10 가지 무료 데이터 시각화 도구

"데이터가 많을수록 좋다"는 패러다임은 이그제큐티브 스위트에서보기에는 좋지만, 많은 일선 비즈니스 관리자가이 새로운 정보를 파헤 치면 많은 어려움을 겪고 있습니다.. 비즈니스 의사 결정에 영향을 미치기 위해 데이터를 사용할 수 없다면 데이터는 그다지 가치가 없으며 스프레드 시트는 오래 전부터 랭크 앤 파일 비즈니스 사용자가 데이터를 제시 할 수있는 적절한 방법으로 오랫동안 사용되어 왔지만 새로운 데이터 홍수는 이 도구를 실제 한계를 넘어서 필요한 것은 일상적인 비즈니스 사람들이 빠르고 쉽게 정보를 제공 할 수있는 정보 시각화를 구축하여 리더십과 동료에게 빠르고 쉽게 제시하거나 회사 웹 사이트를 보여줄 수있는 방법입니다. 서버에 대용량 데이터 시각화 파일을 저장합니다. 대용량 데이터 분석은 여전히 ​​하드 코어 비즈니스 인텔리전스 (BI) 분석가의 범위 일 수 있지만, 새로운 방식으로 많은 데이터를 시각화하는 기능은 민주화되어야합니다. 그리고 중소 기업 (SMB)의 경우이 새로운 시각화 언어로 향하는 길은 몇 가지 무료 도구로 시작하여 투자하기 전에이 새로운 분야를 만지고 배우고 이해할 수 있어야합니다.

더 나아 가기 전에 여기서 말하는 내용을 이해하겠습니다. "데이터 시각화"라는 용어가 반드시 SQL 및 PC 그래픽 모델링의 복잡한 멜딩을 의미하는 것은 아닙니다. 이는 단순히 숫자가 아니라 시각적으로 새로운 통찰력 또는 데이터 세트의 중요성을 설명하는 모든 그래픽에 적용되는 일반적인 용어입니다. 기술적으로 Microsoft Excel을 사용하여 한 번 클릭 할 수있는 간단한 원형 차트는 데이터 시각화입니다. 그러나 기술이 갑자기 발전하기 시작하면서 우리가 익숙한 기존 데이터베이스 및 스프레드 시트를 넘어서면서 새로운 도구와 기술을 사용하여 새로운 종류의 데이터 시각화가 가능해졌습니다. 기본 도구가 이미 사용 중이지만 많은 사용자가 시도하지 못하도록하는 미스테리가 있습니다.

상당히 고급화 된 데이터 시각화 기능을 갖춘 새로운 유형의 셀프 서비스 BI 도구 중 하나에 액세스 할 수 없더라도 누구나 사용할 수있는 다양한 타사 시각화 도구가 있기 때문에 개념을 실험 해 볼 수 있습니다. 웹 브라우저로. 아래에 10 개를 나열했습니다.

1. Tableau Public. 셀프 서비스 BI 도구의 편집자 선정 수상자 Tableau Desktop과 기본적으로 동일한 플랫폼이기 때문에 이것이 정상입니다. 회사는 무료 버전 기능을 열악하게 만들지 않기로 결정했습니다. 대신, 이 버전은 무료로 다운로드 할 수있는 Tableau의 정식 버전입니다. 단 하나의 경고만으로 생성 할 수 있습니다.이를 통해 만든 모든 내용은 공개되므로 Tableau의 시각화 갤러리를 통해 웹에서 자동으로 사용할 수 있습니다.

2. Tableau 갤러리. Tableau의 갤러리는 도구를 다운로드하거나 갤러리의 이점을 얻기 위해 도구를 사용할 필요가 없기 때문에 언급 자체를 보증하기에 충분할 정도로 시원합니다. 여기에있는 모든 시각화는 문서 및 전자 메일로 다운로드하거나 Tableau에서 제공하는 코드 스 니펫을 사용하여 웹 페이지에 포함 할 수 있습니다. 다른 사람들은 정말 인상적인 데이터 시각화에 대해 엄청난 노력을 기울였으며 Tableau는 해당 콘텐츠를 선별하여 다운로드 할 수있게했습니다. 이것은 비즈니스맨뿐만 아니라 연구원, 학생 및 언론인에게도 컨텐츠를 육체 화하고 아름답게 할뿐만 아니라 최신 정보를 유지하는 방법을 찾고있는 훌륭한 리소스입니다.

Tableau Public

3. Microsoft Power BI. 이것은 우리의 리뷰 중 하나에 대한 마지막 뻔뻔한 플러그이지만 Tableau와 마찬가지로 Microsoft Power BI를 무료로 다운로드 할 수 있기 때문에 포함시켜야합니다. 또한 Tableau와 마찬가지로 Microsoft는 Power BI 사용자와 누구나 자유롭게 사용할 수있는 시각화를 찾고있는 사람들이 액세스 할 수있는 시각화 갤러리를 보유하고 있습니다.

4. Google Data Studio. Google 마케팅 플랫폼의 일부인 Google Data Studio를 사용하면 한 번의 게시 가능한 시각화가 아닌 대시 보드뿐만 아니라 여러 데이터보기를 구축 할 수 있습니다. 학습 곡선이 다소 필요하다는 Google의 전통을 따르지만 그럼에도 불구하고 사용하기가 어렵지는 않습니다. 또한 Google 애널리틱스와 잘 통합되어있어 강력한 페어링이 가능합니다. 특히 두 도구 모두 무료 버전으로 제공되기 때문입니다.

5. 히트 맵을 엽니 다. 이것은 일종의 지리 데이터가있는 것으로 추정되는 스프레드 시트를 한 번의 클릭으로 작동하는 히트 맵으로 변환하는 데 도움이됩니다. Google 스프레드 시트와 함께 작동하므로 Openheatmap을 사용하려면 Microsoft Excel 스프레드 시트를 가져와야합니다. 그러나 가능한 결과를 고려할 때 비교적 간단한 요구 사항입니다.

오픈 히트 맵

6. 전단지. 이것은 완전히 초보자를위한 도구가 아닙니다. JavaScript 시각화 라이브러리이기 때문에 데이터 시각화 프레임 워크에 직접 통합해야합니다. 그러나 초경량 (33 KB 만)이기 때문에 잘 알려져 있으며지도뿐만 아니라 모바일 장치를 위해 특별히 설계된 대화 형 매핑 비주얼을 만드는 에이스입니다. 우리가 검토 한 일부 상용 BI 도구의 경우에도 큰 주문이 될 수 있습니다. 따라서 명령 줄이 두렵지 않거나 API (응용 프로그래밍 인터페이스)를 호출하지 않는 경우이를 확인하십시오.

7. Datawrapper. 그럼에도 불구하고 독일에 본사를 둔 회사 인 Datawrapper GmbH가 후원하는 Datawrapper는 여러 유럽 국가와 미국의 디자이너, 개발자 및 기자 팀에 의해 구축 된 다국적 기업입니다. 이 도구는 기사와 함께 빠르고 쉽게 소화 할 수있는 시각화를 만들려는 기자를 위해 특별히 제작되었습니다. 그러나 비슷한 데이터보기가 필요한 사람에게는 유용합니다. 회사를 지원하는 유료 버전이 있지만 10, 000 개 차트를 초과하는 무료 플랜도 있으며, 이로 인해 많은 SMB 운영자가 오랫동안 만족할 것입니다. 이 도구는 전적으로 웹 기반이며 웹 사이트에는 액세스 메커니즘뿐만 아니라 Datawrapper 사용 방법에 대한 온라인 학습 수업을 수강 할 수있는 아카데미 영역도 포함되어 있습니다. River라는 갤러리 영역도 있습니다.이 영역에는 사용자가 공유 할 데이터와 시각화를 업로드 할 수 있습니다.

데이터 래퍼

8. 차트 빌더. 이 차트는 2013 년 금융 뉴스 웹 사이트 Quartz에서 공개적으로 제공 한 잘 알려진 차트 작성 도구입니다. Quartz는 저널리스트가 신속하게 수치 데이터를 시각적으로 렌더링하여 기사를 돋보이게 할 수 있도록 도구를 자체적으로 개발했습니다. 아이러니하게도, Chartbuilder는 그다지 예쁘지 않으며 초보자도 사용할 수있는 가장 쉬운 도구가 아닙니다. 도구를 다운로드하고 Python 스크립트를 활성화하여 도구를 실행하는 방법을 이해해야합니다.

그러나 그 후에는 단순히 데이터를 도구로 잘라 붙여 넣는 것만으로도 간단하지만 도구를 통해 또는 스타일 시트를 통해 조정할 수있는 그래픽을 생성합니다. 툴의 유일한 단점은 약간의 복잡성 외에도이 목록의 다른 툴과는 달리 대화 형 시각화를 생성하지 않는다는 것입니다. Chartbuilder는 정적 차트 만 생성합니다. 단 몇 단계 만 거치면 게시 된 콘텐츠를 매끄럽게 만드는 데 적합하기 때문에 매우 정교합니다.

9. 정보는 아름답습니다. 이것은 단순히 다른 도구를 사용하여 다른 사람들이 만든 인상적이고 사전 구축 된 시각화 라이브러리입니다. 갤러리는 재미 있고 모든 것이 다운로드 가능하지만 라이센스 계약에주의를 기울여야합니다. 이 계약은 개인 (특히 학생 및 학자)에게 무료로 액세스 할 수 있지만 상업적인 작업에 이러한 시각화를 사용하려면 일부 반죽을 포크해야합니다. 정확히 당신이 누구인지와 웹 사이트 소유자와의 이메일 교환에 달려 있습니다. 경고하기 위해:이 이야기에 대한 시각화 비용을 지불하도록 요청했으며 요청 후 2 주 후에도 여전히 답을 듣지 못했습니다. 따라서 빠른 처리 시간이 일정의 일부라면 다른 곳을보십시오.

10. 구체화를 엽니 다. 성공적인 데이터 시각화: 데이터 변환에 대한 간과는 종종 간과되고 있습니다. 오늘날 빅 데이터가 다양한 데이터 소스, 스프레드 시트, 기계 학습 (ML) 알고리즘에서 수집 한 긴 트랜잭션 로그에 대한 통찰력을 제공하려는 경우 특히 그렇습니다.

데이터 변환은 일반적으로 많은 수의 이질적인 숫자를 가져 와서 매끄러운 관련 데이터 집합으로 만드는 고통스러운 (일반적인 사람들에게) 프로세스를 말합니다. 즉, 데이터 정리 (서식 및 오류 검사), 변환 (기본 Microsoft Excel과 같은 형식에서 XML과 같은 다른 형식으로 변경) 및 웹 페이지와 같은 외부 서비스 및 사용중인 BI 도구에서 데이터를 사용할 수있게됩니다.. 이것이 힘들고 눈물을 흘리며 뇌를 구부리는 일이라고 생각한다면 Open Refine와 같은 데이터 변환 도구를 사용하지 않는 한 옳을 것입니다. 이 도구는 Google의 깃발 아래 시작되었지만 자체적으로 브랜드 이름이 변경되었습니다. 여전히 무료이며 사용하기 쉽기 때문에 불일치 한 데이터에 대해 머리를 두드리면 확인하십시오.