Top 15 Open Source Data Visualization Tools für 2023

Name

Sebastian Brandt

Updated on 2.8.2023

In der heutigen datengesteuerten Welt ist die Bedeutung der Datenvisualisierung nicht zu unterschätzen. Sie bietet eine grafische Darstellung von Informationen und Daten und macht komplexe Daten verständlicher, zugänglicher und verwendbar. Insbesondere Open-Source-Tools haben in diesem Bereich immense Popularität erlangt, da sie leistungsstarke Funktionen ohne hohe Kosten bieten. Dieser Leitfaden soll die besten Open-Source-Data-Visualization-Tools vorstellen, die für das Jahr 2023 herausragend sind.

Was ist Datenvisualisierung?

Datenvisualisierung ist im Kern die Praxis, Informationen in einen visuellen Kontext wie eine Karte oder ein Diagramm zu übersetzen, um Daten für das menschliche Gehirn leichter verständlich zu machen. Diese visuelle Darstellung kann Muster, Trends und Erkenntnisse in den Daten offenlegen, die in textbasierten Daten möglicherweise unbemerkt bleiben würden. Datenvisualisierung ist somit eine Brücke zwischen technischen und nicht-technischen Bereichen und ermöglicht einen klaren Blick auf komplexe Datensätze.

Warum Open-Source-Tools für Datenvisualisierung verwenden?

Die Entwicklung der Softwareindustrie hin zu Open-Source-Lösungen ist offensichtlich, und Datenvisualisierungstools sind dabei keine Ausnahme. Die Vorliebe für Open-Source in diesem Bereich lässt sich auf mehrere überzeugende Gründe zurückführen:

• Kosteneffizienz: Das Fehlen von Lizenzkosten bei Open-Source-Tools macht sie finanziell attraktiv. Dieser Kostenvorteil ermöglicht es einer vielfältigen Zielgruppe, darunter Start-ups, kleinen und mittleren Unternehmen sowie Einzelprofis, erstklassige Tools ohne finanzielle Belastung zu nutzen.

• Anpassungsfähigkeit: Open-Source-Tools gewähren den Benutzern Zugriff auf ihren Quellcode. Diese Transparenz ermöglicht Anpassungen, Funktionserweiterungen oder Korrekturen, um das Tool an spezifische Anforderungen anzupassen.

• Community-Unterstützung: Ein charakteristisches Merkmal von Open-Source-Tools ist die robuste Community, die sie unterstützt. Diese Gemeinschaften, bestehend aus Experten, Entwicklern und alltäglichen Benutzern, fördern die Zusammenarbeit, erleichtern den Austausch von Wissen und bieten unschätzbare Unterstützung.

PyGWalker: Open Source Data Visualization Tool, das Tableau kostenlos ersetzt

Unter den Auswahlmöglichkeiten der Open Source Data Visualization Tools hat sich PyGWalker (opens in a new tab) als bemerkenswertes Tool herausgestellt. Es wurde mit einem Schwerpunkt auf explorative Datenanalyse entwickelt und bietet einen frischen Ansatz für die Datenvisualisierung.

Beschreibung: PyGWalker wandelt Pandas-Datenrahmen nahtlos in eine interaktive Benutzeroberfläche um und spiegelt dabei die Fähigkeiten von Plattformen wie Tableau wider. Es kombiniert geschickt die Rechenleistung von Python mit der interaktiven Essenz renommierter Visualisierungsplattformen.

Verwendung: Die Verwendung von PyGWalker kann ein unkomplizierter Prozess sein. Sie können es einfach in Kaggle Notebook oder Google Colab Notebook testen:

PyGWalker in Kaggle ausprobieren (opens in a new tab)	PyGWalker in Google Colab ausprobieren (opens in a new tab)
(opens in a new tab)	(opens in a new tab)

Sie können PyGWalker leicht in Ihrem Jupyter Notebook einrichten, indem Sie die folgenden Schritte ausführen:

pip install pygwalker
import pandas as pd
import pygwalker as pyg

Ihren Datenrahmen importieren:

df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv', parse_dates=['date'])
walker = pyg.walk(df)

Das war's. Jetzt haben Sie eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche ähnlich wie bei Tableau, um Daten durch Ziehen und Ablegen von Variablen zu analysieren und zu visualisieren.

Hier sind einige Beispiele, die Sie mit PyGWalker erstellen können:

(opens in a new tab)

(opens in a new tab)

Vorteile:

• Integration: PyGWalker wurde entwickelt, um harmonisch mit Jupyter Notebooks zusammenzuarbeiten und ist bei Datenwissenschaftlern und Analysten beliebt.
• Benutzererfahrung: Das Tool priorisiert die Benutzererfahrung und bietet eine intuitive Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche für mühelose Datenvisualisierung.
• Anpassungsfähigkeit: Seine Kompatibilität mit verschiedenen Datenrahmen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Pandas und Polars, unterstreicht seine Vielseitigkeit.

Nachteile:

• PyGWalker ist eine neu entwickelte Python-Bibliothek, die Ihr Feedback und Ihre Unterstützung benötigt. Bitte tragen Sie zum Projekt bei, indem Sie Probleme melden (opens in a new tab), Vorschläge geben, es in sozialen Medien teilen oder ein ⭐ auf PyGWalker GitHub (opens in a new tab) hinterlassen.

Bewertung: ⭐⭐⭐⭐⭐

Ein genauerer Blick auf beliebte Open Source Data Visualization Tools

Das Reich der Open-Source-Data-Visualisierungstools ist umfangreich und jedes Tool bietet eine einzigartige Palette von Funktionen. Lassen Sie uns eine vergleichende Analyse einiger beliebter Tools im Bereich der Open-Source-Data-Visualisierung durchführen:

D3.js: Eine bahnbrechende Kraft in der Datenvisualisierung

Beschreibung: D3.js, ein Akronym für Data-Driven Documents, ist seit langem ein Eckpfeiler der Data-Visualization-Community. Seine Fähigkeit, Daten an ein Document Object Model (DOM) zu binden und dann datengesteuerte Transformationen auf das Dokument anzuwenden, hebt es von anderen ab.

Vorteile:

• Flexibilität: D3.js ist bekannt für seine Flexibilität und ermöglicht die Erstellung einer vielfältigen Palette von Visualisierungen.
• Community-Unterstützung: Mit einer lebendigen Entwickler- und Benutzer-Community ist Unterstützung und Zusammenarbeit immer verfügbar.

Nachteile:

• Komplexität: Der umfangreiche Funktionsumfang erfordert eine gewisse Einarbeitung, insbesondere für diejenigen, die nicht mit JavaScript und SVG vertraut sind.

Anwendungsfälle:

• Ideal für die Erstellung interaktiver Visualisierungen für Webanwendungen.
• Geeignet für Projekte, die benutzerdefinierte Visualisierungen erfordern.

Bewertung: ⭐⭐⭐⭐☆

Matplotlib: Fortgeschrittenes Open Source Data Visualization Tool für komplexe Daten

Beschreibung: Matplotlib ist ein leistungsstarkes Tool, das komplexe Datenbeziehungen visuell darstellt und sich besonders an diejenigen richtet, die es mit komplexen Datensätzen zu tun haben.

Vorteile:

• Vielseitigkeit: Kann eine Vielzahl von Data-Visualization-Aufgaben bewältigen.
• Integration: Funktioniert gut mit Python und seinen Bibliotheken.

Nachteile:

• Einarbeitung: Kann für Anfänger herausfordernd sein.

Anwendungsfälle:

• Wissenschaftliche Forschung.
• Fortgeschrittene Datenanalyseprojekte.

Bewertung: ⭐⭐⭐⭐☆

Plotly: Interaktives Open Source Data Visualization Tool

Beschreibung: Plotly ist ein Open-Source-Tool, das sich durch die Erstellung, Bearbeitung und gemeinsame Nutzung interaktiver Datenvisualisierungen auszeichnet und sowohl für technische als auch nicht-technische Benutzer geeignet ist.

Vorteile:

• Interaktivität: Ermöglicht es den Benutzern, mit den Visualisierungen zu interagieren.
• Integration: Unterstützt verschiedene Programmiersprachen wie Python, R und Julia.

Nachteile:

• Leistung: Die Verarbeitung sehr großer Datensätze kann eine Herausforderung darstellen.

Anwendungsfälle:

• Wissenschaftliches Rechnen.
• Geschäftsanalyse.

Bewertung: ⭐⭐⭐⭐☆

Candela: Open Source Data Visualization Tool für JavaScript-Benutzer

Beschreibung: Candela ist ein spezielles Data-Visualization-Tool für JavaScript-Benutzer, das entwickelt wurde, um visuell ansprechende Darstellungen von Daten zu erstellen.

Vorteile:

• JavaScript-Integration: Ideal für Entwickler, die mit JavaScript vertraut sind.
• Vielseitigkeit: Geeignet für verschiedene Data-Visualization-Anforderungen.

Nachteile:

• Einarbeitung: Kann für Nicht-JavaScript-Benutzer einige Zeit in Anspruch nehmen.

Anwendungsfälle:

• Webentwicklungsprojekte.
• Interaktive Datenvisualisierung auf Websites.

Bewertung: ⭐⭐⭐☆☆

Google Charts: Umfassendes Data-Visualization-Tool von Google

Beschreibung: Entwickelt von Google, bietet Google Charts eine Vielzahl von Visualisierungsoptionen, von Tortendiagrammen und Balkengraphen bis hin zu Tabellen und Karten.

Vorteile:

• Vielfalt: Eine breite Palette von Diagrammtypen.
• Integration: Integriert sich nahtlos mit anderen Google-Diensten.

Nachteile:

• Abhängigkeit: Hängt von der Infrastruktur von Google ab.

Anwendungsfälle:

• Webentwicklung.
• Bildungsprojekte.

Bewertung: ⭐⭐☆☆☆

Tableau Public: Kostenloses Data-Visualization-Tool von Tableau

Beschreibung: Als Variante von Tableau ist Tableau Public darauf spezialisiert, Daten in Erkenntnisse umzuwandeln und sie einem breiteren Publikum im Internet zugänglich zu machen.

Vorteile:

• Öffentliches Teilen: Entwickelt für die öffentliche Datenfreigabe.
• Interaktivität: Ermöglicht Benutzern, mit veröffentlichten Daten zu interagieren.

Nachteile:

• Datenschutz: Alle veröffentlichten Daten sind öffentlich zugänglich.

Anwendungsfälle:

• Open-Data-Projekte.
• Datenanalyse in Gemeinschaftsprojekten.

Bewertung: ⭐⭐⭐☆☆

wpDataTables Lite: Open Source Data Visualization Tool für WordPress

Beschreibung: wpDataTables Lite ist ein beliebtes WordPress-Plugin, mit dem Benutzer schnell Diagramme und Tabellen erstellen können, um die Datenvisualisierung auf WordPress-Sites nahtlos und effizient zu gestalten.

Vorteile:

• Benutzerfreundlich: Für diejenigen ohne technischen Hintergrund konzipiert.
• Integration: Integriert sich nahtlos mit WordPress.

Nachteile:

• Plattformbeschränkung: Speziell für WordPress-Benutzer zugeschnitten.

Anwendungsfälle:

• Blogging und Inhalteerstellung auf WordPress.
• Schnelle Datenvisualisierung auf Websites.

Bewertung: ⭐⭐☆☆☆

FusionCharts: JavaScript-basiertes Open Source Data Visualization Tool

Beschreibung: FusionCharts bietet eine umfassende JavaScript-Charting-Bibliothek mit technischem Support, was es zu einem vielseitigen Werkzeug für verschiedene Data-Representation-Anforderungen macht.

Vorteile:

• Vielfältige Chart-Optionen: Umfangreiche Charting-Optionen stehen zur Verfügung.
• Support: Bietet technischen Support für Benutzer.

Nachteile:

• Preis: Einige Funktionen könnten hinter einer Paywall stehen.

Anwendungsfälle:

• Geschäftsberichte und Dashboards.
• Webanwendungen.

Bewertung: ⭐⭐⭐☆☆

Bokeh: Interaktive Visualisierungen für moderne Webbrowser

Beschreibung: Bokeh, ausgesprochen 'bo-kay', ist eine Python-Bibliothek, die die Erstellung interaktiver und skalierbarer Visualisierungen erleichtert. Es ist darauf ausgelegt, browserbasierte Visualisierungen zu generieren, um eine breitere Reichweite und Kompatibilität zu gewährleisten.

Vorteile:

• Interaktivität: Bokeh zeichnet sich durch die Erstellung interaktiver Plots aus, die in Webanwendungen eingebettet werden können.
• Eigenständige HTML: Die Visualisierungen können als eigenständige HTML-Dateien exportiert werden, was das Teilen und Einbetten erleichtert.

Nachteile:

• Einarbeitung: Obwohl es viele Funktionen bietet, kann das Beherrschen von Bokeh einige Zeit dauern, insbesondere für diejenigen, die neu in Python sind.

Anwendungsfälle:

• Webanwendungen, die eingebettete interaktive Plots erfordern.
• Daten-Dashboards für Geschäftsanalysen.

Bewertung: ⭐⭐⭐☆☆

Grafana: Open Source Plattform für Überwachung und Beobachtung

Beschreibung: Obwohl Grafana hauptsächlich für Überwachung und Beobachtung bekannt ist, sind seine Fähigkeiten in der Datenvisualisierung bemerkenswert. Es ermöglicht Benutzern, Metriken abzufragen, zu visualisieren und zu verstehen, egal wo sie gespeichert sind.

Vorteile:

• Integration von Datenquellen: Grafana unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen, von Prometheus bis zu SQL-Datenbanken.
• Alarmierung: Neben der Visualisierung bietet es Alarmierungsfunktionen basierend auf spezifischen Datenbedingungen.

Nachteile:

• Spezifischer Anwendungsfall: Es ist mehr auf die Überwachung zugeschnitten und könnte nicht die erste Wahl für allgemeine Data-Visualization-Aufgaben sein.

Anwendungsfälle:

• IT-Operationen und Überwachung.
• Dashboards für Echtzeitanalysen.

Bewertung: ⭐⭐⭐☆☆

Altair: Deklarative Visualisierung in Python

Beschreibung: Altair bietet eine einfache API zur Erstellung einer Vielzahl von Visualisierungen auf deklarative Weise. Es basiert auf den Vega- und Vega-Lite-Visualisierungsgrammatiken.

Vorteile:

• Einfachheit: Die deklarative Natur ermöglicht es, Visualisierungen ohne ausufernden Code einfach zu erstellen.
• Integration: Funktioniert nahtlos mit Jupyter Notebooks und ist daher besonders beliebt für Datenexploration.

Nachteile:

• Begrenzung der Datensatzgröße: Aufgrund seines Designs eignet es sich eher für kleinere Datensätze.

Anwendungsfälle:

• Schnelle Datenexploration und Prototyping.
• Akademische Projekte und Forschung.

Bewertung: ⭐⭐⭐☆☆

Datawrapper: Vereinfachung der Kunst der Erstellung von Diagrammen und Karten

Beschreibung: Datawrapper ist ein Tool, das speziell für Journalisten, Blogger und andere Content-Ersteller entwickelt wurde. Es vereinfacht den Prozess der Erstellung interaktiver Diagramme und Karten, ohne dass programmierbare Fähigkeiten erforderlich sind.

Vorteile:

• Benutzerfreundliche Benutzeroberfläche: Dank seiner Drag-and-Drop-Funktionalität können auch Personen ohne technischen Hintergrund überzeugende Visualisierungen erstellen.
• Einbettbarkeit: Die Visualisierungen können problemlos in Websites und Artikel eingebettet werden, was sie bei Online-Publishern beliebt macht.

Nachteile:

• Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten: Obwohl es für Standardvisualisierungen großartig ist, bietet es möglicherweise nicht die Tiefe an Anpassungsmöglichkeiten wie einige andere Tools.

Anwendungsfälle:

• Online-Publishing-Plattformen, die regelmäßige Datenvisualisierungen erfordern.
• Schnelle Visualisierungen für das Teilen in sozialen Medien.

Bewertung: ⭐⭐☆☆☆

Cytoscape: Netzwerkdatenvisualisierung

Beschreibung: Cytoscape ist auf die Visualisierung von molekularen Interaktionsnetzwerken und biologischen Signalwegen spezialisiert. Es ist eine Plattform, die speziell auf die Bedürfnisse der Bioinformatik und der sozialen Netzwerkanalyse zugeschnitten ist.

Vorteile:

• Spezialisiertes Tool: Der Fokus auf Netzwerkvisualisierung gewährleistet einen Funktionsumfang, der auf diese spezifische Anforderung zugeschnitten ist.
• Erweiterbarkeit: Eine Vielzahl von Plugins steht zur Erweiterung seiner Fähigkeiten zur Verfügung.

Nachteile:

• Nischenpublikum: Aufgrund seiner spezialisierten Natur ist es möglicherweise nicht für allgemeine Data-Visualization-Aufgaben geeignet.

Anwendungsfälle:

• Bioinformatikforschung und molekulare Datenanalyse.
• Soziale Netzwerkanalyse für akademische Forschung.

Bewertung: ⭐⭐☆☆☆

RAWGraphs: Die Verbindung zwischen Tabellenkalkulationen und Datenvisualisierung

Beschreibung: RAWGraphs dient als Brücke zwischen Tabellenkalkulationsanwendungen und Vektorgrafik-Editoren. Es ermöglicht Benutzern, Visualisierungen mithilfe einer einfachen Oberfläche zu erstellen und sie dann zur weiteren Bearbeitung zu exportieren.

Vorteile:

• Keine Programmierung erforderlich: Es wurde für diejenigen entwickelt, die Visualisierungen erstellen möchten, ohne in den Code einzutauchen.
• Vielfältige Exportoptionen: Visualisierungen können in verschiedenen Formaten, einschließlich SVG und PNG, exportiert werden.

Nachteile:

• Online-Abhängigkeit: Als webbasiertes Tool erfordert es eine aktive Internetverbindung.

Anwendungsfälle:

• Designer, die einen Ausgangspunkt für ihre Datenvisualisierungen benötigen.
• Schnelle Visualisierungen für Präsentationen und Berichte.

Bewertung: ⭐⭐☆☆☆

Diese Bewertungen und Beschreibungen wurden auf Grundlage des gegebenen Textes erstellt und berücksichtigen möglicherweise nicht alle Aspekte der einzelnen Tools. Es ist ratsam, weitere Recherche durchzuführen, um eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Fazit

Der Bereich der Open-Source-Datenvisualisierungstools ist umfangreich und vielfältig. Von Tools, die auf Bioinformatik zugeschnitten sind, bis hin zu solchen, die für Journalisten entwickelt wurden, ist für jeden etwas dabei. Die Schlüssel liegt darin, die spezifischen Anforderungen Ihres Projekts zu identifizieren und ein Tool auszuwählen, das diesen Anforderungen entspricht. Ob Sie eine tiefe Anpassungsfähigkeit, Benutzerfreundlichkeit oder spezifische Integrationen suchen, die Open-Source-Community hat eine Lösung für Sie parat.

In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Datenvisualisierung ist es entscheidend, sich über die neuesten Tools und Trends auf dem Laufenden zu halten. Egal, ob Sie ein erfahrener Datenwissenschaftler, ein aufstrebender Analyst oder jemand mit einem lockeren Interesse an Daten sind, die Welt des Open-Source bietet einen Schatz an Tools zum Erkunden, Lernen und Erstellen. Tauchen Sie ein und entdecken Sie die Kraft der visuellen Datenrepräsentation.

FAQ

Welches Datenvisualisierungstool ist Open Source?
Es gibt mehrere Open-Source-Datenvisualisierungstools zur Auswahl. Einige der prominenten sind D3.js, Plotly, Vega-Lite, Matplotlib, PyGWalker und viele mehr. Die Wahl hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und der Art der zu verarbeitenden Daten ab.

Welches Datenvisualisierungstool ist am einfachsten zu bedienen?
Für Personen ohne technischen Hintergrund oder Programmierkenntnisse bieten Tools wie Datawrapper und RAWGraphs intuitive Drag-and-Drop-Benutzeroberflächen und gehören daher zu den einfachsten zu bedienenden Tools. Zusätzlich bietet PyGWalker eine nahtlose Erfahrung, insbesondere für diejenigen, die mit Python und Jupyter Notebooks vertraut sind.

Welches ist das beste Tool, um eine Datenbank zu visualisieren?
Für die Visualisierung von Datenbankdaten sticht Grafana hervor, insbesondere wenn es um Überwachung und Beobachtung geht. Es unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen und bietet leistungsstarke Visualisierungsfunktionen für große Datensätze. Apache Superset ist eine weitere robuste Option, die für die Datenexploration und Visualisierung auf Unternehmensebene entwickelt wurde.