in einer Vielzahl von Sektoren und Branchen, da sie einfach und leicht verständlich sind. Sie können einfach mit Tabellenkalkulationsprogrammen wie Microsoft Excel oder Google Sheets generiert werden und werden zum Vergleich kategorialer Daten oder diskreter Werte verwendet.
Zusammenfassung
Designern stehen so viele Visualisierungstools zur Verfügung, dass es schwierig sein kann, sich für eins zu entscheiden. Designer von Datenvisualisierungen sollten Faktoren wie die Benutzerfreundlichkeit und die Frage berücksichtigen, ob ein Tool die von ihnen benötigte Funktionalität enthält.
Die Wahl des leistungsstärksten verfügbaren Tools ist nicht immer die beste Idee: Die Lernkurven können steil sein und allein für den Einstieg mehr Ressourcen erfordern, während ein einfacheres Tool möglicherweise in einem Bruchteil der Zeit genau das erstellen kann, was benötigt wird. Bedenken Sie jedoch, dass das Tool nur eine Komponente zur Generierung einer großartigen Datenvisualisierung ist. Designer müssen auch untersuchen, was sonst noch zur Erstellung einer großartigen Datenvisualisierung beiträgt.
Die meisten Datenvisualisierungsprogramme bieten kostenlose Testversionen an (wenn nicht das gesamte Produkt kostenlos ist). Es lohnt sich also, ein paar auszuprobieren, bevor Sie sich für eines entscheiden.
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Bibliographie
