10 nemokamų duomenų vizualizacijos įrankių

Nors „daugiau duomenų yra geriau“ paradigma gali atrodyti gerai iš vykdomojo paketo, kyla iššūkis, su kuriuo susiduria daugelis pirmaujančių verslo vadybininkų, įsigilinę į šią naujos informacijos trobelę: kaip paversti visus tuos skaičius naudingais. Duomenys nėra verti daug, jei negalite jų panaudoti, kad paveiktumėte savo verslo sprendimus, ir nors skaičiuoklės ilgą laiką tarnavo kaip priimtinas, jei vidutiniškas, būdas rankinio verslo bylų vartotojams pateikti duomenis, naujų duomenų naikinimas yra perkeldami šį įrankį už jo praktinių galimybių ribų. Kas reikalinga, tai būdas kasdieniams verslo žmonėms sukurti ne tik malonias, bet ir informatyvias duomenų vizualizacijas, kurias jie greitai ir lengvai gali pateikti savo vadovybei ir bendradarbiams, arba parodyti savo įmonės svetainėse, kurias palaiko žiniatinklio prieglobos paslaugos, kurios gali patikimai veikti. saugoti didelius duomenų vizualizacijos failus savo serveriuose. Nors sunkiųjų duomenų analizė vis dar gali būti sunkaus verslo intelekto (BI) analitikų kompetencija, reikia demokratizuoti galimybę naujais būdais vizualizuoti didelius duomenų srautus. O mažoms ir vidutinėms įmonėms (SMB) kelią į šią naują vizualizacijos kalbą reikia pradėti naudojant keletą nemokamų įrankių, kad jie galėtų paliesti, išmokti ir suprasti šią naują discipliną, prieš pradėdami į ją investuoti.

Prieš eidami toliau, supraskime, apie ką mes čia kalbame. Sąvoka „duomenų vizualizacija“ nebūtinai reiškia SQL ir PC grafikos modeliavimo archeologinį suliejimą. Tai iš tikrųjų yra tik bendras terminas, kuris tinka bet kokiam paveikslėliui ir paaiškina naujos įžvalgos ar duomenų rinkinio reikšmę vizualiai, o ne tiesiog skaitine prasme. Techniškai ta paprasta diagramų lentelė, kurią galite spustelėti vienu spustelėjimu naudodama „Microsoft Excel“, yra duomenų vizualizacija. Tačiau staiga pradėjus tobulėti technologijoms, tradicinėms duomenų bazėms ir skaičiuoklėms, prie kurių esame įpratę, atsirado naujų rūšių duomenų vizualizavimas, naudojant daugybę naujų įrankių ir technologijų. Tai sukūrė aplink juos paslaptį, kuri daugeliui vartotojų neleido jų išbandyti, nors pagrindiniai įrankiai tai padaryti jau yra jų rankose.

Net jei neturite prieigos prie vienos iš naujos rūšies savitarnos BI įrankių, kuriuose yra gana pažangios duomenų vizualizacijos, vis tiek galite eksperimentuoti su šia idėja, nes kiekvienam yra daugybė trečiųjų šalių vizualizacijos įrankių. su interneto naršykle. Žemiau išvardijau 10 iš jų.

1. „Tableau Public“. Tai tinka viršuje, nes tai iš esmės yra ta pati platforma, kaip ir mūsų savitarnos BI įrankio „Redaktorių pasirinkimo“ nugalėtojas „Tableau Desktop“. Kompanija pasirinko nepadaryti prastos nemokamos versijos. Tai yra visa „Tableau“ versija, kurią galima nemokamai atsisiųsti, tik su vienu įspėjimu: Viskas, ką su ja kuriate, yra vieša, tai reiškia, kad automatiškai ją padarysite prieinamą internete per „Tableau“ vizualizacijos galeriją.

2. „Tableau“ galerija. „Tableau“ galerija yra pakankamai šauni, kad ją reikia paminėti visą, nes jums nereikia nei atsisiųsti įrankio, nei juo naudotis, kad galėtumėte naudotis galerija. Kiekvieną čia pateiktą vizualizaciją galima atsisiųsti į dokumentus ir el. Paštą arba įterpti į tinklalapius su „Tableau“ pateiktais kodo fragmentais. Kiti žmonės padarė didžiulį darbą kurdami tikrai įspūdingus duomenų vizualizavimus, o „Tableau“ išgrynino tą turinį ir padarė jį prieinamą atsisiųsti. Tai puikus šaltinis ne tik verslininkams, bet ir tyrėjams, studentams ir žurnalistams, ieškantiems būdų ne tik patobulinti ir pagražinti savo turinį, bet ir jį atnaujinti.

„Tableau Public“

3. „Microsoft Power BI“. Tai yra paskutinis begėdiškas vienos iš mūsų apžvalgų kištukas, bet aš turiu jį įtraukti, nes, kaip ir „Tableau“, „Microsoft Power BI“ galima atsisiųsti nemokamai. Kaip ir „Tableau“, „Microsoft“ turi vizualizacijos galeriją, kurią gali pasiekti „Power BI“ vartotojai ir žmonės, tiesiog ieškantys laisvai prieinamų vizualizacijų.

4. „Google“ duomenų studija. „Google“ rinkodaros platformos dalis, „Google“ duomenų studija leidžia vartotojams kurti kelis savo duomenų rodinius ir informacijos suvestines, o ne vienkartines, publikacijoms paruoštas vizualizacijas. Nors vadovaujamasi „Google“ tradicija reikalauti šiek tiek mokymosi kreivės, naudotis ja nėra taip sunku. Tai taip pat gerai integruota su „Google Analytics“, kuri gali padėti sukurti gana galingą poravimą, ypač todėl, kad abu įrankiai yra laisvai žaidžiamų versijų.

5. „Openheatmap“. Šiuo skaičiuoklę, tikėtina, apsunkintą tam tikrais geografiniais duomenimis, paversti veikiančiu šilumos žemėlapiu tik vienu paspaudimu. Jis veikia su „Google“ skaičiuoklėmis, taigi, jei norite naudoti „Openheatmap“, ten turėsite importuoti „Microsoft Excel“ skaičiuoklę. Bet tai gana nereikšmingas reikalavimas atsižvelgiant į galimus rezultatus.

„Openheatmap“

6. Lankstinukas. Tai tikrai nėra visiškai naujokų įrankis, nes tai tik „JavaScript“ biblioteka, kurią turėsite savarankiškai įtraukti į duomenų vizualizacijos sistemą. Bet jis yra gerai žinomas, nes yra labai lengvas (tik 33 KB) ir yra skirtas kurti ne tik žemėlapius, bet ir interaktyvius žemėlapių vaizdus, ​​skirtus specialiai mobiliesiems įrenginiams. Tai gali būti didelis užsakymas net kai kuriems mūsų peržiūrėtiems komerciniams BI įrankiams. Taigi, jei nebijate komandinės eilutės ar skambinate programos programavimo sąsajai (API), tada patikrinkite.

7. Duomenų aplankas. Berlyne, Vokietijoje įsikūrusi bendrovė „Datawrapper GmbH“, „Datawrapper“ vis dėlto yra daugianacionalinė, ją pastatė dizainerių, kūrėjų ir žurnalistų komanda iš daugelio Europos šalių, taip pat JAV. Priemonė yra specialiai sukurta žurnalistams, norintiems greitai, lengvai suvirškinti vizualizacijas, pridedamas prie jų straipsnių; tačiau tai naudinga tiems, kuriems reikia panašių duomenų rodinių. Nors yra mokama versija, kuri palaiko kompaniją, taip pat yra nemokamas planas, kurio populiarumas viršija 10 000 sąrašų, o tai turėtų daugelį mažų ir vidutinių įmonių operatorių likti laimingam gana ilgą laiką. Priemonė yra visiškai internetinė, o svetainėje yra ne tik prieigos mechanika, bet ir Akademijos zona, kurioje galite lankyti internetinius mokymosi kursus, kaip naudoti „Datawrapper“. Taip pat yra galerijos zona, vadinama upe, kurioje vartotojai gali įkelti duomenis ir jų vizualizacijas dalintis.

Duomenų aplankas

8. „Chartbuilder“. Tai gerai žinomas diagramų sudarymo įrankis, kurį 2013 m. Viešai paskelbė finansų naujienų svetainė „Quartz“. „Quartz“ sukūrė įrankį savo įmonėje, kad jo žurnalistai galėtų greitai pateikti skaitmeninius duomenis vizualiai, kad jų istorijos išsiskirtų. Ironiška, kad „Chartbuilder“ pati nėra labai graži ir taip pat nėra lengviausia priemonė pradedantiesiems naudoti. Turėsite suprasti, kaip atsisiųsti įrankį ir suaktyvinti „Python“ scenarijų, kad jis būtų paleistas.

Bet po to tereikia supjaustyti ir įklijuoti duomenis į įrankį (taip pat nėra gana, bet labai lengva), o tada sugeneruoti grafiką, kurią galite pataisyti per įrankį arba per stiliaus lapelius. Vienintelis šio įrankio neigiamas aspektas (išskyrus nedidelį pradinį sudėtingumą) yra tas, kad jis negeneruoja interaktyvių vizualizacijų, kaip tai daro dauguma kitų šio sąrašo įrankių. „Chartbuilder“ sukuria tik statines diagramas, nors jos yra labai šlifuotos, nes tai tinka kažkam, kuris skirtas keliems žingsniams pereiti nuo skaičių iki riboto paskelbto turinio.

9. Informacija graži. Tai tiesiog auganti ryškių, iš anksto pastatytų vizualizacijų biblioteka, kurią kiti žmonės sukūrė naudodami įvairius įrankius. Galerija yra linksma ir viskas atsisiunčiama, nors jūs turėsite atkreipti dėmesį į licencines sutartis. Šios sutartys suteikia asmenims (ypač studentams ir akademikams) nemokamą prieigą, tačiau, jei norėsite šias vizualizacijas panaudoti komerciniam darbui, tada jums reikės šakutės. Kiek tiksliai priklauso nuo to, kas jūs esate, ir nuo keitimosi el. Paštu su svetainės savininku. Tiesiog norėčiau jus perspėti: buvome paprašę sumokėti už šios istorijos vizualizaciją, o praėjus dviem savaitėms po prašymo vis dar nebuvome girdėję. Taigi, jei greitas apsisprendimas yra jūsų darbotvarkės dalis, tada ieškokite kitur.

10. Atidarykite Patikslinkite. Sėkmingos duomenų vizualizacijos pagrindas yra dažnai nepastebimi duomenys: duomenų transformacija. Tai ypač aktualu šiandien, kai dideli duomenys bando pateikti įžvalgas iš įvairių duomenų šaltinių, galbūt skaičiuoklę, gal ilgą operacijų žurnalą, surinktą iš mašininio mokymosi (ML) algoritmo.

Duomenų keitimas paprastai reiškia skausmingą (normaliems žmonėms) procesą, kai reikia paimti visą krūvą skirtingų skaičių ir paversti juos aptakiu suderinamų duomenų rinkiniu. Tai reiškia, kad reikia išvalyti duomenis (formatuoti ir tikrinti klaidas), juos konvertuoti (pakeisti iš vieno formato, pavyzdžiui, „Microsoft Excel“ į kitą, pvz., Į XML), tada padaryti jį prieinamą išorinėms tarnyboms, tokioms kaip tinklalapiai ir tiems BI įrankiams, kuriuos naudojate.. Jei manote, kad tai gali būti kruopštus, dėmesingas akims, smegenų lenkimo uždavinys, tuomet jūs būsite teisus… nebent naudosite duomenų transformavimo įrankį, pvz., „Atnaujinti“. Šis įrankis pradėjo gyvenimą su „Google“ vėliava, tačiau buvo pakeistas, kad galėtų stovėti savarankiškai. Tai vis tiek yra ir nemokama, ir lengva naudotis, taigi, jei trenkiate galva į neatitinkančių duomenų kalną, tada patikrinkite.