Рекомендуется ли Python для визуализации данных?

В связи с постоянно растущим спросом на данные в окружающем нас мире организации участвуют в своего рода крысиных бегах, чтобы улучшить методы накопления данных и повысить общую эффективность своих данных.

Визуализация данных сегодня является неотъемлемой частью революции данных и помогла многим организациям выйти на первое место в том, что касается данных о клиентах и оборудовании. В последнее время визуализация данных стала важным инструментом, поскольку она помогает предприятиям расти и конкурировать в постоянно меняющемся мире, чтобы улучшить свою прибыль для дальнейшего роста.

Визуализация данных сыграла ключевую роль в том, чтобы помочь организациям расти и становиться более конкурентоспособными в современном мире, ориентированном на данные. Статистика за 2020 год показывает, что ошеломляющие 67 процентов всех малых предприятий тратили более 10 тысяч долларов на аналитику данных и другие связанные с этим меры. Этот процент сам по себе свидетельствует о растущем значении данных и о том, насколько они важны в современном мире.

Общие сведения о визуализации данных

Растущий трафик данных из нескольких источников создал своего рода проблему для организаций. Компаниям с большой клиентской базой может быть трудно отслеживать всех клиентов и показатели спроса, тем более что тенденции регулярно меняются.

Генерация данных от клиентов — это одно, а работа с этими данными для получения действенных идей — совсем другое. Компаниям с большой клиентской базой сложно собирать данные в простом формате и получать из них структурированные результаты.

Организации и бизнес-менеджеры, стремящиеся извлечь смысл из своих данных, должны придумать новые методы визуализации, чтобы их данные были простыми для понимания и доступными для всех. Чтобы убедиться, что вы используете весь потенциал своих данных, необходимо сгруппировать их и визуализировать следующими способами:

• Диаграммы
• Точечные диаграммы
• Гистограммы
• Карты
• Диаграммы
• Матриц
• Дендрограммы+
• Хронология
• Древовидное сопоставление
• Таблицы

Терабайты данных, которые у вас есть в настоящее время, представляют собой просто набор беспорядочных чисел в их необработанном виде. Если вы не структурируете и не визуализируете эти данные, вы не сможете извлечь из них смысл и решения. Визуализации упрощают процесс структурирования и понимания данных и предоставляют пользователям простой способ получения результатов.

Благодаря доступу к данным из нескольких источников визуализация данных также оказалась технически крепким орешком. Организации могут либо обратиться к сторонним решениям, либо использовать навыки штатных разработчиков и использовать потенциал Python для работы.

Такие языки, как PHP и другие, уже давно предпочтительны для методов визуализации, но разработчики Python могут использовать потенциал языка для повышения эффективности и включения истинных преимуществ языка программирования.

Давайте сегодня изучим Python как язык программирования и посмотрим на его потенциал для визуализации данных и других связанных с этим задач.

Проблемы, связанные с Python

Как и в случае с любым другим языком программирования, существуют определенные проблемы, с которыми вы можете столкнуться при визуализации данных с помощью Python. Python по своей сути не хватает мощных фреймворков визуализации, которые вы можете найти в таких языках программирования, как PHP. У Python есть потенциал, но он не дотягивает.

Python поставляется с Matplotlib, Seaborn и Pyplot в качестве библиотек данных, но они либо очень тяжелые, либо имеют проблемы с синтаксисом.

Преимущества Python

Рассмотрев проблемы, связанные с Python, мы теперь рассмотрим преимущества, которые делают Python рекомендуемым для визуализации данных.

Преимущества, упомянутые ниже, делают язык программирования надежным вариантом для ваших методов визуализации данных.

Открытый исходный код

Python — это язык программирования с открытым исходным кодом, который позволяет разработчикам расширять его в зависимости от результатов, которые они предпочитают. Разработчики, работающие над Python, всегда создают новые библиотеки, фреймворки и функции, которые расширяют потенциал языка. Python может быть легко доступен для всех и бесплатен для использования.

Простота в освоении

Кривая обучения Python не так уж и сложна, и ваши разработчики смогут использовать его для визуализации данных в кратчайшие сроки. Разработчики смогут облегчить процесс и не будут иметь никаких проблем с интеграцией Python в выбранную систему визуализации данных.

Связь

Возможно, одним из самых больших преимуществ Python является то, что он может подключаться практически ко всем системам баз данных в Интернете. Независимо от того, какую систему вы предпочитаете для сбора данных, вы можете подключить Python и использовать их вместе.

Масштабируемость для роста

Масштабируемость — это еще один аспект, в котором Python принимает вызов и дает потрясающие результаты. Python обладает удивительной масштабируемостью и может расти вместе с вашими требованиями к данным. Если у вас есть бизнес, который генерирует значительный объем данных, Python должен иметь возможность расти в темпе и соответствовать возможностям генерации данных.

Основные библиотеки Python

Python включает в себя ряд библиотек, которые могут помочь в визуализации данных. Хотя ранее мы упоминали, что эти библиотеки не такие быстрые, как библиотеки PHP, они все же могут справляться с требованиями визуализации данных и давать исключительные результаты. Некоторые из лучших библиотек включают в себя:

• Боке: Библиотека боке может обрабатывать потоковую передачу данных в реальном времени и создавать веб-графики с интерактивным дизайном.
• Geoplotlib: Geoplotlib можно использовать для построения графиков, отображающих географические данные, относящиеся ко всем пользователям.
• Gleam: Gleam дает вам возможность создавать действенные результаты и создавать интерактивные приложения, полностью основанные на Python.

Хотя Python не считается лучшим вариантом для визуализации данных, мы рекомендуем его из-за предлагаемой масштабируемости и гибкости. Природа языка программирования с открытым исходным кодом позволяет разработчикам работать над ним и оживлять данные с помощью визуализаций.