중국에는 어떤 좋은 데이터 시각화 도구가 있나요?
데이터 시각화는 데이터 분석의 마지막 단계라고 할 수 있는 것이 사실이다. 이전 작업이 아무리 좋아도 잘 표시할 수 없다면 최후의 수단으로 여겨져 실패... 다음은 유용한 데이터 시각화 도구 목록을 만들어 보겠습니다. 공부나 업무에 도움이 되기를 바랍니다.
1. 강력한 R 시각화 패키지-ggplot2
R은 S 언어를 기반으로 개발된 스크립트 언어 소프트웨어입니다. R 언어에는 R - ggplot2라는 별도의 그리기 패키지가 있다는 것을 아셔야 할 것 같습니다. ggplot2에 "강력하다"라는 제목이 붙은 이유는 정적, 동적 등 다양한 분야의 이미지 그리기를 쉽게 처리할 수 있기 때문입니다. , 개인화되고 특별히 제작된 반면, 편집자는 통계를 연구하고 있으므로 당연히 이 패키지에 비교적 익숙합니다.
ggplot2는 2005년 Hadley Wickham에 의해 만들어졌습니다. 인기의 이유는 그래픽을 형태소(예: 스케일, 레이어)로 분해한다는 아이디어입니다. ggplot2는 R 언어의 기본 그리기 패키지에 대한 대안으로 사용될 수 있습니다. 동시에 ggplot2는 다양한 인쇄 및 웹 페이지 크기로 미리 설정되어 있습니다.
R 기본 그리기 패키지와 비교하여 ggplot2를 사용하면 사용자가 보다 추상적인 수준에서 차트의 요소를 추가, 삭제 또는 변환할 수 있습니다. 이 추상화의 대가는 실행 속도입니다. ggplot2는 격자 플로팅 패키지보다 시간이 더 많이 걸립니다.
2. 데이터 과학의 다빈치 - matplotlib
데이터 분석에 Python을 사용하는 것을 선호한다면 matplotlib는 Python 언어입니다. 수학 확장 패키지 NumPy의 시각적 작업 인터페이스입니다.
Matplotlib의 장점: 코드가 내장된 기본 플롯 스타일, Python과의 긴밀한 통합, 그래픽 그리기가 Gnuplot보다 더 아름답습니다. 단점은 Numpy와 같은 다른 패키지에 크게 의존한다는 것입니다. Python 전용: Python 이외의 언어에서는 사용이 어렵습니다.
파이썬에서 matplotlib를 사용하여 산점도를 만들어 보겠습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import rand
p >a = rand(100)
b = rand(100)
plt.scatter(a, b)
plt.show( )
3. 메뉴 기반 운영 사용자의 복음 - Tableau
최근 Tbaleau에 대한 기업 채용 요청이 있었고 편집자는 최근에서야 이 소프트웨어에 대해 알게 되었습니다.
Tableua는 미국 워싱턴 주 시애틀에 본사를 두고 비즈니스 인텔리전스에 중점을 둔 대화형 데이터 시각화 제품을 생산하는 소프트웨어 회사입니다. Tableau 제품은 관계형 데이터베이스, OLAP 큐브, 클라우드 데이터베이스 및 스프레드시트를 쿼리한 후 다양한 차트 유형을 생성합니다. 또한 제품은 메모리 내 데이터 엔진에서 데이터를 추출하여 저장하고 검색할 수도 있습니다.
4. Power BI는 충성도 높은 Microsoft 사용자에게 없어서는 안 될 대화형 벤치마크입니다.
Power BI는 Microsoft에서 제공하는 비즈니스 분석 서비스입니다. 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 기능으로 대화형 시각화를 제공하며, 최종 사용자는 정보 기술 담당자나 데이터베이스 관리자에 의존하지 않고 스스로 보고서와 대시보드를 만들 수 있습니다. PowerBI는 Excel과 완벽하게 통합되어 있으며 Professional Plus 버전의 Excel은 필요하지 않습니다. PowerBI 플러그인을 설치하고 Excel을 열어서 먹어보세요.
물론 MySQL, SPSS 등 일부 데이터 분석 소프트웨어에는 피벗 테이블과 그리기 기능도 있지만, 데이터 시각화가 주요 기능은 아니기 때문에 위와 같이 상세하게 설명하지는 않습니다.