Учиться в Практикуме

Анализ данных • 05 октября 2023 • 5 мин чтения

Аналитика — это красиво: 8 сервисов для визуализации данных

Разобрались, с помощью каких инструментов можно построить графики, диаграммы и дашборды. Спойлер: для работы с большинством из них специальные знания в программировании не нужны.

Для чего нужно визуализировать данные

Недостаточно просто собрать и проанализировать данные. Результаты нужно в понятной форме донести до заказчика, руководителя, коллег, у которых может и не быть навыков аналитика или программиста. Поэтому специалисты, которые работают с данными, часто строят графики и делают презентации с помощью сервисов для визуализации.

Вот кому может пригодиться умение работать с такими сервисами:

● аналитикам данных — чтобы презентовать выводы из отчетов;
● продактам и проджектам, маркетологам, бренд-менеджерам — чтобы следить за бизнес-метриками, маркетинговыми показателями;
● журналистам, копирайтерам, редакторам — чтобы доносить информацию до читателей в удобной форме;
● продуктовым и графическим дизайнерам — чтобы визуализировать любые типы данных и преподносить их в проектах понятно и красиво.

Строить графики и дашборды учат на курсе «Визуализация данных и введение в BI-инструменты». После прохождения программы студенты смогут интегрировать диаграммы из различных программ в отчёты, создавать интерактивные карты, выделять инсайты из исследований и презентовать их заказчикам.

Научитесь презентовать выводы из массивов данных

Визуализируйте бизнес-запросы и создавайте интерактивные дашборды, которые наглядно объяснят сложные показатели. Вводная часть курса — бесплатно.

Попробовать

Какие сервисы для визуализации существуют

Выяснили, в чём преимущества и недостатки восьми самых популярных инструментов визуализации и для каких целей они используются. Со многими из них можно работать из России, а для некоторых понадобится подключить VPN.

1. Tableau

Один из самых популярных сервисов для интерактивной визуализации данных и бизнес-аналитики. С его помощью можно проанализировать большой объём информации и показать результаты в удобной форме — от простых таблиц до диаграмм.

✅ Плюсы

● Собирает информацию из разных источников (от Excel до баз данных), объединяет несколько таблиц в одну.

● Строит разные графики: диаграммы, карты, интерактивные дашборды и презентации.

● Справляется с несложными задачами машинного обучения — помогает находить тренды, строит предсказания и сегментирует данные.

❌Минусы

● Действующие лицензии аннулированы, а старые не продлеваются.

● Не всегда позволяет предобработать данные. Например, сервис не умеет приводить слова к их словарной форме. Поэтому часто информацию сначала обрабатывают с помощью кода или специальных библиотек, а затем загружают в Tableau.

Материал по теме:

Что такое система Tableau и зачем она аналитикам

Подробнее

2. DataLens

Сервис Яндекса для визуализации и анализа данных — хорошая альтернатива программам, которые ограничили доступ пользователям с российскими IP-адресами. С ним можно подключаться к разным источникам данных, отслеживать бизнес-метрики с помощью собранных дашбордов и делиться полученными результатами.

Пример дашборда DataLens на основе анализа открытых данных о ДТП на дорогах России

✅ Плюсы

● Сервис бесплатный.

● Можно делиться доступом с командой или с внешними партнерами и разграничить права так, чтобы каждый увидел только свою аналитику.

● Можно подключаться к разным базам данных: и облачным, и локальным, и комбинировать информацию в одном дашборде.

❌Минусы

● Не самый понятный интерфейс: нужно время, чтобы разобраться. Для этого у DataLens есть обучающие курсы.

3. Google Data Studio

Ещё один сервис по визуализации информации, который может работать в сочетании с другими сервисами Google — например, с таблицами. Помогает маркетологам, аналитикам делать отчёты интерактивными и наглядными. Правда, инструментов для визуализации здесь меньше, чем в Tableau.

Один из шаблонов Google Data Studio для анализа данных о населении планеты

✅ Плюсы

● Есть бесплатный тариф.

● Есть возможность через облако делиться работой с коллегами, чтобы они редактировали данные.

❌Минусы

● Google Data Studio доступна бесплатно для создателей и читателей отчётов. Но для расширения возможностей сервиса придётся купить тариф Pro. Чтобы узнать его стоимость, нужно связаться с отделом продаж.

● Не умеет прогнозировать результаты на основе имеющихся данных.

● Интерфейс не интуитивен, с первого раза с ним сложно разобраться неподготовленным пользователям.

4. Plotly

Plotly — инструмент для построения графиков, аналитики и статистики. В этом сервисе сразу несколько специалистов могут работать над одним проектом. Plotly предоставляет библиотеки научных графиков для языков программирования Python, MATLAB, Perl, JavaScript и других.

У Plotly есть несколько продуктов:

● Dash — позволяет создавать аналитические веб-приложения;
● Chart Studio Cloud — для интерактивных графиков;
● Chart Studio Enterprise — для интерактивных графиков, которые можно делать в команде на единой платформе.

На карте, созданной в Plotly, показано движение американского спутника H45-K1

✅ Плюсы

● Много вариантов для построения графиков, уникальных диаграмм.

● Работать над проектом могут сразу несколько человек — их количество зависит от оплаченного тарифа.

● Через облако можно делиться работой с коллегами, чтобы они редактировали данные.

● В Plotly есть бесплатная библиотека для визуализации в Python — очень популярный инструмент у аналитиков данных.

❌Минусы

● Большинство продуктов платные. Чтобы узнать стоимость, нужно заполнить заявку на сайте проекта.

5. Datawrapper

Datawrapper позволяет отображать информацию в виде диаграмм, карт или таблиц. Количество инструментов визуализации данных не ограничено даже в бесплатной версии.

Таблица, созданная в Datawrapper, показывает ожидаемую продолжительность жизни в разных странах

✅ Плюсы

● Сервис гарантирует конфиденциальность: данные защищены, пока пользователь не нажмет кнопку «Опубликовать».

● Созданные в Datawrapper графики, таблицы, диаграммы красиво выглядят на всех устройствах — от смартфона до стационарного компьютера.

● Можно работать над одним проектом в команде.

❌Минусы

● В бесплатной версии есть много инструментов для визуализации, но они экспортируются только в формате PNG.

● На всех типах визуализации в бесплатной версии будет название сервиса.

● Чтобы надписи с названием сервиса не было, нужно заплатить около $599 в месяц.

● Разные форматы файлов — PNG, PDF, SVG — тоже доступны только в платной версии.

6. Flourish

Проектирует и создает интерактивную графику — её можно встроить на сайт или экспортировать в виде векторного изображения. Сервис визуализации Flourish прост в использовании: с ним могут работать даже люди, которые не имеют навыков работы с аналитикой данных или программирования — например, журналисты.

Интерактивный график, который показывает, как год за годом менялась численность городского населения в разных странах

✅ Плюсы

● Простой интерфейс и функции — смогут разобраться пользователи без специальных технических знаний.

● Большой выбор шаблонов, в том числе анимированных и интерактивных.

● Можно делиться шаблонами с другими пользователями.

● Данные можно загружать вручную или в таблицах.

● Работает и на компьютере, и на смартфоне.

❌Минусы

● Бесплатная версия доступна для работы только одному пользователю. Сколько стоит платная версия — можно выяснить, написав Flourish. На сайте есть только варианты тарифов, без цен.

● Визуализация доступна только с эмблемой приложения.

● Сервис ограничил доступ пользователям с российскими IP-адресами.

7. RAWGraphs

Программа для визуализации данных с открытым исходным кодом. RAWGraphs позволяет исследовать данные и создавать графики, диаграммы специалистам без навыков программирования.

Один из вариантов визуализации в RAW Graphs — автор изобразил социальные и экономические проблемы Европы

✅ Плюсы

● Для работы с сервисом не нужно платить и регистрироваться.

● Данные пользователей обрабатываются только веб-браузером. Операции на стороне сервера не выполняются, и другие пользователи не смогут скопировать информацию.

● Большой выбор шаблонов, которые пользователи могут настраивать для своих задач.

❌Минусы

● Работает только с локальными файлами формата .tsv, .csv, .dsv или .json.

● С сервисом может быть сложно работать тем, кто никогда не сталкивался с аналитикой и визуализацией данных, — сначала данные нужно собрать в таблицу, затем загрузить, самостоятельно выбрать диаграмму и указать, какие значения чему будут соответствовать.

8. Dygraphs

Сервис для исследования и онлайн-визуализации больших объёмов данных.

Dygraphs создаёт интерактивные диаграммы. На этом графике можно наводить курсор мыши, чтобы выделить отдельные значения

✅ Плюсы

● Интерактивные инструменты включены по умолчанию: можно масштабировать, наводить курсор на фрагменты, чтобы узнать определённые данные.

● Все типы визуализации работают на компьютерах, планшетах и смартфонах.

❌Минусы

● Людям, которые совсем не разбираются в программировании, будет непросто — для использования Dygraphs нужен навык работы с JavaScript.

9. Chart Blocks

Chart Blocks переносит данные из электронных таблиц в графику. Инструмент подходит тем, кто никогда не программировал, — кодирование для визуализации не требуется.

Один из вариантов круговой диаграммы, которую можно создать на основе загруженных данных

✅ Плюсы

● Как бы ни были собраны данные, Chart Blocks их визуализирует. Можно использовать электронные таблицы, базы данных или вводить информацию напрямую.

● Можно экспортировать диаграммы в разных форматах: PNG, PDF, SVG, EPS, PS. Ещё можно опубликовать визуализацию на сайте Chart Blocks и получить ссылку, чтобы встроить её на других ресурсах.

❌Минусы

● Выбор диаграмм ограничен, но их дизайн можно настраивать по своему усмотрению.

● С бесплатной версией на графиках остаётся логотип сервиса и нельзя работать над визуализацией в команде. За расширение настроек придется заплатить — от $20 в месяц в зависимости от тарифа.

Совет эксперта

Александр Вальд

Хорошая визуализация делается только в контексте бизнес-задачи и заказчика. Даже самая красивая презентация становится бесполезной, если на неё не будут смотреть. Поэтому, чтобы создать качественную визуализацию данных, нужно определить цель проекта — что донести с помощью инфографики. Правильно подготовить данные для загрузки, выбрать подходящий тип визуализации, привести всю информацию к единообразию. Не стоит упаковывать данные в одну визуализацию — лучше, если будет несколько иллюстраций, зато простых и понятных.

Статью подготовили: