Het consumeren van enorme hoeveelheden data is niet altijd gemakkelijk. Datasets kunnen zo enorm zijn dat het bijna moeilijk is om er iets waardevols uit te halen. Dit is waar datavisualisaties een rol gaan spelen. Het maken van datavisualisaties is zelden eenvoudig. Het is niet zo dat ontwerpers zomaar vanaf nul kunnen beginnen met een dataset die duizenden ingangen bevat. Natuurlijk, het is denkbaar, maar wie wil er nu tientallen of honderden uren verspillen aan het krabbelen op een spreidingsdiagram? Dit is waar tools voor datavisualisatie een rol gaan spelen. In dit bericht zullen we kijken naar de beste gratis open source datavisualisatiesoftware en naar de functies van Tableau.
Wat is datavisualisatiesoftware?
Software voor gegevensvisualisatie maakt het voor ontwerpers van gegevensvisualisatie gemakkelijker om visuele weergaven van grote gegevenssets te genereren. Bij het omgaan met datasets die honderdduizenden of miljoenen datapunten bevatten, vereenvoudigt het automatiseren van het proces van het construeren van een visualisatie, althans gedeeltelijk, de taak van de ontwerper aanzienlijk.
Deze gegevensvisualisaties kunnen vervolgens voor verschillende doeleinden worden gebruikt, waaronder dashboards, jaarverslagen, verkoop- en marketingmateriaal, presentaties voor investeerders en bijna elke andere situatie waarin informatie snel moet worden verwerkt.
Welke kenmerken delen de beste datavisualisatiesoftware?
De beste datavisualisatiesoftware op de markt deelt een aantal kenmerken. Het eerste voordeel is hun gebruiksgemak. Er zijn verschillende behoorlijk complexe software voor gegevensvisualisatie beschikbaar. Sommige bevatten goede documentatie en tutorials en zijn gebruiksvriendelijk opgebouwd. Anderen, ongeacht hun andere kwaliteiten, ontbreken op bepaalde gebieden, waardoor ze worden uitgesloten van elke lijst met "beste" tools.
De beste tools kunnen ook omgaan met grote hoeveelheden gegevens. De besten kunnen veel datasets in één afbeelding beheren.
De betere software kan ook verschillende kaart-, grafiek- en kaarttypen genereren. De meeste van de onderstaande programma's kunnen zowel afbeeldingen als interactieve grafieken genereren. Er zijn echter verschillende uitzonderingen op het brede scala aan outputcriteria. Sommige software voor gegevensvisualisatie richt zich op een enkele grafiek- of kaartstijl en blinkt daarin uit.
Tot slot zijn er de financiële zorgen. Hoewel een hoger prijskaartje een tool niet inherent diskwalificeert, moet het worden gerechtvaardigd in termen van meer ondersteuning, functies en algehele waarde.
Beste software voor gegevensvisualisatie
Er zijn tal van opties voor datavisualisatiesoftware en we hebben onderzoek gedaan om te bepalen welke ideaal is voor kleine organisaties. Deze tools moeten veelzijdig en gebruiksvriendelijk zijn en u in staat stellen gegevens op verschillende manieren te visualiseren om aan de eisen van uw organisatie te voldoen.
#1. Tableau
Tableau, een van de meest gebruikte datavisualisatiesoftware, biedt interactieve visualisatieoplossingen aan meer dan 57,000 bedrijven.
Tableau creëert ook op effectieve wijze visuals en grafische afbeeldingen van enorme, constant evoluerende datasets die worden gebruikt voor kunstmatige intelligentie, machine learning en Big Data-toepassingen door te integreren met geavanceerde databases zoals Teradata, SAP, My SQL, Amazon AWS en Hadoop.
#2. Dundas BI
Dundas BI biedt zeer aanpasbare gegevensvisualisaties, zoals interactieve scorekaarten, kaarten, meters en grafieken, waardoor het eenvoudiger wordt om ad-hocrapporten van meerdere pagina's te maken. Dundas BI stroomlijnt ook de ingewikkelde procedure van het opschonen, onderzoeken, manipuleren en modelleren van grote datasets door gebruikers volledige controle te geven over visuele elementen.
#3. JupyteR
JupyteR, een webgebaseerde tool, is een van de best beoordeelde softwarepakketten voor datavisualisatie, waarmee gebruikers documenten kunnen maken en delen met afbeeldingen, vergelijkingen, verhalend proza en live code. JupyteR is ook een uitstekende keuze voor het opschonen en transformeren van gegevens, statistische modellering, numerieke simulatie, interactief computergebruik en machine learning.
#4. Zoho-rapporten
Zoho Reports, voorheen Zoho Analytics, is uitgebreide datavisualisatiesoftware die Business Intelligence combineert met online rapportageservices, waardoor substantiële rapporten binnen enkele minuten snel kunnen worden geproduceerd en verspreid. De hoogwaardige visualisatietool maakt ook de opname van Big Data uit verschillende databases en apps mogelijk.
#5. Google Grafieken
Google Charts, een van de toonaangevende spelers op de markt voor datavisualisatie, staat bekend om zijn vermogen om grafische en picturale gegevensrepresentaties te maken. Het is gecodeerd met SVG en HTML5. Google Charts ondersteunt Zoom en heeft een ongeëvenaarde platformonafhankelijke compatibiliteit met iOS, Android en zelfs oudere versies van de Internet Explorer-browser.
#6. Visueel.ly
Visual.ly is een van de beste datavisualisatietools op de markt en staat bekend om zijn uitstekende distributienetwerk, dat projectresultaten laat zien. Bovendien versnelt Visual.ly het proces van data-import en outsourcing, zelfs naar andere partijen, door een toegewijd creatief team in te zetten voor datavisualisatiediensten.
#7. RAUW
RAW, ook wel RawGraphs genoemd, werkt met gescheiden gegevens in de vorm van een TSV- of CSV-bestand. Het overbrugt de kloof tussen datavisualisatie en spreadsheets. RawGraphs, een webgebaseerde tool, biedt uitstekende gegevensbeveiliging met een verscheidenheid aan niet-traditionele en standaardlay-outs.
#8. IBM Watson
Deze hoogwaardige datavisualisatiesoftware, genoemd naar IBM-oprichter Thomas J. Watson, maakt gebruik van analytische componenten en kunstmatige intelligentie om inzichten en patronen te vinden in zowel ongestructureerde als georganiseerde data. De intelligente, self-service visualisatietool van IBM Watson helpt klanten door het hele proces van het ontdekken van inzichten door gebruik te maken van NLP (Natural Language Processing).
#9. Sisense
Sisense, een van de meest flexibele datavisualisatietechnologieën, biedt klanten altijd en overal snelle data-inzichten. Om besluitvormers te helpen bij het nemen van gegevensgestuurde beslissingen, kan de best-in-class visualisatietool kritieke gegevenspatronen detecteren en statistieken samenvatten.
#10. Plotseling
Plotly, een open-source datavisualisatietool, biedt volledige interactie met op analyse gerichte programmeertalen zoals Matlab, Python en R, waardoor uitgebreide visualisaties mogelijk zijn. Ook ondersteunt Plotly, dat veel wordt gebruikt voor samenwerking, het verspreiden, wijzigen, produceren en delen van interactieve, grafische gegevens, zowel on-premise als cloud-implementatie.
Open source datavisualisatiesoftware
Bij het zoeken naar de beste open-source softwaretools voor gegevensvisualisatie, moet u zich ervan bewust zijn dat veel van hen veel verder gaan dan dashboardplatforms en bibliotheken voor het maken van grafieken en diagrammen. Er zijn tegenwoordig veel gratis en open-source interactieve big data-visualisatietools beschikbaar, waarmee u gegevensanalyses kunt uitvoeren om patronen en trends te ontdekken.
Het is sterke visuele analysesoftware met 3D-gegevensvisualisatie, BI-tools (Business Intelligence) en visualisatie van sociale netwerken.
We hebben een lijst samengesteld met de beste open-source datavisualisatiesoftware (meestal gebruikt met Javascript, Java of Python). Sommige zijn robuuste software voor gegevensanalyse en visualisatie, terwijl andere slechts bibliotheken in kaart brengen.
#1. Gephi
Gephi is een van de beste open-source en gratis visualisatie- en verkenningssoftwaretoepassingen voor grafieken en diagrammen. Gephi is ook een uitstekend hulpmiddel voor personen die grafieken willen leren lezen en deze willen gebruiken voor basisgegevensanalyse. U kunt de structuren en kleuren van de afbeeldingen wijzigen om interessante verborgen patronen te onthullen.
#2. Paraview
ParaView is een open-source applicatie voor gegevensvisualisatie die op meerdere platforms kan worden gebruikt. Het is een van de krachtigste open-source visuele analyse-apps.
Het is ontworpen om enorme datasets te evalueren. Het kan echter ook worden gebruikt voor kleinere datasets. Vanwege de krachtige berekeningen wordt het platform gebruikt door tal van nationale laboratoria, hogescholen en bedrijven.
#3. Oranje
Orange is meer dan alleen een open-source datavisualisatietool. Het is een van de beste open-source en gratis machine-learningtools voor statistische en gegevensanalysedoeleinden.
Het is een op Python gebaseerd hulpprogramma dat geschikt is voor zowel beginners als specialisten. Het stelt u ook in staat om basisgegevensanalyse en gegevensvisualisatie uit te voeren. U kunt statistische verdelingen en spreidingsdiagrammen bekijken, of u kunt dieper gaan en voorbeelden van beslisbomen, Venn-diagrammen, heatmaps, voorbeelden van lineaire regressie, oplossingen, enzovoort bekijken.
#4. Grafiek.js
ChartJS is een uitstekende tool voor kleine projecten. Het is een eenvoudige maar zeer aanpasbare JavaScript-kaarttool voor ontwerpers en ontwikkelaars. De tool biedt standaard uitstekende platte sjablonen voor responsieve grafieken. Chart.js werkt met ES6-modules, JavaScript en moduleladers.
#5. Plotseling
Deze geavanceerde oplossing bevat enkele van de beste open-source en gratis grafische softwaretools voor het maken, wijzigen en delen van interactieve gegevensvisualisaties via internet.
Plotely biedt aantrekkelijke, interactieve webgebaseerde grafieken en diagrammen. In werkelijkheid is Plotly een van de verrassend goede big data-tools voor visueel aantrekkelijke en aantrekkelijke datapresentatie.
Software voor datavisualisatie Tableau
Tableau is datavisualisatiesoftware waarmee gebruikers interactieve en visueel aantrekkelijke datavisualisaties, dashboards en rapporten kunnen maken. Het wordt gebruikt door bedrijven, organisaties en individuen in tal van sectoren om mensen te helpen hun gegevens te zien en te begrijpen.
Tableau biedt ook een interface voor slepen en neerzetten waarmee gebruikers visualisaties kunnen bouwen zonder uitgebreide codeer- of programmeerkennis. Het kan tegelijkertijd verbinding maken met verschillende gegevensbronnen en ondersteunt een verscheidenheid aan gegevensbronnen, zoals spreadsheets, databases, cloudservices en webapplicaties.
De belangrijkste functies van Tableau zijn onder meer:
- Interactieve dashboards: Met Tableau kunnen gebruikers interactieve dashboards maken die kunnen worden aangepast om relevante gegevens in realtime weer te geven. Gebruikers kunnen hun gegevens filteren, sorteren en inzoomen om inzichten te verkrijgen.
- Gegevens mengen: Tableau stelt gebruikers in staat om data uit meerdere bronnen te combineren, waardoor er één weergave van hun data ontstaat.
- Mapping: Tableau ondersteunt mapping en geospatiale analyse, waardoor gebruikers kaarten kunnen maken en gegevens per locatie kunnen visualiseren.
- Samenwerking: Met Tableau kunnen gebruikers hun visualisaties met anderen delen, samenwerken aan dashboards en rapporten publiceren op internet of mobiele apparaten.
- gegevens Analytics: Tableau biedt verschillende analytische hulpmiddelen, waaronder statistische analyse, prognoses en trendanalyse, waardoor gebruikers diepere inzichten in hun gegevens kunnen krijgen.
De software van Tableau is beschikbaar in desktop- en webversies, evenals mobiele apps voor iOS- en Android-smartphones. Het wordt gebruikt voor het analyseren en visualiseren van gegevens op verschillende gebieden, waaronder het bankwezen, de gezondheidszorg, de detailhandel en het onderwijs, door ondernemingen, overheidsinstanties en non-profitorganisaties.
Is Excel een software voor gegevensvisualisatie?
Excel is een spreadsheetprogramma dat kan worden gebruikt voor gegevensvisualisatie, maar het is niet met dat doel in gedachten gebouwd. Excel heeft verschillende basishulpmiddelen voor grafieken en grafieken waarmee gebruikers eenvoudige visualisaties en rapporten kunnen genereren, zoals staafdiagrammen, lijngrafieken en cirkeldiagrammen.
Wat is het doel van datavisualisatiesoftware?
Het doel van datavisualisatiesoftware is om gebruikers te helpen bij het transformeren van complexe datasets in visueel aantrekkelijke representaties die eenvoudig te begrijpen en te evalueren zijn. Gebruikers kunnen datavisualisatietools gebruiken om dynamische en esthetisch aantrekkelijke grafieken, grafieken, kaarten en andere representaties te bouwen om inzichten te verwerven en weloverwogen beslissingen te nemen.
Is Spss een hulpmiddel voor gegevensvisualisatie?
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) wordt grotendeels gebruikt voor statistische analyse in plaats van gegevensweergave. Het bevat echter enkele basisfuncties voor grafieken en grafieken waarmee gebruikers rudimentaire visualisaties kunnen maken, zoals staafdiagrammen, histogrammen, spreidingsdiagrammen en cirkeldiagrammen.
Is Python een hulpmiddel voor gegevensvisualisatie?
Python is een programmeertaal met veel toepassingen, waaronder datavisualisatie. Python bevat verschillende bibliotheken die een breed scala aan tools bieden voor het maken van dynamische en visueel aantrekkelijke datavisualisaties, waaronder Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh en ggplot.
Is SQL een hulpmiddel voor gegevensvisualisatie?
Nee. SQL (Structured Query Language) is geen hulpmiddel voor gegevensvisualisatie. SQL is een programmeertaal die wordt gebruikt om gegevens in relationele databases te beheren en te manipuleren. Het haalt gegevens uit databases op, voegt ze in, werkt ze bij en verwijdert ze.
Welke software is het beste voor gegevensanalyse?
De beste software voor gegevensanalyse wordt bepaald door de eisen en verwachtingen van de gebruiker. Hieronder volgen echter enkele populaire softwarepakketten voor gegevensanalyse die worden gebruikt door gegevensanalisten en wetenschappers:
- Python
- R
- SAS
- SPSS
- Excel
- Tableau
Hoe visualiseer je data?
Datavisualisatie omvat het presenteren van informatie in een grafische of picturale stijl die gemakkelijk te begrijpen en te evalueren is. Hieronder volgen enkele acties die u moet ondernemen bij het visualiseren van gegevens:
- Bepaal het doel.
- Selecteer een geschikte visualisatie.
- Reinig en bereid de gegevens voor
- Maak de visualisatie
- Interpreteer de visualisatie
- Deel de visualisatie
Wat is visualisatie in Python?
Het gebruik van de programmeertaal Python en zijn bibliotheken om grafische weergaven van gegevens te maken, wordt in Python visualisatie genoemd. Python bevat verschillende bibliotheken die een breed scala aan tools bieden voor het maken van dynamische en visueel aantrekkelijke datavisualisaties, waaronder Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh en ggplot.
Wat is het beste type gegevensvisualisatie?
Het ideale type datavisualisatie wordt bepaald door de getoonde data en het doel van de visualisatie. Verschillende datavisualisaties zijn beter geschikt voor verschillende soorten data en doelen. Hier zijn enkele voorbeelden van frequente datavisualisaties en de omstandigheden waarin ze het nuttigst zijn:
- Staafdiagrammen
- Lijnschema's
- Scatterplots
- heatmaps
- Taartpunten
Wat is de meest voorkomende vorm van datavisualisatie?
Het staafdiagram is het meest voorkomende type gegevensvisualisatie. Staafdiagrammen zijn handig voor het weergeven van gegevens in verschillende sectoren en industrieën, omdat ze eenvoudig en gemakkelijk te begrijpen zijn. Ze kunnen eenvoudig worden gegenereerd met spreadsheetsoftware zoals Microsoft Excel of Google Spreadsheets en worden gebruikt om categorische gegevens of discrete waarden te vergelijken.
Conclusie
Ontwerpers hebben zoveel visualisatietools tot hun beschikking dat het moeilijk kan zijn om te kiezen welke ze moeten gebruiken. Ontwerpers van datavisualisatie moeten rekening houden met factoren zoals eenvoud van gebruik en of een tool de functionaliteit bevat die ze nodig hebben.
Het is niet altijd het beste idee om de krachtigste beschikbare tool te kiezen: de leercurve kan steil zijn, waardoor er meer middelen nodig zijn om aan de slag te gaan, terwijl een eenvoudigere tool in een fractie van de tijd precies kan creëren wat nodig is. Houd er echter rekening mee dat de tool slechts één onderdeel is van het genereren van een geweldige gegevensvisualisatie; ontwerpers moeten ook onderzoeken wat er nog meer komt kijken bij het maken van een geweldige datavisualisatie.
De meeste software voor gegevensvisualisatie biedt gratis proefversies (als het volledige product niet gratis is), dus het is de moeite waard om er een paar uit te proberen voordat u er één kiest.
- WAT IS GEGEVENSVISUALISATIE: technieken, hulpmiddelen en belang
- DATA-ANALYSE-TOOLS: 13+ beste data-analistentools 2023
- TOP 20+ DATA-ANALYSE-SOFTWARE in 2023
- BUSINESS ANALYTICS TOOLS: wat het is en alles wat u moet weten
- CRM-analyse: een gedetailleerde gids
- ABONNEMENTBEHEER-APP: de beste apps voor het beheren van uw abonnement
Referenties
