In Japanese 「可視化フレームワークの種類」

「美容とファッションの世界における可視化フレームワークの種類」

データの可視化について

データの可視化は、単にグラフを作成することではありません。データを取り、それを理解することに関わります。そして、もちろん、あなたの独特なカラーチョイスで他の人々の網膜を焼くことも忘れてはいけません。

グローバルな健康のトレンド（COVID-19を覚えていますか？）から日々のランニングまで、適切なチャートやマップは、生データが隠しているパターンや答えを明らかにすることができます。ただし、すべての可視化ツールが同じように作成されているわけではありません。コーディングに精通している人向けのものもあれば、Pythonがただのゲームで使ったニューキアの名前だと思っている人向けのものもあります。彼らはそれをまだ”Snake”と呼んでいます。

次の記事では、可視化のソウルメイトを紹介します。チャートのためのTinderのようなものですね。CharTinderとでもしましょうか？どこかに面白いジョークがあるはずです。クイックなパイチャートやインタラクティブなマップが必要な場合でも、それに対応するツールがあります。

可視化フレームワークの種類

可視化ツールにはさまざまなタイプがあります。最も人気のある可視化ツールを含む3つの大きなカテゴリに分けました。

それぞれのツールの短い説明を紹介します。各可視化フレームワークの概要には、各ツールの特徴が掲載されています。

この記事をより理解し、よりインタラクティブな学習体験を提供するために、以下のビデオを視聴してください。この記事で共有されたインサイトを反映しています。

JavaScriptベースのフレームワーク

これらはJavaScriptを使用してWebブラウザでインタラクティブでダイナミックな可視化を作成するために設計されたライブラリやフレームワークです。JavaScriptは非常に柔軟であり、ほとんどの開発者がそれを知っているため、これらのフレームワークは広く使用されています。

1. D3.js

D3.jsは、データに基づいてドキュメントを操作するための強力なJavaScriptライブラリです。HTML、SVG、CSSを使用して可視化を作成することができ、インタラクティブで複雑な可視化に対して広範な制御とクリエイティブな潜在能力を提供します。

2. Three.js

オープンソースのJavaScriptライブラリおよびAPIで、Webブラウザでアニメーション化された3Dコンピュータグラフィックスを作成および表示するためのものです。専門の3Dグラフィックスソフトウェアは必要なく、洗練された可視化の作成をサポートします。

3. Chart.js

JavaScriptチャートライブラリで、8種類のシンプルなチャートを提供します。使いやすさと高いカスタマイズ性を兼ね備えており、レスポンシブデータの可視化を追加したいWeb開発者にとって理想的なものです。

4. Leaflet

JavaScriptライブラリであるLeafletは、広範な地理空間データを表示できるインタラクティブなマップを作成するために優れています。地理学者、都市計画家、ジャーナリストなど、ダイナミックなマッピング機能を必要とする人々にとって貴重なリソースです。

5. Highcharts

Highchartsは、主にインタラクティブでWEB標準に準拠したチャートを作成するためのJavaScriptライブラリです。データの複雑な可視化のために簡単に実装できるソリューションを必要とする人々にとって理想的です。

JavaScriptベースのフレームワーク概要

Python/R/Multi-Language Libraries

このカテゴリには、Pythonのデータ可視化ライブラリ、およびRや他のいくつかのプログラミング言語で使用されるライブラリが含まれています。これらのライブラリは、プレゼンテーション用の視覚化を作成するデータサイエンティストを対象としています。これらのライブラリのほとんどは、数値計算や科学計算に強力なサポートを提供しています。

1. Matplotlib

Matplotlibは、静的、アニメーション、インタラクティブな視覚化を作成するための包括的なPythonライブラリです。複雑なプロットを作成するためのさまざまなツールを提供し、科学的な出版物やプレゼンテーションに適した詳細なグラフの構築のための堅牢な基盤を提供します。

2. seaborn

seaborn: Matplotlibに基づくPythonのデータ可視化ライブラリです。魅力的で統計的なグラフィックを描くための高レベルのインターフェースを提供します。複雑なデータの傾向や分布を表す美しい視覚化の作成を簡素化します。

3. Plotly

Plotlyは、開発者やアナリストがブラウザから直接インタラクティブで出版品質のグラフや視覚化を作成できるマルチ言語のグラフ作成ライブラリです。直感的なインターフェースはさまざまな種類のチャートをサポートし、データ可視化のセルフサービス環境を促進します。

4. bokeh

Bokeh: 現代のWebブラウザ向けのPythonインタラクティブ可視化ライブラリです。大規模またはストリーミングデータセットに対して高性能な相互作用性を備えたエレガントで多目的なグラフィックスを提供し、洗練された可視化アプリケーションやダッシュボードの作成に適しています。

5. Pygal

Pygalは、シンプルさとスタイルに重点を置いたSVG（スケーラブルベクターグラフィックス）プロットを作成するのに最適なPythonライブラリです。インタラクティブかつ高度にカスタマイズ可能なグラフを生成することができます。

6. TensorBoard

TensorFlowエコシステム内の可視化ツールであり、TensorBoardは機械学習ワークフローをPythonユーザーに明確に表示します。詳細なグラフィングや外部ツールの必要性なしに、メトリクスを簡単にトラッキングし、モデルのさまざまな側面を視覚化することができます。

7. ggplot2

ggplot2は、グラフィックスの文法を使用してデータの視覚化を行うRパッケージであり、最小限のコーディングで複雑なチャートを構築することができます。

8. lattice

latticeは、トレリスグラフの作成に特化したRの可視化ツールであり、条件付けやパネルの使用を通じて多変量データの表現に不可欠です。科学的な研究者の詳細な比較的視覚的研究のニーズに対応しています。

9. Shiny

Shinyは、Rの統計コードをインタラクティブなWebアプリケーションに変換し、アナリストや科学者がユーザーフレンドリーなデータ駆動型インターフェースを作成するためのアクセス可能なフレームワークを提供します。これにより、ウェブ開発の専門知識なしで複雑な分析作業へのアクセスが民主化されます。

Python/R/Multi-Language Librariesの概要

エンタープライズソリューション

これらは、ビジネス向けに設計された堅牢でスケーラブルな可視化プラットフォームであり、データソースや他のビジネスインテリジェンスツールとの統合も含まれることが多いです。これらのプラットフォームを使用すると、非技術的なユーザーでもコーディングを必要とせずに、視覚化とダッシュボードの作成が可能です。データベースに接続して視覚化を行うための「プラグ・アンド・プレイ」プラットフォームもあります。

1. Tableau Software

Tableauは、直感的なデータの視覚化とビジネスインテリジェンスソリューションを提供する業界の標準的なアナリティクスプラットフォームであり、高度な技術サポートを必要とせずにデータを接続、理解、視覚化することができます。

2. Microsoft Excel

個人およびプロフェッショナルのデータ管理の基盤となるExcelは、基本的なグラフから複雑なグラフィックまで幅広い可視化オプションを提供し、世界中のビジネスの日常の分析ニーズに対応しています。

3. SAS Visual Analytics

高度なアナリティクスプラットフォームであるSAS Visual Analyticsは、視覚化とビジネスインテリジェンスを統合し、複雑なデータ環境を持つ組織向けにデータの探索と洞察のための強力なセルフサービス機能を提供します。

4. QlikView/Qlik Sense

QlikViewおよびQlik Senseは、インタラクティブなビジネスインテリジェンスと視覚化ツールであり、関連データモデリングを活用したセルフサービスアナリティクスによって、直感的で探索的なユーザーエクスペリエンスを提供します。

5. IBM Cognos Analytics

包括的なビジネスインテリジェンススイートであるIBM Cognos Analyticsは、AIによる強化されたアナリティクスとスマートストーリーテリング機能を備え、エンタープライズスケールのデータの探索と意思決定に最適なデータ管理と視覚化を可能にします。

6. SAP BusinessObjects

これは、SAPから提供される包括的なエンタープライズアナリティクスソリューションであり、多様なツールスイートを提供し、強力なデータ視覚化とダッシュボード機能によって洞察を発見し、レポートを提供し、ビジネスパフォーマンスを最適化することができます。

7. Oracle Business Intelligence

Oracle BIは、対話型ダッシュボード、アドホック分析、プロアクティブインテリジェンスを含む幅広い機能を備えた包括的なエンタープライズBI製品スイートです。最小限のIT介入でデータから具体的な洞察を得ることができます。

8. SPSS

SPSSは、社会科学で広く使用される統計解析ソフトウェアであり、様々なレベルの専門知識を持つユーザーにもアクセスしやすい詳細な視覚的表現を提供します。

9. Stata

Stataは、データ分析、データ管理、グラフィックを行うための包括的なツールです。研究者の作業フローを効率化することを特に目的としており、堅牢な統計ツールキットと高品質なグラフィック機能を提供して、データに基づく調査を効率化します。

10. MicroStrategy

MicroStrategyは高いスケーラビリティと高度な分析機能を備えた堅牢なエンタープライズアナリティクスプラットフォームであり、ITの依存度を高くすることなく、戦略的意思決定を推進するインタラクティブなダッシュボード、スコアカード、レポートを組織に提供します。

11. Domo

Domoは、データの統合、可視化、コラボレーションに優れたモダンなBIプラットフォームであり、ビジネスユーザー向けに設計されたユーザーフレンドリーなインターフェースで、リアルタイムの意思決定をサポートするカスタムダッシュボードとレポートの作成を容易にします。

12. Informatica

Informaticaは、クラウドネイティブのデータ管理と統合サービスを提供し、データ品質の維持、業務効率化、ガバナンスされたセルフサービスモデルを通じたビジネスインテリジェンスの洞察を可能にする可視化ツールで補完されています。

13. Apache Superset

Apache Supersetは、データの探索と可視化を可能にするオープンソースのアナリティクスおよびビジネスインテリジェンスのWebアプリケーションです。ITスタッフの必要性がなく、ドラッグアンドドロップで簡単に作成および共有できるインタラクティブなダッシュボードを作成することができます。

14. Grafana

マルチプラットフォームのオープンソースのアナリティクスおよびモニタリングソリューションであるGrafanaは、複数のソースからのデータの集約のための豊富でカスタマイズ可能なダッシュボードをエンドユーザーに提供します。ユーザーフレンドリーなインターフェースにより、メトリクス、ログ、トレースからの複雑なデータを理解しやすいインサイトに簡素化します。

15. KNIME

オープンソースのデータアナリティクスプラットフォームであるKNIMEは、包括的なデータ統合、変換、分析ツールを提供します。直感的なノーコードのグラフィカルユーザーインターフェースにより、エンドユーザーは独自のデータドリブンソリューションとワークフローを独立して構築することができます。

エンタープライズソリューション概要

結論

可視化フレームワークは広範であり、それらが適用されるカテゴリは常に成長しています。ここでは29のツールを紹介しました。必要なツールを見つけるために十分であるはずです。

各カテゴリ内の各ツールには独自の機能がありますので、使用するツールを決定する前にそれらについて詳細を把握してください。

****[Nate Rosidi](https://twitter.com/StrataScratch)****はデータサイエンティストであり、製品戦略においてもその知識を生かしています。彼はまた、アナリティクスを教える非常勤講師でもあり、StrataScratchの創設者でもあります。StrataScratchは、トップ企業からの実際のインタビュー質問を使ってデータサイエンティストがインタビューに備えるのを支援するプラットフォームです。彼とはTwitter: StrataScratchかLinkedInでつながることができます。

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