Creazione di visualizzazioni cromatiche dinamiche utilizzando Plotly

Creazione di Grafici Dinamici con Plotly Le Visualizzazioni Cromatiche

Utilizzare un pacchetto facile da imparare per creare una visualizzazione complessa

La visualizzazione dei dati è un passaggio spesso trascurato dai data scientist. Ci aiuta a raccontare storie analizzando e curando i dati in una forma facilmente comprensibile. Rimuovendo tutti i dettagli tecnici e il rumore e mettendo in evidenza le informazioni chiave, i data scientist possono spiegare l’importanza del loro lavoro ai manager e ai dirigenti non tecnici.

Ci sono molti strumenti per aiutare a visualizzare i dati. Per anni, Microsoft Excel ha dominato il mercato della visualizzazione statica. Nel tempo, ci siamo orientati verso visualizzazioni dinamiche e flessibilità per mostrare più dati in modo più pulito. Due tipi di strumenti hanno contribuito a creare visualizzazioni dinamiche.

• Software di business intelligence e analisi: Tableau, PowerBI
• Librerie di programmazione open source: D3.js, Plotly Dash

Gli strumenti software di terze parti come Tableau e PowerBI sono eccellenti per le persone non tecniche. Interfacce trascina e rilascia e astrazioni consentono agli analisti di creare facilmente dashboard dinamiche. Gli svantaggi sono

• gli strumenti software sono costosi
• c’è una certa curva di apprendimento per imparare questi strumenti
• limiti al design della visualizzazione; il software potrebbe non consentire alcuni componenti

Le librerie di programmazione open source sono eccellenti per le persone tecniche. Coloro che si sentono a loro agio con l’ingegneria del software possono seguire la documentazione per creare visualizzazioni dinamiche e flessibili con facilità. Inoltre, questi pacchetti sono gratuiti (con Plotly che offre una versione a pagamento per i componenti Dash di livello enterprise).

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Le differenze tra D3.js e Plotly sono le seguenti

• D3.js è progettato in JavaScript, Plotly è progettato in Python
• D3.js esiste da più tempo rispetto a Plotly e quindi ha un migliore supporto della comunità e un ecosistema più maturo (esempi e tutorial estesi).
• D3.js richiede agli ingegneri di comprendere i dettagli a basso livello dello sviluppo web (HTML, CSS, JavaScript) per utilizzarlo in modo efficace. Plotly astrae tali dettagli in classi Python facili da usare.
• D3.js presenta una curva di apprendimento ripida a causa della sua natura JavaScript…