{"id":3506,"date":"2018-07-10T13:58:41","date_gmt":"2018-07-10T13:58:41","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=3506"},"modified":"2023-02-15T11:31:54","modified_gmt":"2023-02-15T11:31:54","slug":"11-best-open-source-data-visualization-tools","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/","title":{"rendered":"11 beste Open-Source-Datenvisualisierungs-Tools [Aktualisiert]"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Das Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f177bf22487\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f177bf22487\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#Open-Source_Data_Visualization_Tools\" title=\"Open-Source-Datenvisualisierungstools\">Open-Source-Datenvisualisierungstools<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#1_Candela\" title=\"1. Candela\">1. Candela<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#2_Charted\" title=\"2. Gezeichnet\">2. Gezeichnet<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#3_Datawrapper\" title=\"3. Datawrapper\">3. Datawrapper<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#4_Leaflet\" title=\"4. Flugblatt\">4. Flugblatt<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#5_RawGraphs\" title=\"5. RawGraphs\">5. RawGraphs<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#6_Chartistjs\" title=\"6. Chartist.js\">6. Chartist.js<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#7_D3js\" title=\"7. D3.js\">7. D3.js<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#8_Plotly\" title=\"8. Plotly\">8. Plotly<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#9_Polymaps\" title=\"9. Polymaps\">9. Polymaps<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#10_OpenHeatMaps\" title=\"10. OpenHeatMaps\">10. OpenHeatMaps<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#11_DyGraphs\" title=\"11. DyGraphs\">11. DyGraphs<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#Comparison_Matrix\" title=\"Vergleichsmatrix\">Vergleichsmatrix<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>Aktualisiert am: 19. August 2019<br \/>\n<\/em>In diesem Beitrag stellt Christopher Frye, ein Berater f\u00fcr Datenwissenschaft und freier Mitarbeiter von Kolabtree, die besten Open-Source-Tools zur Datenvisualisierung vor, mit denen Sie komplexe Daten leicht visualisieren und interpretieren k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Datenvisualisierungstools helfen dabei, die schnell wachsenden, riesigen und komplexen Daten, die wir jeden Moment erzeugen und sammeln, unterzubringen, zu bereinigen, zu verarbeiten und anzuzeigen. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/?search=data%20visualization&amp;utm_source=DataVizTools\">Visualisierung von Daten<\/a> erleichtert Entscheidungsprozesse, die es Unternehmen erm\u00f6glichen, wettbewerbsf\u00e4hig zu sein und sich schnell an ver\u00e4nderte Rahmenbedingungen anzupassen. Der st\u00e4ndig wachsende Fluss von Datenstr\u00f6men in Echtzeit und nahezu in Echtzeit erfordert den Einsatz dynamischer Dashboards, was die Nachfrage nach hochentwickelten Tools, Plattformen und Anwendungen erh\u00f6ht. Die effektivsten Visualisierungen kombinieren Datenbereinigung und Analysetechniken und erfordern oft einen kompetenten Datenwissenschaftler. Dennoch gibt es eine Reihe von Open-Source-Datenvisualisierungstools, die Unternehmen bei der einfachen Visualisierung ihrer Daten unterst\u00fctzen k\u00f6nnen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Open-Source_Data_Visualization_Tools\"><\/span>Open-Source-Datenvisualisierungstools<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Forschung<\/a> conducted for this post revealed more than 50 data visualization tools that can be considered &#8220;open source&#8221;. Open source can sometimes generate a bit of confusion as being synonymous with &#8220;free&#8221;. The\u00a0<a href=\"https:\/\/opensource.com\/resources\/what-open-source\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" data-saferedirecturl=\"https:\/\/www.google.com\/url?hl=en&amp;q=https:\/\/opensource.com\/resources\/what-open-source&amp;source=gmail&amp;ust=1531304172290000&amp;usg=AFQjCNFQGlwFQt8z36irFsWUW359EZB_bQ\">grundlegendste Definition<\/a>\u00a0Der Begriff \"Open Source\" bedeutet im Zusammenhang mit Software \"Software mit Quellcode, den jeder einsehen, ver\u00e4ndern und verbessern kann\". Open-Source-Datenvisualisierungstools erfordern vom Benutzer gewisse Programmierkenntnisse, w\u00e4hrend f\u00fcr freie Visualisierungstools nicht unbedingt Programmierkenntnisse erforderlich sind. Tableau Public ist ein Beispiel f\u00fcr eine kostenlose Datenvisualisierungssoftware, die jedoch nicht Open Source ist. Ich habe versucht, in diesem Beitrag einige Tableau-Alternativen vorzustellen.<\/p>\n<p>In diesem Beitrag werden sowohl kostenlose als auch Open-Source-Tools zur Datenvisualisierung vorgestellt, und es wird eine Vergleichsmatrix erstellt, mit der die einzelnen Tools verglichen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Candela\"><\/span>1. <a href=\"https:\/\/candela.readthedocs.io\/en\/latest\/\">Candela<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Candela ist ein Datenvisualisierungspaket, das \u00fcber die <a href=\"http:\/\/resonant.kitware.com\/\">Resonanz<\/a> Plattform. Candela unterscheidet sich von anderen Tools durch die Bereitstellung einer vollst\u00e4ndigen Suite von Datenvisualisierungskomponenten. Die Schulungsdokumentation bietet Anf\u00e4ngern einen schnellen Einstieg, und der Code kann \u00fcber JavaScript, Python oder R verwendet werden. Die lokale Installation von Candela kann \u00fcber das neueste \u00f6ffentliche Release-Paket \u00fcber ein Repository erfolgen, obwohl die Dokumentation des Tools vorschl\u00e4gt, das Paket aus dem Quellcode zu installieren, da dies die neueste Entwicklungsversion erm\u00f6glicht.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Charted\"><\/span>2. <a href=\"https:\/\/www.charted.co\/\">Eingetragen bei<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Charted ist vielleicht eines der einfachsten Tools zur Datenvisualisierung, da es lediglich einen Link zu einer .csv-Datei oder einem Google Sheets-Speicherort ben\u00f6tigt; klicken Sie auf GO und Charted erstellt eine visuelle Darstellung in Form eines Balken- oder Liniendiagramms. Laut den Entwicklern von Charted (erstellt von der <a href=\"https:\/\/medium.com\/data-lab\">Produktwissenschaftliches Team<\/a> bei Medium), wurde das Tool nach drei Grunds\u00e4tzen entwickelt: Es speichert keine Daten, wandelt keine Daten um und ist kein Formatierungswerkzeug. Es bezieht die Daten in einem regelm\u00e4\u00dfigen Rhythmus (Aktualisierung alle 30 Minuten), sodass \u00c4nderungen am zugrunde liegenden Blatt im Diagramm immer aktuell sind. Es unterst\u00fctzt auch Tabulator-getrennte Dateien und Dropbox-Links. Schulung? Gibt es nicht, ist aber auch nicht erforderlich.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Datawrapper\"><\/span>3. <a href=\"https:\/\/www.datawrapper.de\/\">Datawrapper<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Datawrapper ist ein Tool, das seit 2011 existiert und in erster Linie von Journalisten verwendet wird, obwohl es umfassend genug ist, um f\u00fcr jeden Datenwissenschaftler oder Forscher n\u00fctzlich zu sein. Im Gegensatz zu den meisten der hier vorgestellten Tools gibt es von Datawrapper kostenlose und kostenpflichtige Versionen. Au\u00dferdem ist es technisch gesehen kein Open-Source-Tool, da keine Programmierkenntnisse erforderlich sind. Wie auf der Homepage der Website erkl\u00e4rt wird, gen\u00fcgt es, Daten auszuschneiden und einzuf\u00fcgen, zu visualisieren und zu ver\u00f6ffentlichen. Die Diagramme sind interaktiv, d. h. die Betrachter k\u00f6nnen die zugrunde liegenden Werte sehen, und die Visualisierungen k\u00f6nnen auch in eine Website eingebettet werden. Es gibt eine breite Palette von Diagrammoptionen, die von einfachen Balkendiagrammen bis hin zu Streudiagrammen reichen, sowie eine Mapping-Funktion.<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-lang=\"en\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">In dieser Woche preisen wir in unserem Wochenchart <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/worldcup?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#-Weltmeisterschaft<\/a> Visualisierungen, bringen Symbole in Dotplots und verdreifachen unsere Daten f\u00fcr bessere Hover-Effekte: <a href=\"https:\/\/t.co\/uZoRwM5R81\">https:\/\/t.co\/uZoRwM5R81<\/a> <a href=\"https:\/\/t.co\/RHOYSlAsKL\">pic.twitter.com\/RHOYSlAsKL<\/a><\/p>\n<p>- Datawrapper (@Datawrapper) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/Datawrapper\/status\/1014877287655854080?ref_src=twsrc%5Etfw\">5. Juli 2018<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Leaflet\"><\/span>4. <a href=\"https:\/\/leafletjs.com\/\">Flugblatt<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Bei Leaflet dreht sich alles um Karten. Es hat zwar keine Kartenfunktionen, wirbt aber damit, die \"f\u00fchrende Open-Source-JavaScript-Bibliothek f\u00fcr mobilfreundliche interaktive Karten\" zu sein. Das Tool bietet eine Vielzahl von Kartenebenen und Interaktionsfunktionen wie Zoom-Steuerelemente und Mouseover-Funktionen. Au\u00dferdem gibt es Anpassungsm\u00f6glichkeiten wie Kartenprojektionen und einfache CSS3-Umgestaltung. Zus\u00e4tzliche Funktionen k\u00f6nnen \u00fcber Plug-ins bereitgestellt werden, und die Benutzer k\u00f6nnen f\u00fcr zus\u00e4tzliche Plug-ins stimmen, wenn diese nicht verf\u00fcgbar sind. Es gibt sowohl grundlegende Tutorials wie eine Schnellstartanleitung als auch fortgeschrittene Schulungen f\u00fcr die Plugin-Entwicklung. Auf die Installationsdateien kann \u00fcber ein Repository (sowohl stabile als auch in Arbeit befindliche Versionen) sowie \u00fcber den Quellcode zugegriffen werden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_RawGraphs\"><\/span>5. <a href=\"https:\/\/rawgraphs.io\/\">RawGraphs<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In mancher Hinsicht \u00e4hnlich wie Charted und Datawrapper ist RawGraphs, dessen Slogan die\u00a0<em>fehlende Verbindung zwischen Tabellenkalkulationen und Datenvisualisierungen,\u00a0<\/em>erfordert lediglich, dass der Benutzer entweder Daten ausschneidet\/einf\u00fcgt, hochl\u00e4dt oder einen Link angibt, um eine gro\u00dfe Vielfalt von Diagrammen zu erstellen. Eine Besonderheit von RawGraphs ist, dass eine Reihe von unkonventionellen Visualisierungsmodellen zur Verf\u00fcgung stehen (z. B. Sunburst, Anschwemmungsdiagramme, Dendrogramme f\u00fcr hierarchisches Clustering usw.). Aber keine Angst, Neulinge - die \u00fcblichen Verd\u00e4chtigen (Balken-, Linien-, Torten-, Streudiagramme) sind ebenfalls enthalten. F\u00fcr fortgeschrittene Benutzer k\u00f6nnen auch neue Diagrammtypen erstellt werden. Visuelle Kreationen k\u00f6nnen als Vektor- oder Rasterbilder f\u00fcr die Anzeige auf Ihrer Website exportiert werden, und die Tutorials sind zwar nicht sehr umfangreich, k\u00f6nnen aber schnell abgeschlossen werden, so dass Sie sofort mit der Arbeit an Ihrem visuellen Meisterwerk beginnen k\u00f6nnen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Chartistjs\"><\/span>6. <a href=\"https:\/\/gionkunz.github.io\/chartist-js\/\">Chartist.js<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Chartist.js ist eine weitere JavaScript-Bibliothek, die ihren Slogan wie folgt verk\u00f6rpert\u00a0<em>Einfache responsive Diagramme.\u00a0<\/em>In der Tat. Hier gibt es keine Wasserf\u00e4lle oder Boxplots, aber was Chartist.js an Vielfalt einb\u00fc\u00dft, macht es durch Anpassungsm\u00f6glichkeiten mehr als wett. Style Sheets (CSS) k\u00f6nnen in diesem Tool in hohem Ma\u00dfe angepasst werden, wobei die Anpassung die Animation von Visualisierungen erm\u00f6glicht, von denen einige SVG verwenden. Was ist SVG? SVG ist\u00a0<em>skalierbare Vektorgrafiken<\/em>ein Format, das Interaktivit\u00e4t und Animation erm\u00f6glicht und skalierbar ist (ohne Qualit\u00e4tsverlust bei der Aufl\u00f6sung). Chartist.js sieht SVG als eine zukunftsweisende Technologie, eine Vision, die offensichtlich <a href=\"http:\/\/bumpsetcreative.com\/10-reasons-the-image-format-svg-is-rocking-the-internet\/\">von anderen geteilt<\/a>. Es gibt einige Probleme mit der Browserkompatibilit\u00e4t, aber die Website bietet eine \u00fcbersichtliche Tabelle mit Angaben zu kompatiblen Browsern.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_D3js\"><\/span>7. <a href=\"https:\/\/d3js.org\/\">D3.js<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>D3.js ist eine weitere JavaScript-Bibliothek, die Datenvisualisierungen mit Hilfe von html, svg und css entwickelt. D3 steht f\u00fcr\u00a0<em>Datengesteuerte Dokumente<\/em>wobei das Dokument hier ein Document Object Model (DOM) ist. Die Kernidee hinter D3.js ist es, die volle Leistungsf\u00e4higkeit des modernen Browsers f\u00fcr die Entwicklung von Visualisierungen durch Webstandards zu nutzen, ohne sich an ein propriet\u00e4res Framework zu binden. In Bezug auf die Lernkurve ist dies das genaue Gegenteil von anderen Cut-and-Paste-Tools, so dass D3.js definitiv nichts f\u00fcr diejenigen ist, die den gef\u00fcrchteten Code-Begriff vermeiden. Wenn Sie jedoch ein Tool suchen, das Ihnen nahezu unbegrenzte M\u00f6glichkeiten in Bezug auf Kreativit\u00e4t und Diagrammerstellung bietet, k\u00f6nnte D3.js genau das Richtige f\u00fcr Sie sein!<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Plotly\"><\/span>8. <a href=\"https:\/\/plot.ly\/\">Plotly<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-lang=\"en\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">Plotly's neue <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/Python?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#Python<\/a> Schnittstelle: schnelles Rendering gro\u00dfer Datenmengen, interaktive <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/Jupyter?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#Jupyter<\/a> Notizb\u00fccher, Validierung... Das ist gro\u00dfartig! <a href=\"https:\/\/t.co\/iRzERrUdQX\">https:\/\/t.co\/iRzERrUdQX<\/a> von <a href=\"https:\/\/twitter.com\/jonmmease?ref_src=twsrc%5Etfw\">@jonmmease<\/a> \ud83d\udc4d <a href=\"https:\/\/t.co\/VvnGdmgGEk\">pic.twitter.com\/VvnGdmgGEk<\/a><\/p>\n<p>- Radim \u0158eh\u016f\u0159ek (@RadimRehurek) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/RadimRehurek\/status\/1015162502517346304?ref_src=twsrc%5Etfw\">6. Juli 2018<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><br \/>\nPlotly ist ein weiteres Beispiel f\u00fcr ein Tool, das sowohl \u00fcber Open-Source- als auch \u00fcber propriet\u00e4re (kostenpflichtige) Produkte verf\u00fcgt, wobei jede Stufe ihre eigenen Funktionen enth\u00e4lt. Die Angebote k\u00f6nnen in zwei Plattformen (Plotly On-Premises und Plotly Cloud) mit vier prim\u00e4ren Business Intelligence-Tools gruppiert werden, die Diagramme, Dashboards, Slide Decks und den SQL-Client umfassen. Der SQL-Client ist kostenlos, w\u00e4hrend die Plotly-Bibliotheken als Open-Source \u00fcber JavaScript, Python und R verf\u00fcgbar sind. Eine der oft vermarkteten Funktionen von Plotly (zumindest in den kostenpflichtigen Tools) umfasst die M\u00f6glichkeit der Zusammenarbeit und des Austauschs von Datenvisualisierungen mit anderen Teammitgliedern.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Polymaps\"><\/span>9. <a href=\"http:\/\/polymaps.org\/\">Polymaps<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\u00c4hnlich wie Leaflet, und wie der Name schon sagt, ist Polymaps ein Tool, das aus einer JavaScript-Bibliothek zur \"Erstellung dynamischer, interaktiver Karten in modernen Webbrowsern\" besteht. Polymaps ist ein weiteres Tool, das die SVG-Funktionalit\u00e4t nutzt, die Gestaltung durch CSS erleichtert und eine gr\u00f6\u00dfere Interaktivit\u00e4t erm\u00f6glicht. Beispiele f\u00fcr Mapping-Visualisierungen sind allgemeine Stra\u00dfenschichten, Chloroplethenkarten (z. B. zum Vergleich von Daten auf Staatsebene), Bev\u00f6lkerungsdichte und sogar die Verwendung von k-means Clustering.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_OpenHeatMaps\"><\/span>10. <a href=\"http:\/\/www.openheatmap.com\/\">OpenHeatMaps<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In der Kategorie Hochladen und Erstellen ist OpenHeatMaps ein recht einfaches Tool, das es dem Benutzer erm\u00f6glicht, entweder eine csv-, Excel- oder Google Sheets-Datei hochzuladen und sofort eine Karte zu erstellen. OpenHeatMap kann auch von Entwicklern (als JQuery-Plugin) verwendet werden, um Mapping-Funktionen auf ihrer eigenen Website bereitzustellen. Benutzern, die eine Datei zum Rendern hochladen, wird empfohlen, in einem Feld die vollst\u00e4ndige Stra\u00dfenadresse anzugeben und in einem anderen Feld die Werte (z. B. Wohnwert, Verkaufspreis, Anzahl der Besch\u00e4ftigten usw.). Geografien k\u00f6nnen punktbasiert sein (d. h. eine Adresse) oder Aggregate wie Stadt, Landkreis, Bundesland usw.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"11_DyGraphs\"><\/span>11. <a href=\"http:\/\/dygraphs.com\/\">DyGraphs<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Eines der Hauptmerkmale von DyGraphs ist die F\u00e4higkeit, mit\u00a0<em>gro\u00dfe Datens\u00e4tze,\u00a0<\/em>Plotten von Millionen von Datenpunkten, ohne sich zu verzetteln. Eine weitere Funktion f\u00fcr diejenigen, die sich als Statistik-Nerds sehen, ist die M\u00f6glichkeit, Fehlerbalken und\/oder Konfidenzintervalle anzuzeigen. Um diese zu verwenden, muss eine Standardabweichung in der Datendatei angegeben werden. Die Demonstrationen des Tutorials sind recht einfach, sollten aber dazu dienen, dass jemand recht schnell mit der Erstellung seiner eigenen Visualisierungen beginnen kann.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Comparison_Matrix\"><\/span>Vergleichsmatrix<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-3645 size-full\" src=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/comparison-matrix-data.jpg\" alt=\"\" width=\"918\" height=\"1560\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/comparison-matrix-data.jpg 918w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/comparison-matrix-data-177x300.jpg 177w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/comparison-matrix-data-603x1024.jpg 603w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/comparison-matrix-data-768x1305.jpg 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/comparison-matrix-data-904x1536.jpg 904w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/comparison-matrix-data-177x300@2x.jpg 354w\" sizes=\"(max-width: 918px) 100vw, 918px\" \/><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aktualisiert am: 19. August 2019 In diesem Beitrag stellt Christopher Frye, ein Data-Science-Berater und Kolabtree-Freelancer, die besten Open-Source-Datenvisualisierungstools vor, mit denen Sie komplexe Daten einfach visualisieren und interpretieren k\u00f6nnen. 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