Consumir enormes cantidades de datos no siempre es fácil. Los conjuntos de datos pueden ser tan grandes que es casi difícil extraer algo valioso de ellos. Aquí es donde entran en juego las visualizaciones de datos. La creación de visualizaciones de datos rara vez es simple. No es como si los diseñadores pudieran simplemente comenzar desde cero con un conjunto de datos que contiene miles de entradas. Claro, es concebible, pero ¿quién quiere perder docenas o cientos de horas garabateando en un gráfico de dispersión? Aquí es donde entran en juego las herramientas de visualización de datos. En esta publicación, veremos el mejor software gratuito de visualización de datos de código abierto, así como las características de Tableau.
¿Qué es el software de visualización de datos?
El software de visualización de datos facilita que los diseñadores de visualización de datos generen representaciones visuales de grandes conjuntos de datos. Cuando se trata de conjuntos de datos que contienen cientos de miles o millones de puntos de datos, la automatización del proceso de construcción de una visualización, al menos en parte, simplifica considerablemente la tarea del diseñador.
Estas visualizaciones de datos se pueden utilizar para una variedad de propósitos, incluidos tableros, informes anuales, materiales de ventas y marketing, presentaciones para inversores y casi cualquier otra situación en la que la información deba digerirse rápidamente.
¿Qué características comparten los mejores software de visualización de datos?
El mejor software de visualización de datos del mercado comparte algunas características. La primera ventaja es su facilidad de uso. Hay varios software de visualización de datos bastante complejos disponibles. Algunos incluyen buena documentación y tutoriales y están construidos de manera fácil de usar. Otros, independientemente de sus otras cualidades, faltan en ciertas áreas, excluyéndolos de cualquier lista de “mejores” herramientas.
Las mejores herramientas también pueden manejar grandes cantidades de datos. Los mejores pueden administrar muchos conjuntos de datos en un solo gráfico.
El mejor software también puede generar una variedad de tipos de tablas, gráficos y mapas. La mayoría de los programas enumerados a continuación pueden generar tanto imágenes como gráficos interactivos. Sin embargo, hay varias excepciones a la amplia gama de criterios de salida. Algunos software de visualización de datos se enfocan en un solo estilo de gráfico o mapa y sobresalen en él.
Finalmente, hay preocupaciones financieras. Si bien una etiqueta de precio más alta no descalifica inherentemente una herramienta, debe justificarse en términos de mayor soporte, características y valor general.
El mejor software de visualización de datos
Existen numerosas opciones para el software de visualización de datos, y hemos investigado para identificar cuál es ideal para las organizaciones pequeñas. Estas herramientas deben ser versátiles, fáciles de usar y permitirle visualizar datos en una variedad de formas para satisfacer las demandas de su organización.
#1. Cuadro
Tableau, uno de los software de visualización de datos más utilizados, ofrece soluciones de visualización interactiva a más de 57,000 XNUMX empresas.
Además, Tableau crea imágenes y gráficos de manera eficaz a partir de enormes conjuntos de datos en constante evolución que se utilizan para aplicaciones de inteligencia artificial, aprendizaje automático y Big Data al integrarse con bases de datos avanzadas como Teradata, SAP, My SQL, Amazon AWS y Hadoop.
#2. Dundas BI
Dundas BI proporciona visualizaciones de datos altamente personalizables, como cuadros de mando interactivos, mapas, indicadores y gráficos, lo que facilita la creación de informes ad hoc de varias páginas. Además, Dundas BI agiliza el complicado procedimiento de limpieza, examen, manipulación y modelado de grandes conjuntos de datos al brindar a los usuarios un control total sobre los elementos visuales.
#3. jupyter
JupyteR, una herramienta basada en la web, es uno de los paquetes de software de visualización de datos mejor calificados, que permite a los usuarios crear y compartir documentos con imágenes, ecuaciones, prosa narrativa y código en vivo. Además, JupyteR es una excelente opción para la limpieza y transformación de datos, el modelado estadístico, la simulación numérica, la computación interactiva y el aprendizaje automático.
#4. Informes de Zoho
Zoho Reports, anteriormente Zoho Analytics, es un software integral de visualización de datos que fusiona Business Intelligence con servicios de informes en línea, lo que permite la rápida producción y distribución de informes sustanciales en minutos. La herramienta de visualización de alta calidad también permite la ingesta de Big Data desde varias bases de datos y aplicaciones.
#5. Gráficos de Google
Google Charts, uno de los principales participantes en el mercado de visualización de datos, es conocido por su capacidad para realizar representaciones gráficas y pictóricas de datos. Está codificado con SVG y HTML5. Google Charts es compatible con Zoom y tiene una compatibilidad multiplataforma inigualable con iOS, Android e incluso versiones anteriores del navegador Internet Explorer.
#6. Visualmente
Visual.ly es una de las principales herramientas de visualización de datos del mercado y es conocida por su excelente red de distribución, que muestra los resultados de los proyectos. Además, Visual.ly acelera el proceso de importación y subcontratación de datos, incluso a terceros, mediante el empleo de un equipo creativo dedicado a los servicios de visualización de datos.
#7. CRUDO
RAW, también conocido como RawGraphs, trabaja con datos delimitados en forma de archivo TSV o CSV. Cierra la brecha entre la visualización de datos y las hojas de cálculo. RawGraphs, una herramienta basada en la web, proporciona una excelente seguridad de datos con una variedad de diseños estándar y no tradicionales.
#8. ibm watson
Este software de visualización de datos de alta calidad, que lleva el nombre del fundador de IBM, Thomas J. Watson, emplea componentes analíticos e inteligencia artificial para encontrar información y patrones en datos organizados y no estructurados. La herramienta de visualización de autoservicio inteligente de IBM Watson ayuda a los clientes a través de todo el proceso de descubrimiento de conocimientos aprovechando NLP (procesamiento del lenguaje natural).
#9. sentido
Sisense, una de las tecnologías de visualización de datos más ágiles, brinda a los clientes información rápida sobre los datos en cualquier lugar y en cualquier momento. Para ayudar a los responsables de la toma de decisiones basadas en datos, la mejor herramienta de visualización de su clase puede detectar patrones de datos críticos y resumir estadísticas.
#10. trama
Plotly, una herramienta de visualización de datos de código abierto, proporciona una interacción completa con lenguajes de programación centrados en análisis como Matlab, Python y R, lo que permite visualizaciones elaboradas. Además, Plotly, que se usa ampliamente para el trabajo colaborativo, la distribución, la modificación, la producción y el intercambio de datos gráficos interactivos, admite la implementación tanto en las instalaciones como en la nube.
Software de visualización de datos de código abierto
Cuando busque las mejores herramientas de software de visualización de datos de código abierto, debe tener en cuenta que muchas de ellas van mucho más allá de las plataformas y bibliotecas de paneles para hacer gráficos y cuadros. Muchas herramientas de visualización de big data interactivas gratuitas y de código abierto están disponibles en la actualidad, lo que le permite realizar análisis de datos para descubrir patrones y tendencias.
Son un sólido software de análisis visual con visualización de datos en 3D, herramientas de BI (inteligencia empresarial) y visualización de redes sociales.
Recopilamos una lista del mejor software de visualización de datos de código abierto (usualmente usado con Javascript, Java o Python). Algunos son software robusto de análisis y visualización de datos, mientras que otros son simplemente bibliotecas de gráficos.
#1. Gefi
Gephi es una de las mejores aplicaciones de software de visualización y exploración de código abierto y gratuito para gráficos y tablas. Además, Gephi es una excelente herramienta para las personas que desean aprender a leer gráficos y utilizarlos para el análisis básico de datos. Puede cambiar las estructuras y los colores de las representaciones para revelar interesantes patrones ocultos.
#2. ParaView
ParaView es una aplicación de visualización de datos de código abierto que se puede utilizar en múltiples plataformas. Es una de las aplicaciones de análisis visual de código abierto más poderosas.
Está diseñado para evaluar conjuntos de datos masivos. Sin embargo, también se puede utilizar para conjuntos de datos más pequeños. Debido a su computación de alto rendimiento, la plataforma es utilizada por numerosos laboratorios, universidades y corporaciones nacionales.
#3. Naranja
Orange es más que una herramienta de visualización de datos de código abierto. Es una de las mejores herramientas de aprendizaje automático gratuitas y de código abierto para fines estadísticos y de análisis de datos.
Es una utilidad basada en Python adecuada tanto para principiantes como para especialistas. Además, le permite realizar análisis de datos básicos y visualización de datos. Puede ver distribuciones estadísticas y diagramas de dispersión, o puede profundizar más y ver ejemplos de árboles de decisión, ejemplos de diagramas de Venn, mapas de calor, ejemplos de regresión lineal, soluciones, etc.
#4. Gráfico.js
ChartJS es una excelente herramienta para pequeños proyectos. Es una herramienta de gráficos de JavaScript sencilla pero altamente adaptable para diseñadores y desarrolladores. La herramienta le brinda excelentes plantillas planas para gráficos receptivos de forma predeterminada. Chart.js funciona con módulos ES6, JavaScript y cargadores de módulos.
#5. trama
Esta solución de vanguardia incluye algunas de las mejores herramientas de software de gráficos gratuitos y de código abierto para crear, modificar y compartir visualizaciones de datos interactivas a través de Internet.
Plotely proporciona gráficas y tablas atractivas e interactivas basadas en la web. En realidad, Plotly es una de las herramientas de big data sorprendentemente buenas para una presentación de datos visualmente atractiva y atractiva.
Software de visualización de datos Tableau
Tableau es un software de visualización de datos que permite a los usuarios crear visualizaciones de datos, tableros e informes interactivos y visualmente atractivos. Es utilizado por corporaciones, organizaciones e individuos en numerosas industrias para ayudar a las personas a ver y comprender sus datos.
Además, Tableau proporciona una interfaz de arrastrar y soltar que permite a los usuarios crear visualizaciones sin tener conocimientos extensos de codificación o programación. Puede conectarse a varias fuentes de datos al mismo tiempo y admite una variedad de fuentes de datos, como hojas de cálculo, bases de datos, servicios en la nube y aplicaciones web.
Las funciones principales de Tableau incluyen las siguientes:
- Paneles interactivos: Tableau permite a los usuarios crear paneles interactivos que se pueden personalizar para mostrar datos relevantes en tiempo real. Los usuarios pueden filtrar, ordenar y profundizar en sus datos para obtener información.
- Mezcla de datos: Tableau permite a los usuarios combinar datos de múltiples fuentes, creando una vista única de sus datos.
- Mapeo: Tableau admite mapas y análisis geoespaciales, lo que permite a los usuarios crear mapas y visualizar datos por ubicación.
- Colaboración: Tableau permite a los usuarios compartir sus visualizaciones con otros, colaborar en tableros y publicar informes en la web o en dispositivos móviles.
- Data Analytics: Tableau proporciona varias herramientas analíticas, incluidos análisis estadísticos, pronósticos y análisis de tendencias, lo que permite a los usuarios obtener información más detallada sobre sus datos.
El software de Tableau está disponible en versiones de escritorio y web, así como en aplicaciones móviles para teléfonos inteligentes iOS y Android. Se utiliza para analizar y visualizar datos en una variedad de áreas, incluida la banca, la atención médica, el comercio minorista y la educación, por parte de empresas, agencias gubernamentales y grupos sin fines de lucro.
¿Es Excel un software de visualización de datos?
Excel es un programa de hoja de cálculo que se puede usar para la visualización de datos, pero no se creó con ese propósito en mente. Excel tiene varias herramientas básicas de gráficos y gráficos que permiten a los usuarios generar visualizaciones e informes simples, como gráficos de barras, gráficos de líneas y gráficos circulares.
¿Cuál es el propósito del software de visualización de datos?
El objetivo del software de visualización de datos es ayudar a los usuarios a transformar conjuntos de datos complejos en representaciones visualmente atractivas que sean fáciles de comprender y evaluar. Los usuarios pueden utilizar herramientas de visualización de datos para crear tablas, gráficos, mapas y otras representaciones dinámicas y estéticamente atractivas para adquirir conocimientos y tomar decisiones informadas.
¿Es Spss una herramienta de visualización de datos?
SPSS (paquete estadístico para las ciencias sociales) se usa principalmente para el análisis estadístico en lugar de la visualización de datos. Sin embargo, incluye algunas funciones básicas de creación de gráficos que permiten a los usuarios crear visualizaciones rudimentarias, como gráficos de barras, histogramas, diagramas de dispersión y gráficos circulares.
¿Python es una herramienta de visualización de datos?
Python es un lenguaje de programación con muchas aplicaciones, incluida la visualización de datos. Python incluye varias bibliotecas que brindan una amplia gama de herramientas para crear visualizaciones de datos dinámicas y visualmente atractivas, incluidas Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh y ggplot.
¿Es SQL una herramienta de visualización de datos?
No. SQL (Structured Query Language) no es una herramienta para la visualización de datos. SQL es un lenguaje de programación que se utiliza para administrar y manipular datos en bases de datos relacionales. Recupera, inserta, actualiza y elimina datos de bases de datos.
¿Qué software es mejor para el análisis de datos?
El mejor software de análisis de datos está determinado por las demandas y expectativas del usuario. Sin embargo, los siguientes son algunos paquetes de software de análisis de datos populares utilizados por analistas de datos y científicos:
- Python
- R
- SAS
- SPSS
- Excel
- Cuadro
¿Cómo visualiza los datos?
La visualización de datos implica presentar información en un estilo gráfico o pictórico que sea fácil de comprender y evaluar. Las siguientes son algunas acciones que se deben realizar al visualizar datos:
- Determina el objetivo.
- Seleccione una visualización adecuada.
- Limpiar y preparar los datos
- Crear la visualización
- Interpretar la visualización
- Comparte la visualización
¿Qué es la visualización en Python?
El uso del lenguaje de programación Python y sus bibliotecas para crear representaciones gráficas de datos se conoce como visualización en Python. Python incluye varias bibliotecas que brindan una amplia gama de herramientas para crear visualizaciones de datos dinámicas y visualmente atractivas, incluidas Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh y ggplot.
¿Cuál es el mejor tipo de visualización de datos?
El tipo ideal de visualización de datos está determinado por los datos que se muestran, así como por el objetivo de la visualización. Diferentes visualizaciones de datos son más adecuadas para diferentes tipos de datos y objetivos. Estos son algunos ejemplos de visualizaciones de datos frecuentes y las condiciones en las que son más útiles:
- Gráfica de barras
- Gráficos de líneas
- Gráfico de dispersión
- heatmaps
- Gráficos circulares
¿Cuál es la forma más común de visualización de datos?
El gráfico de barras es el tipo más frecuente de visualización de datos. Los gráficos de barras son útiles para mostrar datos en una variedad de sectores e industrias porque son básicos y fáciles de entender. Se pueden generar simplemente usando un software de hoja de cálculo como Microsoft Excel o Google Sheets y se usan para comparar datos categóricos o valores discretos.
Conclusión
Los diseñadores tienen tantas herramientas de visualización a su disposición que puede ser difícil elegir cuál emplear. Los diseñadores de visualización de datos deben considerar factores como la simplicidad de uso y si una herramienta contiene la funcionalidad que requieren.
Elegir la herramienta más poderosa disponible no siempre es la mejor idea: las curvas de aprendizaje pueden ser pronunciadas, lo que requiere más recursos simplemente para comenzar, cuando una herramienta más simple puede crear exactamente lo que se necesita en una fracción del tiempo. Sin embargo, tenga en cuenta que la herramienta es solo un componente para generar una excelente visualización de datos; los diseñadores también deben examinar qué más se necesita para hacer una gran visualización de datos.
La mayoría del software de visualización de datos ofrece pruebas gratuitas (si el producto completo no es gratuito), por lo que vale la pena probar un par antes de decidirse por uno.
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Referencias
