Création de visualisations choroplèthes dynamiques avec Plotly

Création de visualisations choroplèthes dynamiques avec Plotly une explosion de couleurs et de mouvement

Utilisation d’un package facile à apprendre pour créer une visualisation complexe

La visualisation des données est une étape souvent négligée par les scientifiques des données. Cela nous aide à raconter des histoires en analysant et en organisant les données de manière compréhensible. En éliminant tous les détails techniques et en mettant en évidence les informations clés, les scientifiques des données peuvent expliquer l’importance de leur travail aux gestionnaires et aux cadres non techniques.

Il existe de nombreux outils pour aider à visualiser les données. Pendant des années, Microsoft Excel dominait le marché de la visualisation statique. Au fil du temps, nous nous sommes tournés vers des visualisations dynamiques et une flexibilité accrue pour présenter davantage de données de manière plus claire. Deux types d’outils ont contribué à la création de visualisations dynamiques.

• Logiciels de Business Intelligence et d’Analyse: Tableau, PowerBI
• Bibliothèques de programmation open source: D3.js, Plotly Dash

Les logiciels tiers tels que Tableau et PowerBI sont excellents pour les personnes non techniques. Les interfaces de type glisser-déposer et les abstractions permettent aux analystes de créer facilement des tableaux de bord dynamiques. Les inconvénients sont les suivants:

• les logiciels sont chers
• une courbe d’apprentissage est nécessaire pour maîtriser ces outils
• des limites de conception de visualisation; le logiciel peut ne pas autoriser certains composants

Les bibliothèques de programmation open source sont excellentes pour les personnes techniques. Ceux qui sont à l’aise avec l’ingénierie logicielle peuvent suivre la documentation pour créer des visualisations dynamiques flexibles avec facilité. De plus, ces packages sont gratuits à utiliser (Plotly propose une version payante pour ses composants Dash d’entreprise).

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Voici les différences entre D3.js et Plotly:

• D3.js est conçu en JavaScript, Plotly est conçu en Python
• D3.js existe depuis plus longtemps que Plotly et bénéficie donc d’un meilleur soutien de la communauté et d’un écosystème plus mature (exemples et tutoriels étendus).
• D3.js exige des ingénieurs qu’ils comprennent les détails de bas niveau du développement web (HTML, CSS, JavaScript) pour l’utiliser efficacement. Plotly abstrait ces détails dans des classes Python faciles à utiliser.
• D3.js a une courbe d’apprentissage abrupte en raison de sa nature JavaScript…

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