상위 10개 무료 데이터 시각화 도구 알아보기

콘텐츠가 웹사이트 방문자에게 미치는 영향을 크게 향상시키는 것은 사실이지만 그 중 상당 부분은gotten 며칠 만에. 사람들이 얼마나 많이 기억하고 잊어버리는지는 콘텐츠 배포를 위해 선택한 모드에 따라 다릅니다.

A에 따라 과학 연구, 인간은 90 일 만에 듣는 정보의 35 %를 잊어 버릴 수 있습니다. 흥미롭게도 정보가 관련 이미지와 쌍을 이루면 비율이 XNUMX %로 상당히 줄어 듭니다.

왜 궁금해?

믿거 나 말거나 뇌는 걸러 내기 위해 연결되어 있습니다 모든 감각의 99%format이온 거의 즉시. 최종적으로 1 % 만 처리되며 여기에는 인포 그래픽이 포함됩니다.

시선 추적 연구는 또한 웹 방문자가 이미지에 포함 된 정보에 더 많은 관심을 기울이고 있음을 입증했습니다. 이들 중 81 %는 스키머이며 일반적으로 읽기 전용입니다. 단어의 20-28 %.

이것은 무엇을 의미할까요?

간단히 말해서 인포 그래픽을 웹 사이트의 컨텐츠 레이아웃에 통합하는 데 우선 순위를 두어야합니다. 사실, 콘텐츠는 인포 그래픽과 쌍을 이룹니다 조회수 94 % 증가 다른 컨텐츠 유형보다. 결과적으로 인포 그래픽은 사이트를 향상시킬 수 있습니다 전체 트래픽이 12 % 감소했습니다.

따라서 인포 그래픽을위한 이상적인 프레임 워크를 디자인 할 수 있도록 콘텐츠 데이터를 관련 시각화로 효과적으로 변환하는 데 사용할 수있는 10 가지 무료 도구가 있습니다.

웹데이터록스

우리를 시작하기 위해 여기에 아주 흥미로운 이름이 있습니다. 그리고 소프트웨어는 확실히 JSON 및 CSV 파일에서 생성 된 정확한 데이터를 효과적으로 표시함으로써이를 준수합니다.

WebDataRocks는 본질적으로 특히 실시간 데이터 시각화와 관련하여 만족스럽고 간단한 웹 피벗 테이블입니다. 주 소스에서 중요한 값을 제공 한 후에는 데이터를 계산, 정렬 및 평균화하기 위해 WebDataRocks를 활용하여 모든 것을 그리드에 요약 된 정보로 표시 할 수 있습니다.

이 도구에서 가장 마음에 드는 것은 사용자 친 화성입니다. JavaScript 프레임 워크는 웹보고를 단순화하고 풍부하게하기 위해 여러 가지 분석 요소를 제공합니다. 사실, 결과 보고서를 저장 한 후 편리하게 검색 할 수 있습니다.

그리고 당신은 무엇을 알고 있습니까? WebDataRocks를 손쉽게 운영하기 위해 기술 전문가 일 필요는 없습니다. 계속해서 JSON 또는 CSV 파일을 시스템에 공급 한 다음 무거운 작업을 처리하십시오. 값에 대해 작업해야하는 경우 드릴 다운, 필터링, 정렬 및 끌어서 놓기 필드를 활용하십시오.

정말 간단합니다. 그리고 더 무엇입니까? WebDataRocks를 Angular 프레임 워크에 임베드 할 수 있습니다.

Tableau 공개

들어 본 적있다. Tableau Desktop? 유료 사용자 만 이용할 수있는 강력한 데이터 시각화 시스템입니다.

음, 그것은 무료 버전이 있음이 밝혀졌습니다. Tableau 퍼블릭. 그리고 궁금하시다면 그렇습니다. 그것은 또한 믿을 수 없을 정도로 효과적입니다. 그러나 여기서 유일한 주의 사항은 모든 시각화가 공개된다는 것입니다. 생성한 모든 것은 시스템의 공개 갤러리에서 액세스할 수 있습니다. 따라서 극도로 민감한 문제를 다룰 때 유행에 합류하기 위해 서두르지 마십시오.format이온.

그러나 다른 사용자의 선별 된 시각화가 프로젝트에 도움이 될 수도 있습니다. 이것을 상실 상황이라고 생각하십시오.

대중에게 데이터를 제공하는 것이 전혀 문제가되지 않는 경우 향상된지도, 차트, 그래프 등을 표시 할 수있는 Tableau Public의 끌어서 놓기 인터페이스를 사용하는 것이 좋습니다. 또한 팀 구성원을 초대하여 실시간으로 정보를 공동으로 업데이트하고 최신 상태를 유지할 수 있습니다.

여기에서 스토리지 허용량은 10GB로 확장되므로 상당히 견고합니다. 물론,이를 고칠 때까지 시간과 수천의 데이터 시각화가 필요합니다.

Tableau Public은 편의상 특히 효과적입니다. Google 스프레드 시트 및 Excel을 포함한 광범위한 데이터 소스에 직접 연결됩니다. 그런 다음 모바일 장치에 적합하게 최적화되어 사용자가 이동 중에 데이터를 슬라이스하고 깍을 수 있도록 도와줍니다.

D3.js

D3.js는 특히 프로그래밍 세계에서 두드러지며 많은 개발자들이 간단히“D3”이라고 말합니다. 그러나 공식적으로이 이름은“데이터 기반 문서”에서 XNUMX 개의“D”를 나타냅니다.

D3.js에 대한 나쁜 소식은 코딩이 필요하기 때문에 초보자에게 적합하지 않다는 것입니다. 그러나 약간의 추가 작업을 기꺼이 수행하려는 경우 프레임워크가 광범위하게 유연하다는 것을 알 수 있습니다. 매력적인 복잡한 그래프와 차트를 만드는 데 활용할 수 있습니다.wise 다른 친숙한 도구에서는 불가능합니다.

고맙게도 D3.js는 CSS, SVG 및 HTML과 같은 개방형 웹 기술에 관한 것입니다. 즉, 다양한 플랫폼 및 웹 브라우저와 원활하게 통합할 수 있습니다. Desktop, Android 및 iOS 애플리케이션은 세 가지 기술을 모두 편안하게 지원할 수 있습니다.

브라우저에 대해서는 D3.js를 원활하게 처리 할 수있는 최신 브라우저가 필요합니다. Internet Explorer 9 이전에 제공된 것은 전체 프레임 워크와 완전히 호환되지 않을 수 있습니다.

그러나 이것이 전부는 아닙니다. 이 도구를 사용하기 전에 D3 API에 익숙해 져야합니다. 시간이 다소 걸릴 수 있지만 D3.js는 매우 강력하기 때문에 모든 노력을 기울일 가치가 있습니다.

퓨전 차트

D3는 최신 브라우저 버전과 만 호환되지만 FusionCharts는 Internet Explorer 6과 같은 이전 버전을 지원할 수 있으므로 호환성 문제없이 완벽하게 작동 할 수 있습니다.

그럴 수 있지. 그러나 얼마나 강력합니까?

우선, FusionCharts는 960 개가 넘는지도와 90 개가 넘는 차트를 제공합니다. 이는 대부분의 시각화 전문가와 개발자가 필요로하는 것 이상의 방법입니다.

또한이 도구는 XML 및 JSON 파일을 지원하고 광범위한 플랫폼 및 장치와 통합되도록 제작되었습니다.

그러나 문제가 있습니다. 불행히도 FusionCharts는 완전히 무료가 아닙니다. 사용자가 지불하지 않고 모든 차트를 시험해 볼 수 있습니다. 그 이상은 라이센스를 구입 한 후에 만 ​​사용할 수 있습니다. 따라서 여기서 가장 좋은 방법은 도구를 몇 번만 활용하는 것입니다.

데이터 래퍼

독일에 본사를 둔 회사에 공식적으로 등록되어 있지만 Datawrapper는 여러 국가의 여러 언론인, 개발자 및 디자이너가 개발 한 오픈 소스 도구입니다.

언론인들은 그들이 주요 대상 사용자 인 것으로 밝혀 졌기 때문에 참여했습니다. Datawrapper는 뉴스 기사에 매우 적합한 매력적인 시각화를 작성하도록 최적화되었습니다.

하지만 오해하지 마세요. 다른 유형의 사용자는 여전히 해당 기능을 활용하여 데이터를 표시할 수 있습니다. CSV로 데이터를 소개하기만 하면 됩니다. format 선 및 막대 그래프와 같은 사용자 정의 시각화를 생성합니다.

안타깝게도 결과 차트를 볼 수있는 사람의 수는 제한되어 있습니다. 차트 당 최대 10,000 개의 조회수를 호스팅 할 수 있습니다. 그 이외의 것은 유료 버전으로 업그레이드해야합니다.

생각해 보니 10,000은 상당히 확실한 숫자입니다. 표준 소기업은이를 달성하는 데 시간이 걸릴 것입니다. 반면에 대기업은 유료 버전보다 훨씬 좋습니다.

웹 기반 도구의 "아카데미"섹션 덕분에 학습 곡선은 그리 가파르 지 않습니다. 사용자는이를 세부 온라인 수업에 활용하여 Datawrapper에 익숙해 지도록합니다. 그 외에도 시스템에는 업로드 한 영상을 공유하기위한 "강"섹션이 있습니다.

차트 빌더

정교하게 깨끗한 사용자 인터페이스를 찾고 있다면 Chartbuilder가 최우선 순위 중 하나 여야합니다. 이것은 유명한 금융 미디어 하우스가 언론인을 위해 만든 또 다른 유명한 도구입니다. 석영.

처음에 그들은 언론인들이 자신의 출판 된 이야기를 뒷받침하기 위해 수치를 신속하게 매력적인 시각 자료로 전환 할 수 있도록 설계했습니다. 그런 다음 나중에 무료 공개 소스 도구로 공개되었습니다.

그러나 여기서의 아이러니는 전형적인 기자가 실제로 Chartbuilder를 사용하는 것이 어렵다는 것을 알게됩니다. 앱을 다운로드 한 후 활성화 프로세스에 Python 코딩이 포함되므로 개발자 만 설정할 수 있습니다.

그러나 일단 완료되면 CSV 형식으로 데이터를 업로드하거나 Google 스프레드 시트 링크에서 직접 가져 오기만하면됩니다. 시스템은 스타일 시트 나 도구 자체를 통해 사용자 정의 할 수있는 해당 비주얼을 렌더링합니다.

불행히도 결과 시각화는 동적이고 대화식이 아닙니다. Chartbuilder는 정적 차트 만 지원할 수있는 것 같습니다. 그러나 이것을 얻으십시오-당신은 그것의 일을 종합적으로 수행하기 위해 그것에 의존 할 수 있습니다. 최종 그래픽은 일반적으로 잘 연마되어 게시 할 수 있습니다.

구글 차트

데이터 툴에 대해 논의 할 때마다 Google은 거의 항상 기능을 수행 할 것입니다. 매우 강력한 데이터 분석 및보고 기능으로 유명합니다. 시각화 측면에서 강국은 무료로 Google 차트를 제공합니다.

이제이 도구는 매우 간단하고 친숙한 사용자 인터페이스부터 시작하여이 도구에 대해 좋아할 것이 많습니다. 그리고 당신은 무엇을 알고 있습니까? Google은 모든 플랫폼과 브라우저에서 잘 작동하는 휴대용 시스템으로 개발했습니다. 또한 선호도에 따라 동적으로 조정할 수있는 점점 더 풍부한 갤러리를 제공합니다.

또한 Google 차트는 표준 선 그래프에서 광범위하게 복잡한 계층 트리 맵에 이르기까지 다양한 데이터 시각화 모드를 제공합니다. 이제 해당 방대한 데이터 컨트롤 세트와 결합하여 Google 차트는 모든 유형의 프로젝트에 매우 이상적입니다.

차터 드

Google 차트를 능가하는 단순성을 찾고 있다면 Charted를 확인하는 것이 좋습니다. 지금까지이 목록에서 가장 간단한 데이터 시각화 도구입니다.

여기에서 비주얼을 생성하려면 파일의 링크를 붙여넣고 "가기"만 누르면됩니다. 정말 간단합니다. Google 스프레드 시트, TSV 또는 CSV 파일을 소개하면 시스템은 몇 초 만에 해당 그래픽을 표시합니다.

여기서 문제는 Charted가 누적 차트를 포함하여 막대 차트와 선 그래프 만 생성한다는 것입니다. 복잡한 차트에는 활용할 수 없습니다. 그러나 대부분의 데이터 시각화 프로젝트는 대개이 두 가지 유형의 비주얼로 끝납니다.

프로젝트를 더욱 풍부하게하기 위해 Charted에는 GeoJS 지리 공간 시각화, Vega 시각화, 시작 구성 요소, 업셋 구성 요소 및 라인업 구성 요소와 같은 내장 구성 요소가 있습니다. 그러나 데이터를 저장하거나 사용자 정의 할 수 없습니다.

오픈히트맵

히트 맵은 서로 다른 색상을 많이 사용하여 지리학 적 데이터를 직관적으로 표시하는 시각화입니다. 글쎄, 당신은 하나를 사용하여 일반 도구를 사용하여 고려할 수 있습니다. 그러나 정확하고 역동적 인 비주얼을 만들려면 몇 시간의 무거운 코딩이 필요할 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 개발자들이 히트 맵에 최적화 된 다양한 도구를 소개하는 것을 보았습니다. 그리고 가장 유명한 무료 것 중 하나는 OpenHeatMaps입니다.

이 도구는 기능적 히트 맵을 작성하는 전체 절차를 한 번의 클릭으로 실질적으로 압축했습니다. Google 스프레드 시트, Excel 또는 CSV에서 데이터를 가져온 후 버튼을 누르면 간단합니다! 몇 초 만에 히트 맵을 갖게됩니다.

Google Data Studio

Google 마케팅 프레임 워크의 일부로 Google Data Studio는 자세한 데이터 시각화를 생성하여 의사 결정을 개선하기 위해 구축되었습니다.

자,이 도구에 대한 흥미로운 점이 있습니다. 이미 다룬 서비스는 일반적으로 게시 할 준비가 된 시각화를 생성하지만 Google Data Studio는 약간 다른 접근법을 사용합니다. 사용자가 다양한 데이터 관점과 대시 보드를 설정할 수 있습니다. 따라서 실시간 메트릭의 전체적인 공유 및 추적에 이상적입니다.

보고서를 더욱 향상시키기 위해 Google Data Studio를 Google 웹 로그 분석, 애드워즈, 유튜브 등과 같은 다른 Google 서비스와 페어링 할 수 있습니다.

결론

이러한 옵션은 모두 매우 효과적이지만 최종 선택은 주로 장거리 운송을 위해 포함하려는 인포 그래픽 유형, 사이트의 전체 레이아웃, 데이터 유형 및 소스 및 방문자의 일반적인 선호도를 기반으로해야합니다.

헤더 이미지 제공 줄리앙 렌 보이