7 strumenti open source di data visualization in tendenza nel 2023

7 strumenti open source di visualizzazione dei dati in tendenza nel 2023

Le strumenti di visualizzazione dei dati trasformano le intuizioni e i dati in qualcosa di comprensibile, soprattutto per gli stakeholder non esperti di dati che potrebbero non condividere le stesse competenze del team che si occupa dei dati. Ma il processo di conversione dei dati in rappresentazioni visive, come grafici, diagrammi e mappe, non è così semplice e spesso potrebbe essere considerato un’arte in sé.

Per questo motivo, questi strumenti sono molto potenti quando riescono a comunicare in modo chiaro informazioni complesse in modo semplice e conciso. Quindi diamo un’occhiata a sette strumenti di visualizzazione dei dati in tendenza che hanno attirato molta attenzione su GitHub quest’anno.

D3.js

D3.js è una libreria JavaScript gratuita e open-source per la visualizzazione dei dati. È una delle librerie di visualizzazione dei dati più popolari attualmente disponibili ed è utilizzata da un’ampia gamma di organizzazioni, dalle piccole startup alle grandi aziende.

È altamente flessibile e personalizzabile, il che lo rende una buona scelta per una varietà di progetti di visualizzazione dei dati. Ha anche una grande comunità di utenti e sviluppatori, il che significa che è disponibile molta assistenza se ne hai bisogno.

Grafana

Grafana è una piattaforma gratuita e open-source di analisi e monitoraggio basata sul web. Viene utilizzata per visualizzare dati provenienti da una varietà di fonti, tra cui Prometheus, Graphite, InfluxDB ed Elasticsearch. Grafana può anche creare dashboard complesse che seguono una vasta gamma di metriche. È inoltre facile da usare, anche per i principianti.

EVENTO – ODSC West 2023

Conferenza in persona e virtuale

30 ottobre – 2 novembre

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Apache ECharts

Apache ECharts è una libreria di grafici JavaScript gratuita e open-source. È utilizzata per creare grafici e diagrammi interattivi che possono essere incorporati nelle pagine web. Lo strumento è facile da usare e ha una vasta gamma di funzionalità, tra cui il supporto per grafici a linee, grafici a barre, grafici ad area, grafici a torta e altro ancora. Dispone anche di un editor di dati integrato che semplifica la creazione e la modifica dei grafici.

Superset

Superset è una piattaforma moderna ed esplorativa di esplorazione e visualizzazione dei dati basata sul web. È costruita sulla base di Apache Superset e fornisce un’interfaccia utente facile da usare per esplorare e visualizzare i dati.

Superset supporta una varietà di fonti di dati, tra cui database SQL, database NoSQL e servizi di storage cloud. Dispone anche di una vasta gamma di opzioni di visualizzazione, tra cui grafici, diagrammi, mappe e tabelle.

Bokeh

Bokeh è una libreria Python per la visualizzazione interattiva dei dati. È progettato per essere facile da usare e per produrre visualizzazioni di alta qualità. È in grado di supportare una varietà di fonti di dati, tra cui pandas DataFrames, database SQL e array NumPy. Dispone anche di una vasta gamma di opzioni di visualizzazione, tra cui grafici a linee, grafici a barre, grafici ad area, grafici a dispersione e altro ancora.

Open3D

Se stai cercando una libreria per gestire dati 3D, allora Open3D, una libreria open-source, potrebbe interessarti. Nel front end, è possibile utilizzare C++ o Python per accedere a una serie di strutture dati e algoritmi attentamente selezionati. Per quanto riguarda il retro end, è altamente ottimizzato e può essere parallelizzato. Questo rende Open3D una libreria molto veloce che si concentra sui dati 3D.

Seaborn

Seaborn è una libreria di visualizzazione dei dati in Python basata su Matplotlib. Fornisce un’interfaccia di alto livello per la creazione di grafici statistici accattivanti. La libreria facilita la creazione di visualizzazioni complesse con una sintassi semplice. Fornisce anche una serie di modelli predefiniti che possono essere utilizzati per creare tipi comuni di visualizzazioni. Tutto ciò rende Seaborn una scelta popolare per la visualizzazione dei dati in Python perché è facile da usare, offre una vasta gamma di funzionalità e produce grafica di alta qualità.

Conclusion

Il mondo della visualizzazione dei dati è in continua crescita e ci sono costantemente nuovi strumenti che entrano nell’ecosistema. È quindi fondamentale tenersi aggiornati sugli ultimi strumenti open-source, poiché lo strumento giusto per te dipenderà dalle tue specifiche esigenze e requisiti, che possono cambiare così spesso.

Il modo migliore per rimanere aggiornati sugli ultimi strumenti di visualizzazione dei dati è imparare direttamente dagli esperti che li creano e li utilizzano. Alle ODSC West dal 30 ottobre al 2 novembre, puoi dare un’occhiata a queste sessioni relative alla visualizzazione dei dati e all’analisi dei dati:

  • Catturare CAP in un’architettura dati Kappa
  • Cosa è un database di serie temporali e perché ne ho bisogno?
  • Creare una forza lavoro basata sui dati
  • Applicazione del Data Fabric nel mondo reale per affrontare l’accesso a dati aziendali distribuiti e frammentati attraverso silos di dati.
  • Visualizzazione nel flusso di lavoro bayesiano utilizzando Python o R
  • Rilevamento delle anomalie per i dati di produzione del CRM
  • Sfruttare il potere dei dati: il Data Warehouse open source di ByteDance, ByConity