「Plotlyを使用したダイナミックなコロプレス可視化の作成」

Plotlyを使って魅力的なコロプレス可視化を作成しましょう!

シンプルな学習パッケージを使用して複雑な可視化を作成する

データの可視化は、データサイエンティストによって見過ごされることがあります。それは、データを分析し整理して、理解しやすい形式に変えることによって物語を語るのに役立ちます。技術的な詳細やノイズを排除し、重要な情報を強調することにより、データサイエンティストは非技術的なマネージャーや役員に自分たちの作業の重要性を説明できます。

データを可視化するためのツールは数多くあります。長い間、Microsoft Excelが静的可視化市場を支配してきました。しかし、時間とともに、より動的な可視化と、クリーンな方法でより多くのデータを展示する柔軟性に興味を持つようになりました。2つのタイプのツールが動的な可視化を作成するのに役立ちました。

• ビジネスインテリジェンスと分析ソフトウェア：Tableau、PowerBI
• オープンソースのプログラミングライブラリ：D3.js、Plotly Dash

TableauやPowerBIのようなサードパーティのソフトウェアツールは非技術的な方には優れています。ドラッグアンドドロップのインターフェースと抽象化がアナリストに動的なダッシュボードを簡単に作成することを可能にします。欠点は以下の通りです

• ソフトウェアツールは高価です
• これらのツールを学ぶには少し学習曲線があります
• 可視化のデザインに制約があり、ソフトウェアが一部のコンポーネントを許可しない場合があります

オープンソースのプログラミングライブラリは技術的な方には優れています。ソフトウェアエンジニアリングに慣れている方は、ドキュメンテーションに従って簡単に柔軟な動的な可視化を作成することができます。さらに、これらのパッケージは無料で使用できます（Plotlyには企業向けの有料バージョンのDashコンポーネントもあります）。

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D3.jsとPlotlyの違いは以下の通りです

• D3.jsはJavaScriptで設計されており、PlotlyはPythonで設計されています
• D3.jsはPlotlyよりも歴史が古く、それによりサポートが充実しており、豊富な例やチュートリアルがあります。
• D3.jsを効果的に使用するには、エンジニアがウェブ開発（HTML、CSS、JavaScript）の詳細レベルの内容を理解する必要がありますが、Plotlyはそのような詳細をシンプルなPythonクラスで抽象化しています。
• D3.jsはそのJavaScriptの性質から、学習曲線が急です…

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