Para principiantes y uso general:
* Tableau Public: Interfaz gratis, arrastrar y soltar, ideal para gráficos y paneles básicos. Almacenamiento de datos limitado.
* Google Data Studio: GRATIS, basado en la web, fácil de usar, excelente para conectarse a productos de Google, como hojas y análisis.
* Power BI Desktop: Herramienta gratuita y robusta de Microsoft, excelente para conectarse a varias fuentes de datos, visualizaciones potentes.
* Excel: Una herramienta familiar, permite gráficos básicos y cierta personalización. Limitado para visualizaciones complejas.
* tramly: Biblioteca de Python de código abierto, ideal para visualizaciones interactivas y aplicaciones web.
Para usuarios y científicos de datos más avanzados:
* Bibliotecas de Python:
* matplotlib: Fundación para muchas otras bibliotecas, versátiles para parcelas 2D.
* Seaborn: Construido en matplotlib, se centra en la visualización de datos estadísticos, parcelas visualmente atractivas.
* Plotly Express: Envoltura más fácil de usar en torno a Plotly, ideal para visualizaciones interactivas basadas en la web.
* bokeh: Para gráficos y paneles interactivos, se puede utilizar para aplicaciones web.
* r bibliotecas:
* ggplot2: El enfoque de gramática de gráficos permite gráficos altamente personalizables.
* brillante: Aplicaciones web interactivas para visualizaciones R.
* Folleto: Para mapas interactivos y datos geográficos.
* Otras herramientas:
* d3.js: Biblioteca JavaScript para crear visualizaciones altamente personalizables e interactivas.
* Altair: Biblioteca de visualización declarativa de Python se centra en crear gráficos utilizando una sintaxis concisa.
Necesidades específicas:
* Datos geográficos: QGIS, ArcGIS, Folleto (para aplicaciones web).
* Datos de series de tiempo: Grafana, Prometeo, Kibana.
* Inteligencia empresarial: Escritorio de Tableau, Power BI, Looker.
* Visualizaciones de aprendizaje automático: Tensorboard (para modelos de flujo de tensor), mlflow.
Elegir la herramienta correcta:
* Tus datos: Considere el tipo de datos, el tamaño y la fuente.
* Tus habilidades: ¿Eres un principiante o un experto?
* Tus objetivos: ¿Qué tipo de visualización necesitas?
* Presupuesto: Algunas herramientas son gratuitas, otras se les paga.
* Equipo: ¿Su equipo necesita colaborar en visualizaciones?
Es mejor probar algunas herramientas diferentes para ver cuál funciona mejor para sus necesidades. Muchos ofrecen pruebas gratuitas o incluso versiones gratuitas.