Визуализация данных становится все более ценным навыком, востребованным во многих организациях. Она помогает вам разобраться в данных и донести свои выводы до менее технической аудитории. Обладание этим навыком даст пользу вашей карьере и поможет перейти на профессию, ориентированную на данные.
Введение
Существует множество путей изучения и практики визуализации данных. Многие из них требуют настройки, обслуживания и использования сложных инструментов.
Python – язык номер один в обработке большого количества данных. Он универсален и может работать с данными практически от любого источника.
Если вы хотите использовать Python для получения отчетов из Яндекс.Директ с последующей визуализацией с помощью сервисов визуализации от Яндекс и Google, то можете приобрести нашу подробную онлайн-документацию.
У вас может появиться вопрос, какую библиотеку визуализации данных Python лучше всего изучить и использовать для своих проектов, ведь Python обладает обширной экосистемой инструментов и бывает сложно выбрать правильную из них.
Это статья поможет вам в этом. В ней рассказывается почему важна визуализация данных и почему Python является одним из лучших инструментов визуализации. Также здесь будут продемонстрированы пять лучших библиотек визуализации данных Python, их основные функции и когда их целесообразно использовать.
Почему важна визуализация данных?
Визуализация данных – это мощный способ получения информации на основе данных и передачи ее другим пользователям.
Основной задачей анализа данных является понимание взаимосвязей внутри набора данных и их актуальности для проработки вариантов использования. Хорошая визуализация часто быстрее приводит к хорошим идеям, чем часы сбора и перебора данных обычными способами и более понятна нетехнической аудитории. По этим причинам визуализация данных является центральным видом деятельности в любой организации, которая хочет принимать сложные решения на основе данных.
Существует множество ситуаций, когда визуализация данных даст максимальный результат, например, при проведении презентации по продажам, проведении маркетинговых исследований или настройке панели мониторинга ключевых показателей эффективности.
Почему Python – отличный язык для визуализации данных?
Python в настоящее время является одним из самых популярных языков программирования и основным, когда речь идет об обработке большого количества данных.
Python прост в освоении, помогает в автоматизации рутинных задач и обеспечивает доступ к данным и аналитике . Многие крупные компании используют Python для выполнения критически важных операций в рамках своего бизнеса.
Python обладает процветающей экосистемой обработки данных, включая библиотеки визуализации данных. Это делает Python особенно полезным в областях, где Вам необходимо дополнить свою работу аналитикой, например, в маркетинге или продажах.
Однако популярность и богатая экосистема Python могут отпугнуть новичков, поскольку они боятся запутаться, какую библиотек визуализации использовать в том или ином случае. Чтобы помочь Вам в этом мы сделали краткий обзор пяти лучших библиотек визуализации Python.
Библиотеки визуализации данных
Мы можем охарактеризовать библиотеки визуализации данных по следующим факторам:
- Интерактивность: предполагает ли библиотека интерактивные элементы
- Синтаксис: какой уровень контроля предлагает библиотека и следует ли она определенной парадигме
- Основные преимущества и варианты использования: к какой ситуации библиотека является лучшим выбором.
В таблице приведены лучшие библиотеки визуализации Python в соответствии с этими факторами:
Теперь разберем каждую библиотеку подробнее.
Matplotlib
Matplotlib – наиболее широко используемая библиотека визуализации. Она появилась в 2003 году как бесплатная замена MATLAB, пакета прикладных программ для решения задач технических вычислений.
Из-за её раннего запуска и популярности вокруг Matplotlib существует огромное комьюнити. Вы можете с легкостью найти обучающие материалы и форумы с обсуждениями, а также множество дополнительных инструментов, которые расширяют использование библиотеки (например, в географических данных или 3D визуализации). Кроме того многие библиотеки Python (например, pandas) используют её в своих функциях визуализации.
Matplotlib обеспечивает детальное управление графиками, что делает его универсальным решением с широкой номенклатурой графиков и опций конфигурации. Однако его многочисленные возможности настройки усложняют его использование и могут отпугнуть. Стандартная тема Matplotlib не соответствует современным рекомендациям по визуализации. Также для полноценного использования основных функций библиотеки могут понадобиться дополнительные библиотеки (например, по обработке временных данных).
Matplotlib – хороший выбор, если:
- вам нужен детальный контроль над вашими графиками;
- вам нужно что-то надежное, с огромным комьюнити;
- вы готовы к не самому интуитивному обучению.
Seaborn
Seaborn – это библиотека визуализации, делающая графики Matplotlib более удобными. Она уходит от сложности Matplotlib и предлагает интуитивно понятный синтаксис и презентабельные результаты без каких-либо дополнительных действий.
Библиотека seaborn поддерживает создание статистических графиков. Она хорошо взаимодействует с датафреймами pandas, обеспечивает отображение данных на визуализации и может преобразовывать данные как часть графика.
Также у него есть выразительная стандартная тема с различными цветовыми палитрами, определенными с учетом лучших мировых практик.
Поскольку seaborn является оболочкой для Matplotlib вы можете настроить свои графики, обратившись к базовым объектам Matplotlib.
Seaborn – хороший выбор, если:
- вы цените скорость;
- вам не нужна интерактивность;
- вам не нужна низкоуровневая конфигурация.
Bokeh
Bokeh – это библиотека визуализации, основанная на парадигме GRAMMAR OF GRAPHICS (Грамматика Графики). Она специально разработана для веб-визуализации больших наборов данных.
Библиотека предоставляет структурированный способ создания графиков и поддерживает рендеринг интерактивных визуализаций в веб-приложениях на стороне сервера. Она имеет как высокоуровневый, так и низкоуровневый интерфейс, который вы можете использовать в зависимости от ваших реальных потребностей, времени и навыков.
Bokeh – хороший выбор, если:
- вам необходимо создать интерактивные визуализации в веб-приложении (например, панель мониторинга);
- вам нравится подход GRAMMAR OF GRAPHICS, но вы не находите Altair интуитивно понятным;
- у вас есть высокоуровневые и низкоуровневые варианты использования (например, data science и production).
Altair
Altair – это библиотека визуализации, которая предоставляет уникальный декларативный синтаксис для создания интерактивных графиков. Он основан на спецификации грамматики VEGA-LITE, позволяя вам составлять диаграммы из графических единиц и комбинировать их модульным способом.
Декларативный подход Altair позволяет сосредоточиться на предполагаемом результате визуализации и оставить преобразования данных библиотеке. Эта функция особенно полезна для исследования данных, когда вы пытаетесь объединить различные способы изучения и визуализации проблемы.
Altair – хороший выбор, если:
- вы проводите много исследований данных и экспериментов и хотите поделиться результатами в интерактивном формате;
- вам не нужна низкоуровневая настройка;
- вам нравится парадигма грамматики графики и вы предпочитаете синтаксис Altair.
Plotly
Plotly – это библиотека визуализации данных с открытым исходным кодом и часть экосистемы, разработанной Plotly, Inc. Компания также разрабатывает Dash, библиотеку информационных панелей на Python, и предлагает услуги приложений визуализации данных для корпоративных клиентов. По этой причине Plotly – отличный инструмент для создания интерактивных визуализаций и информационных панелей, ориентированных на бизнес.
Plotly предлагает высокоуровневый интерфейс для быстрой разработки и низкоуровневый для большего контроля. Он также отображает графики из простых словарей и имеет широкий спектр предопределенных типов графиков.
Plotly – хороший выбор, если:
- вы создаете коммерческие продукты и информационные панели со сложными взаимосвязями и конвейерами данных;
- вам нужен широкий спектр интерактивных графиков, используемых в бизнесе и исследованиях;
- у вас есть высокоуровневые и низкоуровневые варианты использования (например, data science и production).
Научитесь визуализировать свои данные с помощью Python
Эта статья показала вам полезность Python для визуализации данных. В нем представлен обзор пяти лучших библиотек визуализации данных на Python. Мы надеемся, что это помогло вам выбрать правильную библиотеку для вашего проекта.
Но если вы все еще боитесь разбираться в программировании на Python, то предлагаем воспользоваться нашей подробной документацией для создания красивых интерактивных дашбордов более простыми инструментами (Looker Studio, DataLens) из данных получаемых с помощью API Яндекс.Директа.
Полезные ссылки:
Первый материал на новой платформе!