Однажды мы рассказывали про Tableau — сервис визуализации данных для аналитиков. Смысл в том, что он собирает много данных из разных источников, обрабатывает их, а потом показывает в наглядном виде — на графиках, диаграммах и дашбордах. Но это не единственный такой сервис, поэтому мы собрали лучшие инструменты визуализации данных для аналитиков в 2023 году.
Сейчас не все сервисы работают в России, но это не мешает им быть хорошими инструментами и решать все нужные для аналитиков задачи.
QlikView
QlikView — это платформа для визуализации и поиска данных. Это значит, что если аналитику не хватает каких-то данных для принятия решения, он может подгрузить их с сервиса (если они там есть). Чтобы сделать использование для новичков более простым, в интерфейсе сделали поддержку перетаскивания мышкой: любые данные можно просто перетащить в нужную область для обработки.
Microsoft Power BI
Один из общепринятых инструментов визуализации, особенно в крупных компаниях. Как говорит сама Microsoft, его используют больше 200 000 организаций во всём мире.
Плюс Microsoft Power BI — в его полной интеграции с другими продуктами компании и внешними SaaS-решениями, например Google Analytics. Также для корпоративных пользователей важно, чтобы отчётами можно было делиться с сотрудниками и отделами с разными уровнями доступа.
Datawrapper
Сила Datawrapper — в бесплатности (хотя и с некоторыми ограничениями) и работе прямо из браузера. Ещё сервис сразу рисует адаптивную визуализацию — она одинаково красиво смотрится и на компьютере, и на экране мобильного телефона.
Если вам нужен простой инструмент для начинающих аналитиков, в котором можно быстро разобраться и настроить не очень сложную визуализацию, то Datawrapper будет хорошим решением для старта.
Dash + Plotly
Мы уже встречались с Plotly, когда моделировали игру в рулетку на Python. Тогда у нас получились очень простые графики, но в умелых руках и с дополнительным модулем Dash он способен на многое. Например, можно сделать красивую визуализацию и поделиться ей у себя в блоге, а читатели смогут интерактивно с ней поработать: поменять значения и посмотреть, как меняются результаты при разных настройках.
При этом у аналитика остаётся вся мощь Python-разработки: можно настроить любые события, поведение данных, связи и их влияние друг на друга.
Microsoft Excel
Эксель — самый частый друг аналитика, когда нужно быстро посмотреть в наглядном виде разные данные и понять, как с ними дальше работать. В нём есть много графиков, схем, диаграмм и планов, которые можно создать очень быстро и без долгой настройки.
На самом деле этот раздел нужен, чтобы похвастаться нашими проектами по Экселю, наслаждайтесь:
Zoho Analytics
В одном из проектов мы устанавливали OnlyOffice офис на свой сервер — это было непросто, но взамен мы получили бесплатные офисные программы: текстовый редактор, таблицы, презентации и всё остальное.
Zoho — проект из этой же серии: можно пользоваться платной подпиской или бесплатно установить на свой сервер. Единственный момент — в бесплатной версии есть ограничения на количество пользователей, подключённых дата-коннекторов и прав доступа. В остальном это отличный продукт для создания наглядной визуализации независимо от объёма данных.
