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Il existe un large éventail de logiciels pour la visualisation des données, chacun avec ses forces et ses faiblesses. Voici une ventilation basée sur différents besoins:
pour les débutants et utilisation générale:
* Tableau Public: Interface gratuite, glisser-déposer, idéale pour les graphiques de base et les tableaux de bord. Stockage de données limité.
* Google Data Studio: GRATUIT, basé sur le Web, facile à utiliser, excellent pour se connecter aux produits Google comme les feuilles et l'analyse.
* Power BI Desktop: Outil gratuit et robuste de Microsoft, excellent pour se connecter à diverses sources de données, visualisations puissantes.
* Excel: Un outil familier, permet des graphiques de base et une certaine personnalisation. Limité pour les visualisations complexes.
* Plotly: Bibliothèque Python open source, idéale pour les visualisations interactives et les applications Web.
pour les utilisateurs plus avancés et les scientifiques des données:
* bibliothèques Python:
* matplotlib: Fondation pour de nombreuses autres bibliothèques, polyvalente pour les parcelles 2D.
* Seaborn: Construit sur Matplotlib, se concentre sur la visualisation des données statistiques, les parcelles visuellement attrayantes.
* Plotly Express: Emballage plus facile à utiliser autour de l'intrigue, idéal pour les visualisations Web interactives.
* bokeh: Pour les parcelles interactives et les tableaux de bord, peut être utilisé pour les applications Web.
* R Libraries:
* ggplot2: La grammaire de l'approche graphique, permet des parcelles hautement personnalisables.
* brillant: Applications Web interactives pour les visualisations R.
* brochure: Pour les cartes interactives et les données géographiques.
* Autres outils:
* d3.js: Bibliothèque JavaScript pour créer des visualisations interactives hautement personnalisables.
* altair: La bibliothèque de visualisation déclarative Python, se concentre sur la création de parcelles à l'aide d'une syntaxe concise.
Besoins spécifiques:
* Données géographiques: QGIS, ArcGIS, dépliant (pour les applications Web).
* Données de séries chronologiques: Grafana, Prometheus, Kibana.
* Business Intelligence: Tableau Desktop, Power BI, Looker.
* Visualisations d'apprentissage automatique: Tensorboard (pour les modèles TensorFlow), mlflow.
Choisir le bon outil:
* vos données: Considérez le type de données, la taille et la source.
* vos compétences: Êtes-vous un débutant ou un expert?
* vos objectifs: De quel type de visualisation avez-vous besoin?
* Budget: Certains outils sont gratuits, d'autres sont payés.
* Équipe: Votre équipe doit-elle collaborer sur des visualisations?
Il est préférable d'essayer quelques outils différents pour voir lequel fonctionne le mieux pour vos besoins. Beaucoup proposent des essais gratuits ou même des versions gratuites.
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