Top 15 de Ferramentas de Visualização de Dados de Código Aberto para 2023

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Sebastian Brandt

Updated on 02/08/2023

No mundo movido a dados de hoje, a importância da visualização de dados não pode ser superestimada. Ela oferece uma representação gráfica de informações e dados, tornando dados complexos mais compreensíveis, acessíveis e utilizáveis. As ferramentas de código aberto, em particular, têm ganhado imensa popularidade nesse campo, oferecendo recursos poderosos sem o alto custo associado. Este guia tem como objetivo destacar as melhores ferramentas de visualização de dados de código aberto que estão previstas para se destacar em 2023.

O que é Visualização de Dados?

Em sua essência, a visualização de dados é a prática de traduzir informações para um contexto visual, como um mapa ou gráfico, para tornar os dados mais fáceis de serem compreendidos pelo cérebro humano. Essa representação visual pode revelar padrões, tendências e insights nos dados que podem passar despercebidos em dados baseados em texto. Em essência, a visualização de dados é uma ponte entre o técnico e o não técnico, proporcionando uma visão clara de conjuntos de dados complexos.

Por que Usar Ferramentas de Código Aberto para Visualização de Dados?

A trajetória da indústria de software em direção a soluções de código aberto é evidente, e as ferramentas de visualização de dados não foram deixadas para trás. A preferência por soluções de código aberto nesse campo pode ser atribuída a várias razões convincentes:

• Economia de Custo: A ausência de custos de licenciamento com ferramentas de código aberto as torna financeiramente atraentes. Essa vantagem de custo garante que um público diversificado, incluindo startups, pequenas e médias empresas e profissionais individuais, possa acessar ferramentas premium sem comprometer seus orçamentos.

• Customização: As ferramentas de código aberto concedem aos usuários acesso ao seu código-fonte. Essa transparência permite modificações, adições de recursos ou correções, garantindo que a ferramenta seja adaptada para atender a necessidades específicas.

• Suporte da Comunidade: Uma característica marcante das ferramentas de código aberto é a comunidade robusta que as apoia. Essas comunidades, compostas por especialistas, desenvolvedores e usuários comuns, promovem a colaboração, facilitam a troca de conhecimentos e oferecem um suporte inestimável.

PyGWalker: Ferramenta de Visualização de Dados de Código Aberto que Substitui o Tableau Gratuitamente

Entre a seleção de Ferramentas de Visualização de Dados de Código Aberto, PyGWalker (opens in a new tab) se destaca como uma ferramenta que merece destaque. Projetado com foco na análise exploratória de dados, o PyGWalker apresenta uma abordagem inovadora para a visualização de dados.

Descrição: O PyGWalker transforma perfeitamente dataframes pandas em uma interface interativa, espelhando as capacidades de plataformas como o Tableau. Ele combina habilmente o poder computacional do Python com a essência interativa das renomadas plataformas de visualização.

Uso: Usar o PyGWalker pode ser um processo simples. Você pode testá-lo facilmente no Kaggle Notebook ou no Google Colab Notebook:

Experimente o PyGWalker no Kaggle (opens in a new tab)	Experimente o PyGWalker no Google Colab (opens in a new tab)
(opens in a new tab)	(opens in a new tab)

Você pode configurar facilmente o PyGWalker em seu Jupyter Notebook seguindo as seguintes etapas:

pip install pygwalker
import pandas as pd
import pygwalker as pyg

Importe seu dataframe

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

Isso é tudo. Agora você tem uma interface de usuário semelhante ao Tableau para analisar e visualizar dados arrastando e soltando variáveis.


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Dê uma olhada em alguns exemplos que você pode criar com o PyGWalker:

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Prós:

• Integração: Projetado para funcionar em harmonia com Jupyter Notebooks, o PyGWalker é um favorito entre cientistas de dados e analistas.
• Experiência do Usuário: A ferramenta prioriza a experiência do usuário, oferecendo uma interface intuitiva de arrastar e soltar para visualização de dados sem esforço.
• Adaptabilidade: Sua compatibilidade com vários dataframes, incluindo, mas não se limitando a, pandas e polars, destaca sua versatilidade.

Contras:

• O PyGWalker é uma biblioteca Python recém-desenvolvida que precisa do seu feedback e suporte. Por favor, contribua para o projeto reportando problemas (opens in a new tab), dando sugestões, compartilhando nas redes sociais ou deixando uma ⭐ no PyGWalker GitHub (opens in a new tab).

Avaliação: ⭐⭐⭐⭐⭐

Uma Análise Profunda das Ferramentas Populares de Visualização de Dados de Código Aberto

O universo das ferramentas de visualização de dados de código aberto é vasto, sendo que cada ferramenta oferece um conjunto único de recursos. Vamos mergulhar em uma análise comparativa de algumas ferramentas populares no espaço de visualização de dados de código aberto:

D3.js: Uma Força Pioneira em Visualização de Dados

Descrição: O D3.js, acrônimo para Data-Driven Documents, é há muito tempo um esteio na comunidade de visualização de dados. Sua capacidade de vincular dados a um Modelo de Objeto de Documento (DOM) e, em seguida, implementar transformações baseadas em dados no documento, o diferencia.

Prós:

• Flexibilidade: O D3.js é conhecido por sua flexibilidade, permitindo a criação de uma ampla variedade de visualizações.
• Apoio da comunidade: Com uma comunidade vibrante de desenvolvedores e usuários, o suporte e a colaboração estão sempre disponíveis.

Contras:

• Complexidade: Seu conjunto abrangente de recursos requer uma curva de aprendizado, especialmente para aqueles não familiarizados com JavaScript e SVG.

Casos de Uso:

• Ideal para criar visualizações interativas para aplicações web.
• Adequado para projetos que exigem visualizações personalizadas.

Avaliação: ⭐⭐⭐⭐☆

Matplotlib: Ferramenta Avançada de Visualização de Dados de Código Aberto para Dados Complexos

Descrição: O Matplotlib é uma poderosa ferramenta projetada para representar visualmente relações de dados complexas, especialmente para aqueles que lidam com conjuntos de dados intrincados.

Prós:

• Versatilidade: Pode lidar com uma ampla variedade de tarefas de visualização de dados.
• Integração: Funciona bem com Python e suas bibliotecas.

Contras:

• Curva de Aprendizado: Pode ser desafiador para iniciantes.

Casos de Uso:

• Pesquisa científica.
• Projetos avançados de análise de dados.

Avaliação: ⭐⭐⭐⭐☆

Plotly: Ferramenta Interativa de Visualização de Dados de Código Aberto

Descrição: O Plotly é uma ferramenta de código aberto que se destaca na criação, edição e compartilhamento de visualizações de dados interativas, atendendo a usuários técnicos e não técnicos.

Prós:

• Interatividade: Permite aos usuários interagir com as visualizações.
• Integração: Suporta várias linguagens de programação, como Python, R e Julia.

Contras:

• Desempenho: O manuseio de conjuntos de dados muito grandes pode ser desafiador.

Casos de Uso:

• Computação científica.
• Análise de negócios.

Avaliação: ⭐⭐⭐⭐☆

Candela: Ferramenta de Visualização de Dados de Código Aberto para Usuários de JavaScript

Descrição: A Candela é uma ferramenta de visualização de dados dedicada a usuários de JavaScript, projetada para criar representações visualmente atraentes de dados.

Prós:

• Integração com JavaScript: Ideal para desenvolvedores familiarizados com JavaScript.
• Versatilidade: Adequado para diversas necessidades de visualização de dados.

Contras:

• Curva de Aprendizado: Pode exigir algum tempo para usuários não familiarizados com JavaScript.

Casos de Uso:

• Projetos de desenvolvimento web.
• Representação interativa de dados em sites.

Avaliação: ⭐⭐⭐☆☆

Google Charts: Ferramenta Abrangente de Visualização de Dados do Google

Descrição: Desenvolvido pelo Google, o Google Charts oferece uma infinidade de opções de visualização, desde gráficos de pizza e gráficos de barras até tabelas e mapas.

Prós:

• Diversidade: Ampla variedade de tipos de gráficos.
• Integração: Integra-se perfeitamente a outros serviços do Google.

Contras:

• Dependência: Depende da infraestrutura do Google.

Casos de Uso:

• Desenvolvimento web.
• Projetos educacionais.

Avaliação: ⭐⭐☆☆☆

Tableau Public: Ferramenta Gratuita de Visualização de Dados da Tableau

Descrição: Uma variante do Tableau, o Tableau Public se especializa em transformar dados em insights e torná-los acessíveis a um público mais amplo na web.

Prós:

• Compartilhamento Público: Projetado para compartilhamento de dados abertos.
• Interatividade: Permite que os usuários interajam com os dados publicados.

Contras:

• Privacidade dos Dados: Todos os dados publicados são públicos.

Casos de Uso:

• Projetos de dados abertos.
• Análise de dados impulsionada pela comunidade.

Avaliação: ⭐⭐⭐☆☆

wpDataTables Lite: Ferramenta de Visualização de Dados de Código Aberto para WordPress

Descrição: O wpDataTables Lite é um popular plugin do WordPress que permite aos usuários criar rapidamente gráficos e tabelas, facilitando a representação de dados em sites do WordPress.

Prós:

• Fácil de Usar: Projetado para aqueles sem conhecimento técnico.
• **Integração

**: Integra-se perfeitamente ao WordPress.

Contras:

• Limitação de Plataforma: Especificamente voltado para usuários do WordPress.

Casos de Uso:

• Blogging e criação de conteúdo no WordPress.
• Representação rápida de dados em sites.

Avaliação: ⭐⭐☆☆☆

FusionCharts: Ferramenta de Visualização de Dados de Código Aberto Baseada em JavaScript

Descrição: O FusionCharts oferece uma abrangente biblioteca de gráficos em JavaScript, com suporte técnico, tornando-a uma ferramenta versátil para diversas necessidades de representação de dados.

Prós:

• Diversidade de Opções de Gráficos: Extensas opções de gráficos disponíveis.
• Suporte: Oferece suporte técnico aos usuários.

Contras:

• Preço: Algumas funcionalidades podem ser pagas.

Casos de Uso:

• Relatórios de negócios e painéis de controle.
• Aplicações web.

Avaliação: ⭐⭐⭐☆☆

Bokeh: Visualizações Interativas para Navegadores Web Modernos

Descrição: O Bokeh, pronunciado 'bo-kay', é uma biblioteca Python que facilita a criação de visualizações interativas e escaláveis. É projetado para gerar visualizações baseadas em navegadores, garantindo um alcance e compatibilidade maiores.

Prós:

• Interatividade: A força do Bokeh reside na criação de gráficos interativos que podem ser incorporados em aplicações web.
• HTML Independente: As visualizações podem ser exportadas como arquivos HTML independentes, facilitando o compartilhamento e a incorporação.

Contras:

• Curva de Aprendizado: Embora ofereça muitos recursos, dominar o Bokeh pode levar algum tempo, especialmente para os novos no Python.

Casos de Uso:

• Aplicações web que requerem gráficos interativos incorporados.
• Painéis de dados para análise de negócios.

Avaliação: ⭐⭐⭐☆☆

Grafana: Plataforma de Código Aberto para Monitoramento e Observabilidade

Descrição: Embora o Grafana seja conhecido principalmente pelo monitoramento e observabilidade, suas capacidades de visualização de dados são notáveis. Ele permite que os usuários consultem, visualizem e compreendam métricas, independentemente de onde estejam armazenadas.

Prós:

• Integração de Fontes de Dados: O Grafana suporta uma infinidade de fontes de dados, desde o Prometheus até bancos de dados SQL.
• Alertas: Além da visualização, oferece recursos de alerta com base em condições de dados específicas.

Contras:

• Uso Específico: É mais direcionado ao monitoramento e pode não ser a primeira escolha para tarefas genéricas de visualização de dados.

Casos de Uso:

• Operações de TI e monitoramento.
• Painéis de análise em tempo real.

Avaliação: ⭐⭐⭐☆☆

Altair: Visualização Declarativa em Python

Descrição: O Altair oferece uma API simples para criar uma ampla variedade de visualizações de forma declarativa. Ele é construído com base nas gramáticas de visualização Vega e Vega-Lite.

Prós:

• Simplicidade: Sua natureza declarativa torna fácil a criação de visualizações sem código extenso.
• Integração: Funciona perfeitamente com notebooks Jupyter, tornando-se uma das favoritas para exploração de dados.

Contras:

• Limitação do Tamanho do Conjunto de Dados: Dado seu design, é mais adequado para conjuntos de dados menores.

Casos de Uso:

• Exploração rápida de dados e prototipagem.
• Projetos acadêmicos e pesquisa.

Avaliação: ⭐⭐⭐☆☆

Datawrapper: Simplificando a Arte de Criar Gráficos e Mapas

Descrição: O Datawrapper é uma ferramenta que atende especificamente a jornalistas, blogueiros e outros criadores de conteúdo. Ele simplifica o processo de criação de gráficos e mapas interativos sem a necessidade de codificação.

Prós:

• Interface Amigável ao Usuário: Sua funcionalidade de arrastar e soltar garante que até mesmo aqueles sem formação técnica possam criar visualizações envolventes.
• Incorporável: As visualizações podem ser facilmente incorporadas em sites e artigos, tornando-se uma das favoritas entre os editores on-line.

Contras:

• Personalização Limitada: Embora seja ótimo para visualizações padrão, pode não oferecer a profundidade de personalização que algumas outras ferramentas proporcionam.

Casos de Uso:

• Plataformas de publicação on-line que requerem visualizações de dados regulares.
• Visualizações rápidas para compartilhamento em redes sociais.

Avaliação: ⭐⭐☆☆☆

Cytoscape: Visualização de Dados de Rede

Descrição: O Cytoscape é direcionado para a visualização de redes de interação molecular e vias biológicas. É uma plataforma que atende especificamente às necessidades de bioinformática e análise de redes sociais.

Prós:

• Ferramenta Especializada: Seu foco na visualização de redes garante um conjunto de recursos adaptados a essa necessidade específica.
• Extensível: Uma variedade de plugins estão disponíveis para estender ainda mais suas capacidades.

Contras:

• Público-alvo Específico: Devido à sua natureza especializada, pode não ser adequado para tarefas genéricas de visualização de dados.

Casos de Uso:

• Pesquisa em bioinformática e análise de dados moleculares.
• Análise de redes sociais para pesquisa acadêmica.

Avaliação: ⭐⭐☆☆☆

RAWGraphs: A Ligação Entre Planilhas e Visualização de Dados

Descrição: O RAWGraphs funciona como uma ponte entre aplicativos de planilha e editores de gráficos vetoriais. Ele permite aos usuários criar visualizações usando uma interface simples e, em seguida, exportá-las para um aperfeiçoamento posterior.

Prós:

• Não Requer Programação: É projetado para aqueles que desejam criar visualizações sem a necessidade de codificação.
• Diversas Opções de Exportação: As visualizações podem ser exportadas em diversos formatos, incluindo SVG e PNG.

Contras:

• Dependência Online: Sendo uma ferramenta baseada na web, requer uma conexão à Internet ativa.

Casos de Uso:

• Designers que precisam de um ponto de partida para suas visualizações de dados.
• Visualizações rápidas para apresentações e relatórios.

Avaliação: ⭐⭐☆☆☆

Essas avaliações e descrições são baseadas no texto fornecido e podem não levar em consideração todos os aspectos das ferramentas individuais. Recomenda-se realizar pesquisas adicionais para tomar uma decisão informada.

Conclusão

O universo das ferramentas de visualização de dados de código aberto é vasto e variado. Desde ferramentas voltadas para bioinformática até aquelas projetadas para jornalistas, há algo para todos. A chave é identificar as necessidades específicas do seu projeto e escolher uma ferramenta que esteja alinhada com esses requisitos. Seja você um cientista de dados experiente, um analista em ascensão ou alguém com interesse casual em dados, a comunidade de código aberto tem uma solução esperando por você.

Com o cenário de visualização de dados em constante evolução, manter-se atualizado com as últimas ferramentas e tendências é crucial. Seja qual for o seu perfil, o mundo do código aberto oferece um tesouro de ferramentas para explorar, aprender e criar. Mergulhe e descubra o poder da representação visual de dados.

Perguntas Frequentes

Qual ferramenta de visualização de dados é de código aberto? Existem várias ferramentas de visualização de dados de código aberto, algumas das quais incluem o PyGWalker, D3.js, Bokeh, Grafana, Altair, Datawrapper, Cytoscape e RAWGraphs.

Qual é a melhor ferramenta de visualização de dados de código aberto? A "melhor" ferramenta de visualização de dados de código aberto pode variar dependendo das necessidades específicas do projeto. Alguns podem preferir o PyGWalker pela sua interface semelhante ao Tableau, enquanto outros podem optar pelo D3.js devido à sua flexibilidade.

O que é visualização de dados? A visualização de dados é a prática de representar informações e dados de forma visual, como gráficos, mapas ou infográficos, para torná-los mais compreensíveis e acessíveis.

Por que usar ferramentas de código aberto para visualização de dados? As ferramentas de código aberto são populares devido à sua economia de custos, possibilidade de customização e suporte de comunidades ativas, o que as torna uma escolha atraente para diversas organizações e indivíduos.