10個の無料のデータ視覚化ツール

「より多くのデータが優れている」というパラダイムはエグゼクティブスイートからは良く見えるかもしれませんが、多くの第一線のビジネスマネージャーがこの新しい情報の山を掘り下げると遭遇する課題があります。 。 データを使用してビジネス上の意思決定に影響を与えることができない場合、データはあまり価値がありません。また、スプレッドシートは、平凡な場合でも、ランク付けとファイルのビジネスユーザーがデータを提示するための許容可能な方法として長い間役立ってきましたが、このツールを実用的な限界を超えてプッシュします。 必要なのは、日常のビジネスの人々が、楽しいだけでなく、リーダーシップや同僚にすばやく簡単に提示できる有益なデータ視覚化を構築する方法、または信頼できるWebホスティングサービスによってサポートされる会社のWebサイトで紹介する方法ですサーバーに大きなデータ視覚化ファイルを保存します。 強力なデータ分析は、依然としてハードコアビジネスインテリジェンス（BI）アナリストの範囲ですが、新しい方法で大量のデータを視覚化する機能を民主化する必要があります。 また、中小企業（SMB）の場合、この新しい視覚化用語への道は、投資する前にこの新しい分野に触れ、学び、理解できるように、いくつかの無料ツールから始める必要があります。

先に進む前に、ここで話していることを理解しましょう。 「データの視覚化」という用語は、必ずしもSQLとPCグラフィックスモデリングの不可解な融合を指すものではありません。 それは実際には、単なる数値ではなく視覚的に新しい洞察やデータセットの重要性を説明するグラフィックに適用される単なる一般用語です。 技術的には、Microsoft Excelを使用してワンクリックできる単純な円グラフは、データの視覚化です。 しかし、私たちが慣れ親しんでいる従来のデータベースやスプレッドシートに比べて技術が飛躍的に進化し始めたため、新しいツールや技術を使用して新しい種類のデータの視覚化が可能になりました。 そして、それは彼らの周りに神秘性を生み出し、それを行うための基本的なツールがすでに彼らの手にあるにもかかわらず、多くのユーザーがそれらを試すことを妨げています。

かなり高度なデータ視覚化機能が組み込まれた新しい種類のセルフサービスBIツールにアクセスできない場合でも、誰でも利用できる多数のサードパーティ視覚化ツールがあるため、この概念を試すことができます。ウェブブラウザで。 以下に10個をリストしました。

1. Tableau Public。 これは、セルフサービスBIツールのエディターズチョイスの受賞者であるTableau Desktopと本質的に同じプラットフォームであるため、最上位に位置しています。 同社は、無料版の機能を低下させないことを選択しました。 代わりに、これはTableauのフルバージョンであり、無料でダウンロードできますが、1つだけ注意してください。作成するものはすべてパブリックです。つまり、Tableauの視覚化ギャラリーを介してWebで自動的に利用できるようになります。

2. Tableau Gallery。 Tableauのギャラリーは、ツールをダウンロードしたり、ギャラリーの恩恵を受けるためにツールを使用したりする必要がないため、言及するだけで十分です。 ここでのすべての視覚化は、ドキュメントと電子メールにダウンロードするか、Tableauが提供するコードスニペットを使用してWebページに埋め込むことができます。 他の人々は、本当に印象的なデータの視覚化に多大な努力をしてきました。Tableauはそのコンテンツをキュレーションし、ダウンロードできるようにしました。 これは、ビジネスマンだけでなく、コンテンツを肉付けして美化するだけでなく、最新の状態に保つ方法を探している研究者、学生、ジャーナリストにとっても素晴らしいリソースです。

Tableau Public

3. Microsoft Power BI。 これは私たちのレビューの最後の恥知らずなプラグインですが、Tableauと同じようにMicrosoft Power BIを無料でダウンロードできるため、これを含める必要があります。 また、Tableauと同様に、Microsoftには視覚化ギャラリーがあり、Power BIユーザーと自由に利用できる視覚化を探している人の両方がアクセスできます。

4. Google Data Studio。 Googleマーケティングプラットフォームの一部であるGoogle Data Studioを使用すると、1回限りの出版準備が整った視覚化ではなく、データとダッシュボードの複数のビューを構築できます。 ある程度の学習曲線を必要とするGoogleの伝統に従いますが、それでもそれほど難しいことではありません。 また、特に両方のツールが無料版で利用できるため、非常に強力なペアリングを実現できるGoogleアナリティクスと統合されています。

5.ヒートマップを開きます。 これは、スプレッドシート（​​おそらく何らかの地理的データで妨げられている）を、1回クリックするだけで機能するヒートマップに変換することを目的としています。 Googleスプレッドシートで動作するため、Openheatmapを使用する場合は、Microsoft Excelスプレッドシートをインポートする必要があります。 しかし、可能性のある結果を考慮すると、それは比較的些細な要件です。

Openheatmap

6.リーフレット。 これは、完全に初心者向けのツールではありません。これは、JavaScriptライブラリであり、独自にデータ視覚化フレームワークに組み込む必要があるためです。 しかし、非常に軽量（33 KBのみ）であり、マップだけでなく、モバイルデバイス専用のインタラクティブなマッピングビジュアルを構築するためのエースでもあるため、よく知られています。 これは、私たちがレビューしたいくつかの商用BIツールにとっても非常に困難な場合があります。 そのため、コマンドラインが怖くない場合、またはアプリケーションプログラミングインターフェイス（API）呼び出しを行う場合は、チェックしてください。

7.データラッパー。 それにもかかわらず、ドイツに拠点を置くベルリンのDatawrapper GmbHに支援されているDatawrapperは、多国籍企業であり、多くのヨーロッパ諸国と米国のデザイナー、開発者、ジャーナリストのチームによって構築されています。 このツールは、記事に付随する高速で簡単に消化できる視覚化を作成しようとしているジャーナリスト向けに特別に構築されています。 ただし、同様のデータビューが必要な場合は便利です。 会社をサポートする有料版がありますが、10, 000チャートを超える無料のプランもあります。これにより、多くのSMBオペレーターが長い間満足しているはずです。 このツールは完全にWebベースであり、Webサイトにはアクセスメカニックだけでなく、Datawrapperの使用方法に関するオンラインラーニングクラスを受講できるアカデミーエリアも含まれています。 川と呼ばれるギャラリーエリアもあります。ここでは、ユーザーがデータと視覚化をアップロードして共有できます。

データラッパー

8.チャートビルダー。 これは、2013年に金融ニュースWebサイトQuartzで公開された有名なチャート作成ツールです。Quartzは、ジャーナリストが数値データを視覚的にすばやくレンダリングしてストーリーを際立たせるために、社内でツールを開発しました。 皮肉なことに、Chartbuilder自体はあまりきれいではなく、ランク初心者が使用するのに最も簡単なツールでもありません。 ツールをダウンロードして実行するPythonスクリプトをアクティブにする方法を理解する必要があります。

ただし、その後は、データをツールにカットアンドペーストして（また、きれいではありませんが非常に簡単です）、グラフィックを生成して、ツールまたはスタイルシートで微調整できます。 このツールの唯一の欠点は（少し複雑なことを除けば）、このリストの他のほとんどのツールのようにインタラクティブな視覚化を生成しないことです。 Chartbuilderは静的なグラフのみを作成しますが、これらは非常に洗練されていますが、数段階から数ステップで公開コンテンツをなめらかにするためのものです。

9.情報は美しい。 これは、さまざまなツールを使用して他の人が作成した、印象的で事前に構築された視覚化の単なる成長ライブラリです。 ギャラリーは楽しく、すべてがダウンロード可能ですが、ライセンス契約に注意する必要があります。 これらの契約により、個人（特に学生と学者）に無料でアクセスできますが、これらの視覚化を商業的な仕事に使用する場合は、生地をフォークする必要があります。 正確にいくらになるかは、あなたが誰であるか、ウェブサイトの所有者とのメール交換に依存します。 ただ警告するために、このストーリーの視覚化にお金を払うように要求しましたが、リクエストの2週間後、まだ返事がありませんでした。 したがって、迅速なターンアラウンドがアジェンダの一部である場合は、他の場所を見てください。

10.絞り込みを開きます。 データの視覚化を成功させるために見落とされがちなのは、データ変換です。 ビッグデータがさまざまなデータソース（スプレッドシート、機械学習（ML）アルゴリズムから収集された長いトランザクションログなど）にわたる洞察を提供しようとしている今日、特にそうです。

一般的に、データの変換とは、さまざまな数字を大量に取り、それらを洗練された関連性の高いデータセットに変換するという（通常の人にとって）苦痛なプロセスを指します。 つまり、データのクリーニング（書式設定とエラーチェック）、データの変換（ネイティブMicrosoft Excelなどの形式からXMLなどの別の形式への変更）、およびWebページや使用しているBIツールなどの外部サービスで利用できるようにすることを意味します。 これが骨の折れる、目を見張るような、脳を曲げる作業であると考えているなら、あなたは正しいでしょう…Open Refineなどのデータ変換ツールを使用しない限り。 このツールは、Googleの旗の下で始まりましたが、独自のブランドに変更されました。 まだ無料で使いやすいので、大量の不一致データに頭を突っ込んでいる場合は、チェックしてください。