膨大な量のデータを消費することは必ずしも簡単ではありません。 データセットは非常に膨大になるため、そこから価値のあるものを抽出するのはほとんど困難です。 ここでデータの視覚化が役に立ちます。 データの視覚化の作成が簡単になることはほとんどありません。 設計者が数千のエントリを含むデータ セットを使って単純にゼロから始められるわけではありません。 もちろん、それは考えられますが、散布図に落書きすることに何十時間も何百時間も費やしたいと思う人がいるでしょうか? ここでデータ視覚化ツールが活躍します。 この投稿では、最高の無料オープンソース データ視覚化ソフトウェアと Tableau の機能について見ていきます。
データ可視化ソフトウェアとは何ですか?
データ視覚化ソフトウェアを使用すると、データ視覚化設計者はビッグ データ セットの視覚的表現を簡単に生成できます。 数十万または数百万のデータ ポイントを含むデータ セットを扱う場合、視覚化を構築するプロセスを少なくとも部分的に自動化すると、設計者のタスクが大幅に簡素化されます。
これらのデータ視覚化は、ダッシュボード、年次報告書、販売およびマーケティング資料、投資家向けプレゼンテーション資料、および情報を迅速に消化する必要があるその他のほぼすべての状況を含む、さまざまな目的に利用できます。
最高のデータ視覚化ソフトウェアにはどのような特徴がありますか?
市場で最も優れたデータ視覚化ソフトウェアには、いくつかの共通の特徴があります。 XNUMXつ目のメリットは使いやすさです。 非常に複雑なデータ視覚化ソフトウェアがいくつか利用可能です。 一部には優れたドキュメントやチュートリアルが含まれており、ユーザーフレンドリーな方法で構築されています。 その他のツールは、他の品質に関係なく、特定の領域で欠けており、「最良の」ツールのリストから除外されます。
優れたツールは大量のデータも処理できます。 最適なものは、単一のグラフィックで多くのデータ セットを管理できます。
より優れたソフトウェアでは、さまざまなタイプのチャート、グラフ、地図を生成することもできます。 以下にリストされているプログラムの大部分は、画像とインタラクティブなグラフの両方を生成できます。 ただし、幅広い出力基準にはいくつかの例外があります。 一部のデータ視覚化ソフトウェアは、単一のスタイルのチャートまたはマップに焦点を当て、それを得意としています。
最後に、経済的な懸念もあります。 価格が高くても本質的にツールが失格になるわけではありませんが、サポート、機能、全体的な価値の向上という点で正当化される必要があります。
最高のデータ視覚化ソフトウェア
データ視覚化ソフトウェアには多数のオプションがあり、小規模組織に最適なものを特定するために調査を行いました。 これらのツールは多用途で使いやすく、組織の要求を満たすためにさまざまな方法でデータを視覚化できる必要があります。
＃1。 Tableau
Tableau は最も広く使用されているデータ視覚化ソフトウェアの 57,000 つであり、XNUMX を超える企業にインタラクティブな視覚化ソリューションを提供しています。
また、Tableau は、Teradata、SAP、My SQL、Amazon AWS、Hadoop などの高度なデータベースと統合することにより、人工知能、機械学習、ビッグデータ アプリケーションに使用される膨大な絶えず進化するデータセットからビジュアルやグラフィックを効果的に作成します。
＃2。 ダンダスBI
Dundas BI は、インタラクティブなスコアカード、マップ、ゲージ、グラフなどの高度にカスタマイズ可能なデータ視覚化を提供し、アドホックな複数ページのレポートの作成を容易にします。 また、Dundas BI は、ユーザーが視覚要素を完全に制御できるようにすることで、大規模なデータセットのクレンジング、検査、操作、モデリングの複雑な手順を合理化します。
#3. ジュピテR
Web ベースのツールである JupyteR は、最も評価の高いデータ視覚化ソフトウェア パッケージの XNUMX つであり、ユーザーはビジュアル、方程式、散文、ライブ コードを含むドキュメントを作成および共有できます。 また、JupyteR は、データのクレンジングと変換、統計モデリング、数値シミュレーション、対話型コンピューティング、機械学習にも最適です。
#4. ゾーホーレポート
Zoho Reports (旧名 Zoho Analytics) は、ビジネス インテリジェンスとオンライン レポート サービスを統合した包括的なデータ視覚化ソフトウェアで、大量のレポートを数分で迅速に作成および配布できるようにします。 高品質の視覚化ツールにより、さまざまなデータベースやアプリからのビッグデータの取り込みも可能になります。
#5. Google チャート
データ視覚化市場の主要な参加企業の 5 つである Google Charts は、グラフや図によるデータ表現を作成できることでよく知られています。 SVG と HTMLXNUMX でコーディングされています。 Google Charts は Zoom をサポートしており、iOS、Android、さらには Internet Explorer ブラウザの古いバージョンとの比類のないクロスプラットフォーム互換性を備えています。
#6. Visual.ly
Visual.ly は市場でトップクラスのデータ視覚化ツールの XNUMX つであり、プロジェクトの成果を示す優れた配布ネットワークでよく知られています。 さらに、Visual.ly は、データ視覚化サービス専用のクリエイティブ チームを雇用することで、データのインポートと外部委託のプロセスを加速し、他の関係者にまで委託します。
＃7。 生
RAW は RawGraphs とも呼ばれ、TSV または CSV ファイルの形式で区切られたデータを処理します。 データ視覚化とスプレッドシートの間のギャップを埋めます。 Web ベースのツールである RawGraphs は、さまざまな非伝統的および標準的なレイアウトで優れたデータ セキュリティを提供します。
#8. IBMワトソン
IBM 創設者のトーマス J. ワトソンにちなんで名付けられたこの高品質のデータ視覚化ソフトウェアは、分析コンポーネントと人工知能を採用して、非構造化データと組織化されたデータの両方から洞察とパターンを見つけます。 IBM Watson のインテリジェントなセルフサービス視覚化ツールは、NLP (自然言語処理) を活用して、顧客が洞察発見プロセス全体を支援します。
＃9。 Sisense
最も機敏なデータ視覚化テクノロジーの XNUMX つである Sisense は、いつでもどこでも顧客に迅速なデータ洞察を提供します。 意思決定者によるデータ主導の意思決定を支援するために、クラス最高の視覚化ツールは重要なデータ パターンを検出し、統計を要約できます。
＃10。 計画的に
オープンソースのデータ視覚化ツールである Plotly は、Matlab、Python、R などの分析に重点を置いたプログラミング言語との完全な連携を提供し、精緻な視覚化を可能にします。 また、共同作業、インタラクティブなグラフィカル データの配布、変更、作成、共有に広く使用されている Plotly は、オンプレミスとクラウドの両方の展開をサポートしています。
オープンソースのデータ視覚化ソフトウェア
最高のオープンソース データ視覚化ソフトウェア ツールを探すときは、その多くがグラフやチャートを作成するためのダッシュボード プラットフォームやライブラリをはるかに超えていることに注意する必要があります。 現在、多くの無料のオープンソースのインタラクティブなビッグデータ視覚化ツールが利用可能であり、データ分析を行ってパターンや傾向を明らかにすることができます。
これらは、3D データ視覚化、BI (ビジネス インテリジェンス) ツール、およびソーシャル ネットワーク視覚化を備えた強力なビジュアル分析ソフトウェアです。
私たちは、最高のオープンソース データ視覚化ソフトウェア (通常は Javascript、Java、または Python で使用されます) のリストをまとめました。 堅牢なデータ分析および視覚化ソフトウェアであるものもあれば、単なるグラフ作成ライブラリであるものもあります。
#1. ゲフィ
Gephi は、グラフやチャート用の最高のオープンソースかつ無料の視覚化および探索ソフトウェア アプリケーションの XNUMX つです。 また、Gephi は、グラフの読み方を学び、基本的なデータ分析にグラフを活用する方法を学びたい人にとっても優れたツールです。 表現の構造と色を変更して、興味深い隠されたパターンを明らかにすることができます。
#2. パラビュー
ParaView は、複数のプラットフォームで使用できるオープンソースのデータ視覚化アプリケーションです。 これは、最も強力なオープンソースのビジュアル分析アプリの XNUMX つです。
大規模なデータセットを評価するように設計されています。 ただし、より小さなデータセットにも利用できます。 このプラットフォームは高性能な計算能力を備えているため、多数の国立研究所、大学、企業で使用されています。
＃3。 オレンジ
Orange は単なるオープンソースのデータ視覚化ツールではありません。 これは、統計およびデータ分析を目的とした、最も優れたオープンソースで無料の機械学習ツールの XNUMX つです。
これは、初心者と専門家の両方に適した Python ベースのユーティリティです。 また、基本的なデータ分析とデータの視覚化を実行することもできます。 統計分布や散布図を確認したり、さらに詳しく決定木の例、ベン図の例、ヒートマップ、線形回帰の例、ソリューションなどを確認したりできます。
#4. チャート.js
ChartJS は小規模なプロジェクトに最適なツールです。 これは、デザイナーや開発者にとって、簡単でありながら適応性の高い JavaScript グラフ作成ツールです。 このツールは、デフォルトでレスポンシブ チャート用の優れたフラット テンプレートを提供します。 Chart.js は、ES6 モジュール、JavaScript、およびモジュール ローダーで動作します。
＃5。 計画的に
この最先端のソリューションには、インタラクティブなデータ視覚化をインターネット上で作成、変更、共有するための、最高のオープンソースおよび無料のグラフ作成ソフトウェア ツールが含まれています。
Plotely は、魅力的でインタラクティブな Web ベースのグラフとチャートを提供します。 実際、Plotly は、視覚的に魅力的で魅力的なデータ プレゼンテーションを実現する驚くほど優れたビッグ データ ツールの XNUMX つです。
データ視覚化ソフトウェア Tableau
Tableau は、ユーザーがインタラクティブで視覚的に魅力的なデータ視覚化、ダッシュボード、レポートを作成できるデータ視覚化ソフトウェアです。 これは、人々がデータを確認して理解できるようにするために、さまざまな業界の企業、組織、個人によって使用されています。
また、Tableau はドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを提供しており、ユーザーはコーディングやプログラミングの広範な知識がなくてもビジュアライゼーションを構築できます。 同時に複数のデータ ソースに接続でき、スプレッドシート、データベース、クラウド サービス、Web アプリケーションなどのさまざまなデータ ソースをサポートします。
Tableau の主な機能は次のとおりです。
- インタラクティブダッシュボード: Tableau を使用すると、ユーザーは、関連データをリアルタイムで表示するようにカスタマイズできるインタラクティブなダッシュボードを作成できます。 ユーザーはデータをフィルタリング、並べ替え、ドリルダウンして洞察を得ることができます。
- データブレンディング: Tableau を使用すると、ユーザーは複数のソースからのデータをブレンドして、データの単一ビューを作成できます。
- マッピング: Tableau はマッピングと地理空間分析をサポートしているため、ユーザーはマップを作成し、場所ごとにデータを視覚化できます。
- コラボレーション: Tableau を使用すると、ユーザーはビジュアライゼーションを他のユーザーと共有し、ダッシュボードで共同作業し、レポートを Web またはモバイル デバイスに公開できます。
- データ分析: Tableau は、統計分析、予測、傾向分析などのさまざまな分析ツールを提供し、ユーザーがデータについてより深い洞察を得ることができるようにします。
Tableau ソフトウェアは、デスクトップ バージョンと Web ベース バージョンに加えて、iOS および Android スマートフォン用のモバイル アプリも利用できます。 企業、政府機関、非営利団体によって、銀行、医療、小売、教育などのさまざまな分野のデータを分析および視覚化するために使用されています。
Excel はデータ視覚化ソフトウェアですか?
Excel はデータの視覚化に使用できるスプレッドシート プログラムですが、その目的を念頭に置いて構築されたものではありません。 Excel には、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフなどの単純な視覚化やレポートを作成できる、基本的なグラフ作成ツールがいくつかあります。
データ視覚化ソフトウェアの目的は何ですか?
データ視覚化ソフトウェアの目標は、ユーザーが複雑なデータセットを、把握し評価しやすい視覚的に魅力的な表現に変換できるように支援することです。 ユーザーはデータ視覚化ツールを利用して、動的で見た目にも魅力的なチャート、グラフ、地図、その他の表現を構築し、洞察を獲得し、知識に基づいた意思決定を行うことができます。
Spss はデータ視覚化ツールですか?
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) は、データの表示ではなく統計分析に主に使用されます。 ただし、ユーザーが棒グラフ、ヒストグラム、散布図、円グラフなどの基本的な視覚化を作成できるようにする、いくつかの基本的なグラフ作成機能が含まれています。
Python はデータ視覚化ツールですか?
Python は、データ視覚化を含む多くのアプリケーションを備えたプログラミング言語です。 Python には、Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、ggplot など、動的で視覚的に魅力的なデータ視覚エフェクトを作成するための幅広いツールを提供するさまざまなライブラリが含まれています。
SQL はデータ視覚化ツールですか?
いいえ。SQL (構造化照会言語) はデータ視覚化のためのツールではありません。 SQL は、リレーショナル データベース内のデータを管理および操作するために使用されるプログラミング言語です。 データベースからデータを取得、挿入、更新、削除します。
データ分析に最適なソフトウェアはどれですか?
最適なデータ分析ソフトウェアは、ユーザーの要求と期待によって決まります。 ただし、データ アナリストや科学者が使用する一般的なデータ分析ソフトウェア パッケージの一部を以下に示します。
- Python
- R
- SAS
- SPSS
- Excel
- タブロー
データをどのように視覚化しますか?
データの視覚化には、把握および評価が容易なグラフィックまたは絵のスタイルで情報を表示することが含まれます。 データを視覚化するときに実行するアクションをいくつか示します。
- 目標を決めます。
- 適切なビジュアライゼーションを選択します。
- データをクリーンアップして準備する
- ビジュアライゼーションを作成する
- 視覚化を解釈する
- ビジュアライゼーションを共有する
Python での視覚化とは何ですか?
Python プログラミング言語とそのライブラリを使用してデータのグラフィカル表現を作成することを、Python では視覚化と呼びます。 Python には、Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、ggplot など、動的で視覚的に魅力的なデータ視覚化を作成するための幅広いツールを提供するさまざまなライブラリが含まれています。
最適なデータ視覚化の種類は何ですか?
理想的なデータ視覚化のタイプは、表示されるデータと視覚化の目的によって決まります。 さまざまな種類のデータや目的には、さまざまなデータ視覚化が適しています。 以下に、頻繁に行われるデータ視覚化の例と、それが最も役立つ条件を示します。
- 棒グラフ
- 折れ線グラフ
- 散布図
- ヒートマップ
- 円グラフ
データ視覚化の最も一般的な形式はどれですか?
棒グラフは、データ視覚化の最も一般的なタイプです。 棒グラフは基本的で理解しやすいため、さまざまなセクターや業界のデータを表示するのに役立ちます。 これらは、Microsoft Excel や Google Sheets などのスプレッドシート ソフトウェアを使用して簡単に生成でき、カテゴリ データや離散値を比較するために使用されます。
まとめ
デザイナーは自由に使える視覚化ツールが非常に多いため、どれを使用するかを選択するのが難しい場合があります。 データ視覚化の設計者は、使いやすさや必要な機能がツールに含まれているかどうかなどの要素を考慮する必要があります。
利用可能な最も強力なツールを選択することが常に最善のアイデアであるとは限りません。よりシンプルなツールを使用すれば、ほんのわずかな時間で必要なものを正確に作成できる場合でも、学習曲線は急勾配になり、開始するだけでより多くのリソースが必要になる可能性があります。 ただし、このツールは優れたデータ視覚化を生成するための XNUMX つのコンポーネントにすぎないことに注意してください。 デザイナーは、優れたデータ視覚化を実現するために他に何が必要かを検討する必要もあります。
ほとんどのデータ視覚化ソフトウェアには無料試用版が用意されているため (完全な製品が無料でない場合)、XNUMX つに決める前に時間をかけていくつか試してみる価値があります。
- データ視覚化とは: テクニック、ツール、重要性
- データ アナリスト ツール: 13 年の 2023 以上のベスト データ アナリスト ツール
- 20 年の上位 2023 以上のデータ分析ソフトウェア
- ビジネス分析ツール: 概要と知っておくべきこと
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参考文献
