Consommer d'énormes quantités de données n'est pas toujours facile. Les ensembles de données peuvent être si énormes qu'il est presque difficile d'en extraire quoi que ce soit de précieux. C'est là que les visualisations de données entrent en jeu. Créer des visualisations de données est rarement simple. Ce n'est pas comme si les concepteurs pouvaient simplement repartir de zéro avec un ensemble de données contenant des milliers d'entrées. Bien sûr, c'est concevable, mais qui veut perdre des dizaines ou des centaines d'heures à griffonner sur un nuage de points ? C'est là que les outils de visualisation de données entrent en jeu. Dans cet article, nous examinerons les meilleurs logiciels gratuits de visualisation de données Open Source ainsi que les fonctionnalités de Tableau.
Qu'est-ce qu'un logiciel de visualisation de données ?
Un logiciel de visualisation de données permet aux concepteurs de visualisation de données de générer plus facilement des représentations visuelles d'ensembles de données volumineuses. Lorsqu'il s'agit d'ensembles de données contenant des centaines de milliers ou des millions de points de données, l'automatisation du processus de construction d'une visualisation, au moins en partie, simplifie considérablement la tâche du concepteur.
Ces visualisations de données peuvent ensuite être utilisées à diverses fins, y compris les tableaux de bord, les rapports annuels, les documents de vente et de marketing, les présentations aux investisseurs et presque toutes les autres situations où les informations doivent être digérées rapidement.
Quelles caractéristiques partagent le meilleur logiciel de visualisation de données ?
Le meilleur logiciel de visualisation de données sur le marché partage quelques caractéristiques. Le premier avantage est leur facilité d'utilisation. Il existe plusieurs logiciels de visualisation de données assez complexes. Certains incluent une bonne documentation et des didacticiels et sont construits de manière conviviale. D'autres, quelles que soient leurs autres qualités, manquent dans certains domaines, les excluant de toute liste des « meilleurs » outils.
Les meilleurs outils peuvent également traiter de grandes quantités de données. Les meilleurs peuvent gérer de nombreux ensembles de données dans un seul graphique.
Le meilleur logiciel peut également générer une variété de types de diagrammes, de graphiques et de cartes. La majorité des programmes listés ci-dessous peuvent générer à la fois des images et des graphiques interactifs. Cependant, il existe plusieurs exceptions au large éventail de critères de sortie. Certains logiciels de visualisation de données se concentrent sur un seul style de graphique ou de carte et y excellent.
Enfin, il y a les soucis financiers. Bien qu'un prix plus élevé ne disqualifie pas intrinsèquement un outil, il doit être justifié en termes de support, de fonctionnalités et de valeur globale.
Meilleur logiciel de visualisation de données
Il existe de nombreuses options pour les logiciels de visualisation de données, et nous avons fait des recherches pour identifier celle qui est idéale pour les petites organisations. Ces outils doivent être polyvalents, simples à utiliser et vous permettre de visualiser les données de différentes manières pour répondre aux exigences de votre organisation.
#dix. Tableau
Tableau, l'un des logiciels de visualisation de données les plus utilisés, fournit des solutions de visualisation interactives à plus de 57,000 XNUMX entreprises.
En outre, Tableau crée efficacement des visuels et des graphiques à partir d'énormes ensembles de données en constante évolution utilisés pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et les applications Big Data en s'intégrant à des bases de données avancées telles que Teradata, SAP, My SQL, Amazon AWS et Hadoop.
#2. Dundas BI
Dundas BI fournit des visualisations de données hautement personnalisables telles que des tableaux de bord interactifs, des cartes, des jauges et des graphiques, ce qui facilite la création de rapports ad hoc de plusieurs pages. De plus, Dundas BI rationalise la procédure compliquée de nettoyage, d'examen, de manipulation et de modélisation de grands ensembles de données en donnant aux utilisateurs un contrôle total sur les éléments visuels.
#3. Jupyter
JupyteR, un outil Web, est l'un des progiciels de visualisation de données les mieux notés, permettant aux utilisateurs de créer et de partager des documents avec des visuels, des équations, de la prose narrative et du code en direct. En outre, JupyteR est un excellent choix pour le nettoyage et la transformation des données, la modélisation statistique, la simulation numérique, l'informatique interactive et l'apprentissage automatique.
#4. Rapports Zoho
Zoho Reports, anciennement Zoho Analytics, est un logiciel complet de visualisation de données qui fusionne la Business Intelligence avec des services de reporting en ligne, permettant la production et la distribution rapides de rapports substantiels en quelques minutes. L'outil de visualisation de haute qualité permet également l'ingestion de Big Data à partir de diverses bases de données et applications.
#5. Graphiques Google
Google Charts, l'un des principaux acteurs du marché de la visualisation de données, est bien connu pour sa capacité à faire des représentations graphiques et picturales des données. Il est codé avec SVG et HTML5. Google Charts prend en charge Zoom et offre une compatibilité multiplateforme inégalée avec iOS, Android et même les anciennes versions du navigateur Internet Explorer.
#6. Visuellement
Visual.ly est l'un des meilleurs outils de visualisation de données sur le marché, et il est bien connu pour son excellent réseau de distribution, qui montre les résultats du projet. De plus, Visual.ly accélère le processus d'importation et d'externalisation des données, même à d'autres parties, en employant une équipe créative dédiée aux services de visualisation de données.
#7. BRUT
RAW, également connu sous le nom de RawGraphs, fonctionne avec des données délimitées sous la forme d'un fichier TSV ou CSV. Il comble le fossé entre la visualisation des données et les feuilles de calcul. RawGraphs, un outil Web, offre une excellente sécurité des données avec une variété de mises en page non traditionnelles et standard.
#8. IBM Watson
Ce logiciel de visualisation de données de haute qualité, nommé d'après le fondateur d'IBM Thomas J. Watson, utilise des composants analytiques et l'intelligence artificielle pour trouver des informations et des modèles dans les données non structurées et organisées. L'outil de visualisation intelligent en libre-service d'IBM Watson aide les clients tout au long du processus de découverte d'informations en tirant parti du NLP (Natural Language Processing).
#9. Sisens
Sisense, l'une des technologies de visualisation de données les plus agiles, fournit aux clients des informations rapides sur les données partout et à tout moment. Pour aider les décideurs à prendre des décisions basées sur les données, l'outil de visualisation le meilleur de sa catégorie peut détecter les modèles de données critiques et résumer les statistiques.
#dix. comploter
Plotly, un outil de visualisation de données open source, offre une interaction complète avec les langages de programmation axés sur l'analyse tels que Matlab, Python et R, permettant des visualisations élaborées. De plus, Plotly, qui est largement utilisé pour le travail collaboratif, la distribution, la modification, la production et le partage de données graphiques interactives, prend en charge le déploiement sur site et dans le cloud.
Logiciel de visualisation de données open source
Lorsque vous recherchez les meilleurs outils logiciels de visualisation de données open source, vous devez savoir que nombre d'entre eux vont bien au-delà des plates-formes de tableau de bord et des bibliothèques pour créer des graphiques et des tableaux. De nombreux outils de visualisation de Big Data interactifs gratuits et open source sont disponibles aujourd'hui, vous permettant d'entreprendre une analyse de données pour découvrir des modèles et des tendances.
Ce sont de puissants logiciels d'analyse visuelle avec visualisation de données 3D, outils de BI (Business Intelligence) et visualisation de réseaux sociaux.
Nous avons compilé une liste des meilleurs logiciels de visualisation de données open source (généralement utilisés avec Javascript, Java ou Python). Certains sont des logiciels d'analyse et de visualisation de données robustes, tandis que d'autres ne sont que des bibliothèques de graphiques.
#1. Géphi
Gephi est l'une des meilleures applications logicielles de visualisation et d'exploration open source et gratuites pour les graphiques et les tableaux. En outre, Gephi est un excellent outil pour les personnes qui souhaitent apprendre à lire des graphiques et à les utiliser pour l'analyse de données de base. Vous pouvez modifier les structures et les couleurs des représentations pour révéler des motifs cachés intéressants.
#2. ParaView
ParaView est une application de visualisation de données open source qui peut être utilisée sur plusieurs plates-formes. C'est l'une des applications d'analyse visuelle open source les plus puissantes.
Il est conçu pour évaluer des ensembles de données massifs. En outre, il peut cependant être utilisé pour des ensembles de données plus petits. En raison de son calcul haute performance, la plate-forme est utilisée par de nombreux laboratoires, collèges et entreprises nationaux.
#3. Orange
Orange est plus qu'un simple outil de visualisation de données open source. C'est l'un des plus grands outils d'apprentissage automatique open source et gratuits à des fins statistiques et d'analyse de données.
C'est un utilitaire basé sur Python qui convient aussi bien aux débutants qu'aux spécialistes. En outre, il vous permet d'effectuer une analyse de données de base et une visualisation des données. Vous pouvez examiner les distributions statistiques et les nuages de points, ou vous pouvez aller plus loin et examiner des exemples d'arbres de décision, des exemples de diagrammes de Venn, des cartes thermiques, des exemples de régression linéaire, des solutions, etc.
#4. Graphique.js
ChartJS est un excellent outil pour les petits projets. Il s'agit d'un outil de création de graphiques JavaScript simple mais hautement adaptable pour les concepteurs et les développeurs. L'outil vous offre par défaut d'excellents modèles plats pour les graphiques réactifs. Chart.js fonctionne avec les modules ES6, JavaScript et les chargeurs de modules.
#dix. comploter
Cette solution de pointe comprend certains des meilleurs outils logiciels graphiques open source et gratuits pour créer, modifier et partager des visualisations de données interactives sur Internet.
Plotely fournit des graphiques et des graphiques attrayants et interactifs sur le Web. En réalité, Plotly est l'un des outils Big Data étonnamment bons pour une présentation visuellement attrayante et attrayante des données.
Logiciel de visualisation de données Tableau
Tableau est un logiciel de visualisation de données qui permet aux utilisateurs de créer des visualisations de données, des tableaux de bord et des rapports interactifs et visuellement attrayants. Il est utilisé par des entreprises, des organisations et des particuliers dans de nombreux secteurs pour aider les gens à voir et à comprendre leurs données.
De plus, Tableau fournit une interface glisser-déposer qui permet aux utilisateurs de créer des visualisations sans connaissances approfondies en matière de codage ou de programmation. Il peut se connecter à plusieurs sources de données en même temps et prend en charge une variété de sources de données telles que des feuilles de calcul, des bases de données, des services cloud et des applications Web.
Les fonctionnalités principales de Tableau sont les suivantes :
- Tableaux de bord interactifs: Tableau permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord interactifs qui peuvent être personnalisés pour afficher des données pertinentes en temps réel. Les utilisateurs peuvent filtrer, trier et explorer leurs données pour obtenir des informations.
- Mélange de données: Tableau permet aux utilisateurs de fusionner des données provenant de plusieurs sources, créant ainsi une vue unique de leurs données.
- Cartographie: Tableau prend en charge la cartographie et l'analyse géospatiale, permettant aux utilisateurs de créer des cartes et de visualiser les données par emplacement.
- Coopération: Tableau permet aux utilisateurs de partager leurs visualisations avec d'autres, de collaborer sur des tableaux de bord et de publier des rapports sur le Web ou des appareils mobiles.
- Analyse de Donnée: Tableau fournit divers outils d'analyse, notamment l'analyse statistique, la prévision et l'analyse des tendances, permettant aux utilisateurs d'obtenir des informations plus approfondies sur leurs données.
Le logiciel de Tableau est disponible dans des versions de bureau et Web, ainsi que des applications mobiles pour les smartphones iOS et Android. Il est utilisé pour analyser et visualiser des données dans divers domaines, notamment la banque, la santé, la vente au détail et l'éducation, par des entreprises, des agences gouvernementales et des groupes à but non lucratif.
Excel est-il un logiciel de visualisation de données ?
Excel est un tableur qui peut être utilisé pour la visualisation de données, mais il n'a pas été conçu dans ce but. Excel dispose de plusieurs outils graphiques et graphiques de base qui permettent aux utilisateurs de générer des visualisations et des rapports simples tels que des graphiques à barres, des graphiques linéaires et des graphiques à secteurs.
À quoi sert un logiciel de visualisation de données ?
L'objectif d'un logiciel de visualisation de données est d'aider les utilisateurs à transformer des ensembles de données complexes en représentations visuellement attrayantes, simples à saisir et à évaluer. Les utilisateurs peuvent utiliser des outils de visualisation de données pour créer des tableaux, des graphiques, des cartes et d'autres représentations dynamiques et esthétiquement attrayants afin d'acquérir des informations et de prendre des décisions éclairées.
Spss est-il un outil de visualisation de données ?
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) est largement utilisé pour l'analyse statistique plutôt que pour l'affichage des données. Cependant, il inclut certaines fonctionnalités de base de création de graphiques et de graphiques qui permettent aux utilisateurs de créer des visualisations rudimentaires telles que des graphiques à barres, des histogrammes, des nuages de points et des graphiques à secteurs.
Python est-il un outil de visualisation de données ?
Python est un langage de programmation avec de nombreuses applications, y compris la visualisation de données. Python comprend diverses bibliothèques qui fournissent une large gamme d'outils pour créer des visualisations de données dynamiques et visuellement attrayantes, notamment Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh et ggplot.
SQL est-il un outil de visualisation de données ?
Non. SQL (Structured Query Language) n'est pas un outil de visualisation de données. SQL est un langage de programmation utilisé pour gérer et manipuler des données dans des bases de données relationnelles. Il récupère, insère, met à jour et supprime les données des bases de données.
Quel logiciel est le meilleur pour l'analyse de données ?
Le meilleur logiciel d'analyse de données est déterminé par les demandes et les attentes de l'utilisateur. Cependant, voici quelques progiciels d'analyse de données populaires utilisés par les analystes de données et les scientifiques :
- Python
- R
- SAS
- SPSS
- Excel
- Tableau
Comment visualisez-vous les données ?
La visualisation des données consiste à présenter des informations dans un style graphique ou pictural facile à saisir et à évaluer. Voici quelques actions à effectuer lors de la visualisation des données :
- Déterminez le but.
- Sélectionnez une visualisation appropriée.
- Nettoyer et préparer les données
- Créer la visualisation
- Interpréter la visualisation
- Partager la visualisation
Qu'est-ce que la visualisation en Python ?
L'utilisation du langage de programmation Python et de ses bibliothèques pour créer des représentations graphiques de données est appelée visualisation en Python. Python comprend diverses bibliothèques qui fournissent une large gamme d'outils pour créer des visualisations de données dynamiques et visuellement attrayantes, notamment Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh et ggplot.
Quel est le meilleur type de visualisation de données ?
Le type idéal de visualisation de données est déterminé par les données affichées ainsi que par l'objectif de la visualisation. Différentes visualisations de données sont mieux adaptées à différents types de données et d'objectifs. Voici quelques exemples de visualisations de données fréquentes et les conditions dans lesquelles elles sont les plus utiles :
- Diagramme à barres
- Graphiques linéaires
- Diagrammes de dispersion
- Heatmaps
- Camemberts
Quelle est la forme de visualisation de données la plus courante ?
Le graphique à barres est le type de visualisation de données le plus répandu. Les graphiques à barres sont utiles pour afficher des données dans une variété de secteurs et d'industries, car ils sont basiques et faciles à comprendre. Ils peuvent être simplement générés à l'aide d'un tableur tel que Microsoft Excel ou Google Sheets et sont utilisés pour comparer des données catégorielles ou des valeurs discrètes.
Conclusion
Les concepteurs ont tellement d'outils de visualisation à leur disposition qu'il peut être difficile de choisir lequel utiliser. Les concepteurs de visualisation de données doivent tenir compte de facteurs tels que la simplicité d'utilisation et si un outil contient les fonctionnalités dont ils ont besoin.
Choisir l'outil le plus puissant disponible n'est pas toujours la meilleure idée : les courbes d'apprentissage peuvent être abruptes, nécessitant simplement plus de ressources pour démarrer, alors qu'un outil plus simple peut être capable de créer exactement ce dont on a besoin en une fraction du temps. Cependant, gardez à l'esprit que l'outil n'est qu'un élément de la génération d'une excellente visualisation des données ; Les concepteurs doivent également examiner les autres éléments nécessaires à la création d'une excellente visualisation de données.
La plupart des logiciels de visualisation de données offrent des essais gratuits (si le produit complet n'est pas gratuit), il vaut donc la peine d'en essayer quelques-uns avant d'en choisir un.
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Bibliographie
