{"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\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/","title":{"rendered":"11 mejores herramientas de visualizaci\u00f3n de datos de c\u00f3digo abierto [Actualizado]"},"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\">Tabla de contenidos<\/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-69f214c9ad29c\" aria-label=\"Tabla de contenidos\"><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-69f214c9ad29c\"><\/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\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/#Open-Source_Data_Visualization_Tools\" title=\"Herramientas de visualizaci\u00f3n de datos de c\u00f3digo abierto\">Herramientas de visualizaci\u00f3n de datos de c\u00f3digo abierto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/#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\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/#2_Charted\" title=\"2. En la p\u00e1gina web\">2. En la p\u00e1gina web<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/#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\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/#4_Leaflet\" title=\"4. Folleto\">4. Folleto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/#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\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/#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\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/#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\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/#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\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/#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\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/#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\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/#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\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/#Comparison_Matrix\" title=\"Matriz de comparaci\u00f3n\">Matriz de comparaci\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>Actualizado: 19 de agosto de 2019<br \/>\n<\/em>En este post, Christopher Frye, consultor de ciencia de datos y freelance de Kolabtree, proporciona las principales herramientas de visualizaci\u00f3n de datos de c\u00f3digo abierto que pueden ayudarte a visualizar e interpretar f\u00e1cilmente datos complejos.<\/p>\n<p>Las herramientas de visualizaci\u00f3n de datos ayudan a alojar, limpiar, procesar y mostrar los datos, cada vez m\u00e1s amplios y complejos, que generamos y recopilamos a cada momento. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/?search=data%20visualization&amp;utm_source=DataVizTools\">Visualizaci\u00f3n de datos<\/a> facilita los procesos de toma de decisiones que permiten a las empresas competir y adaptarse r\u00e1pidamente a los entornos cambiantes. El flujo cada vez mayor de flujos de datos en tiempo real y casi real requiere el uso de cuadros de mando din\u00e1micos, lo que impulsa la demanda de herramientas, plataformas y aplicaciones sofisticadas. Las visualizaciones m\u00e1s eficaces combinan t\u00e9cnicas de limpieza y an\u00e1lisis de datos, y a menudo requieren un cient\u00edfico de datos competente. Sin embargo, hay una serie de herramientas de visualizaci\u00f3n de datos de c\u00f3digo abierto que pueden ayudar a las empresas a visualizar sus datos f\u00e1cilmente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Open-Source_Data_Visualization_Tools\"><\/span>Herramientas de visualizaci\u00f3n de datos de c\u00f3digo abierto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Investigar<\/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\">definici\u00f3n m\u00e1s b\u00e1sica<\/a>\u00a0de c\u00f3digo abierto en el contexto del software es \"software con c\u00f3digo fuente que cualquiera puede inspeccionar, modificar y mejorar\". Las herramientas de visualizaci\u00f3n de datos de c\u00f3digo abierto requieren que el usuario tenga cierta capacidad de programaci\u00f3n, mientras que las herramientas de visualizaci\u00f3n gratuitas pueden no necesitar necesariamente que el usuario tenga capacidad de programaci\u00f3n. Tableau Public es un ejemplo de software de visualizaci\u00f3n de datos gratuito, sin embargo, no es de c\u00f3digo abierto. He tratado de cubrir algunas alternativas de Tableau en este post.<\/p>\n<p>Este post perfila las herramientas de visualizaci\u00f3n de datos gratuitas y de c\u00f3digo abierto, e incluye una matriz de comparaci\u00f3n que puede utilizarse para comparar y contrastar cada herramienta.<\/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 es un paquete de visualizaci\u00f3n de datos disponible a trav\u00e9s del <a href=\"http:\/\/resonant.kitware.com\/\">Resonante<\/a> plataforma. Candela se separa de otras herramientas al proporcionar un conjunto completo de componentes de visualizaci\u00f3n de datos. La documentaci\u00f3n de formaci\u00f3n proporciona un inicio r\u00e1pido para que los novatos se pongan al d\u00eda, y el c\u00f3digo se puede utilizar a trav\u00e9s de JavaScript, Python o R. La instalaci\u00f3n de Candela localmente se puede hacer a trav\u00e9s del \u00faltimo paquete de lanzamiento p\u00fablico a trav\u00e9s de un repositorio, aunque la documentaci\u00f3n de la herramienta sugiere instalar el paquete desde el c\u00f3digo fuente, ya que permitir\u00e1 la \u00faltima versi\u00f3n de desarrollo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Charted\"><\/span>2. <a href=\"https:\/\/www.charted.co\/\">En la p\u00e1gina web<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Charted es quiz\u00e1 una de las herramientas de visualizaci\u00f3n de datos m\u00e1s sencillas que existen, ya que s\u00f3lo requiere un enlace a un archivo .csv o a una ubicaci\u00f3n de Google Sheets; se pulsa GO y Charted crea una visualizaci\u00f3n mediante un gr\u00e1fico de barras o de l\u00edneas. Seg\u00fan los desarrolladores de Charted (creado por el <a href=\"https:\/\/medium.com\/data-lab\">Equipo de Ciencia del Producto<\/a> en Medium), la herramienta se construy\u00f3 en torno a tres principios: no almacena datos, no los transforma y no es una herramienta de formato. Obtiene los datos con una cadencia regular (se actualiza cada 30 minutos), de modo que los cambios realizados en la hoja subyacente est\u00e1n siempre actualizados en el gr\u00e1fico. Tambi\u00e9n admite archivos delimitados por tabulaciones y enlaces a Dropbox. \u00bfFormaci\u00f3n? No existe, aunque tampoco es necesaria.<\/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 es una herramienta que existe desde 2011 y es utilizada principalmente por periodistas, aunque es lo suficientemente completa como para ser \u00fatil para cualquier cient\u00edfico de datos o investigador. A diferencia de la mayor\u00eda de las herramientas descritas aqu\u00ed, Datawrapper tiene versiones gratuitas y de pago. Adem\u00e1s, no es t\u00e9cnicamente de c\u00f3digo abierto porque no se necesitan conocimientos de codificaci\u00f3n. Como explica la p\u00e1gina de inicio del sitio, basta con cortar y pegar, visualizar y publicar. Los gr\u00e1ficos son interactivos, es decir, los espectadores pueden ver los valores subyacentes, y las visualizaciones tambi\u00e9n pueden incrustarse en un sitio web. Hay una amplia gama de opciones de gr\u00e1ficos, desde simples gr\u00e1ficos de barras hasta gr\u00e1ficos de dispersi\u00f3n, as\u00ed como funcionalidad de mapeo.<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-lang=\"en\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">En el Gr\u00e1fico Semanal de esta semana, alabamos <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/worldcup?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#worldcup<\/a> visualizaciones, introducir s\u00edmbolos en los dotplots y triplicar nuestros datos para mejorar los efectos hover: <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 de julio de 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\/\">Folleto<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Leaflet es todo mapas. De hecho, no tiene capacidad para elaborar gr\u00e1ficos, pero se anuncia como la \"principal biblioteca JavaScript de c\u00f3digo abierto para mapas interactivos aptos para m\u00f3viles\". La herramienta ofrece una variedad de capas de mapas y caracter\u00edsticas de interacci\u00f3n, como controles de zoom y funcionalidad de mouseover. Tambi\u00e9n tiene capacidad de personalizaci\u00f3n, como las proyecciones de los mapas y un f\u00e1cil redise\u00f1o con CSS3. Se pueden proporcionar caracter\u00edsticas adicionales a trav\u00e9s de plugins, y los usuarios pueden votar por plugins adicionales si no hay ninguno disponible. Hay tutoriales b\u00e1sicos, como una gu\u00eda de inicio r\u00e1pido, as\u00ed como formaci\u00f3n m\u00e1s avanzada para el desarrollo de plugins. Se puede acceder a los archivos de instalaci\u00f3n a trav\u00e9s de un repositorio (tanto las versiones estables como las que est\u00e1n en proceso), as\u00ed como a trav\u00e9s del c\u00f3digo fuente.<\/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>Similar en algunos aspectos a Charted y Datawrapper, RawGraphs, cuyo eslogan es el\u00a0<em>eslab\u00f3n perdido entre las hojas de c\u00e1lculo y las visualizaciones de datos,\u00a0<\/em>simplemente requiere que el usuario corte\/pegue los datos, los cargue o proporcione un enlace para crear una amplia variedad de gr\u00e1ficos. Una caracter\u00edstica que diferencia a RawGraphs es que se proporcionan varios modelos de visualizaci\u00f3n no convencionales (por ejemplo, diagramas de sol, de aluvi\u00f3n, dendrogramas para la agrupaci\u00f3n jer\u00e1rquica, etc.). No se preocupe, novato: tambi\u00e9n se incluyen los sospechosos habituales (barra, l\u00ednea, pastel, dispersi\u00f3n). Los usuarios avanzados tambi\u00e9n pueden crear nuevos tipos de gr\u00e1ficos. Las creaciones visuales pueden exportarse como im\u00e1genes vectoriales o rasterizadas para mostrarlas en su sitio web, y los tutoriales, aunque no son extensos, pueden completarse r\u00e1pidamente para que pueda ponerse a trabajar en esa obra maestra visual.<\/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 es otra biblioteca de JavaScript que encarna su eslogan como\u00a0<em>Gr\u00e1ficos sencillos con capacidad de respuesta.\u00a0<\/em>S\u00ed, es cierto. No hay cascadas ni boxplots aqu\u00ed, pero lo que Chartist.js pierde en diversidad lo compensa con creces en personalizaci\u00f3n. Las hojas de estilo (CSS) se pueden personalizar en gran medida en esta herramienta con la personalizaci\u00f3n que permite la animaci\u00f3n de las visualizaciones, algunas utilizando SVG. \u00bfQu\u00e9 es SVG? SVG es\u00a0<em>gr\u00e1ficos vectoriales escalables<\/em>un formato que permite la interactividad y la animaci\u00f3n, adem\u00e1s de ser escalable (sin perder calidad de resoluci\u00f3n). Chartist.js considera que SVG es una tecnolog\u00eda de vanguardia, una visi\u00f3n aparentemente <a href=\"http:\/\/bumpsetcreative.com\/10-reasons-the-image-format-svg-is-rocking-the-internet\/\">compartidos por otros<\/a>. Hay algunos problemas de compatibilidad con los navegadores, pero el sitio ofrece una tabla concisa que indica los navegadores compatibles.<\/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 es otra biblioteca de JavaScript que desarrolla visualizaciones de datos mediante el uso de html, svg y css. D3 significa\u00a0<em>Documentos basados en datos<\/em>En este caso, el documento es un Modelo de Objetos del Documento (DOM). La idea central detr\u00e1s de D3.js es aprovechar toda la capacidad del navegador moderno para el desarrollo de visualizaciones a trav\u00e9s de est\u00e1ndares web, sin \"atarse a un marco propietario\". En t\u00e9rminos de curva de aprendizaje, esto ser\u00eda el polo opuesto de otras herramientas de cortar y pegar, por lo que D3.js no es decididamente para aquellos que evitan el temido apodo de c\u00f3digo. Dicho esto, si est\u00e1s buscando una herramienta que ofrezca una funcionalidad casi ilimitada en t\u00e9rminos de creatividad de dise\u00f1o y opciones de gr\u00e1ficos, D3.js podr\u00eda ser justo lo que necesitas.<\/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\">El nuevo Plotly <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/Python?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#Python<\/a> interfaz: representaci\u00f3n r\u00e1pida de enormes conjuntos de datos, interactiva <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/Jupyter?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#Jupyter<\/a> cuadernos, validaci\u00f3n... \u00a1Esto es enorme! <a href=\"https:\/\/t.co\/iRzERrUdQX\">https:\/\/t.co\/iRzERrUdQX<\/a> por <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 de julio de 2018<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><br \/>\nPlotly es otro ejemplo de herramienta que cuenta con productos tanto de c\u00f3digo abierto como propietarios (de pago), cada uno de los cuales contiene su propia funcionalidad. Las ofertas pueden agruparse en dos plataformas (Plotly On-Premises y Plotly Cloud) con cuatro herramientas principales de inteligencia empresarial que abarcan gr\u00e1ficos, cuadros de mando, presentaciones de diapositivas y cliente SQL. El cliente SQL es gratuito, mientras que las bibliotecas de Plotly est\u00e1n disponibles como c\u00f3digo abierto a trav\u00e9s de JavaScript, Python y R. Una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s promocionadas de Plotly (al menos en las herramientas de pago) incluye la capacidad de colaborar y compartir visualizaciones de datos con otros miembros del equipo.<\/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>Similar a Leaflet, y como su nombre indica, Polymaps es una herramienta que consiste en una biblioteca de JavaScript para \"hacer mapas din\u00e1micos e interactivos en los navegadores web modernos\". Polymaps es otra herramienta que aprovecha la funcionalidad de SVG, facilitando la estilizaci\u00f3n a trav\u00e9s de CSS, y permite una mayor interactividad. Entre los ejemplos de visualizaciones de mapas se encuentran el mapeo general de capas de calles, los mapas de cloropletas (por ejemplo, comparando datos a nivel estatal), la densidad de poblaci\u00f3n e incluso el uso de la agrupaci\u00f3n k-means.<\/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>En la categor\u00eda de cargar y crear, OpenHeatMaps es una herramienta bastante b\u00e1sica que permite al usuario cargar un archivo csv, excel o Google Sheets y crear un mapa al instante. OpenHeatMap tambi\u00e9n puede ser utilizado por los desarrolladores (como un plugin JQuery) para proporcionar la funcionalidad de mapeo dentro de su propio sitio web. Se recomienda a los usuarios que suban un archivo para su representaci\u00f3n que incluyan una direcci\u00f3n completa en un campo, con valores representados en otro campo (por ejemplo, valor de la vivienda, precio de venta, n\u00famero de empleados, etc.). Las geograf\u00edas pueden estar basadas en puntos (es decir, una direcci\u00f3n), o agregados como ciudad, condado, estado, etc.<\/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>DyGraphs afirma que una de sus principales caracter\u00edsticas es la capacidad de manejar\u00a0<em>enormes conjuntos de datos,\u00a0<\/em>trazar millones de puntos de datos sin \"empantanarse\". Otra funci\u00f3n, para los que se consideran unos empollones de la estad\u00edstica, es la posibilidad de mostrar barras de error y\/o intervalos de confianza. Para utilizarlos, hay que especificar una desviaci\u00f3n est\u00e1ndar en el archivo de datos. Las demostraciones del tutorial son bastante b\u00e1sicas, pero deber\u00edan servir para que alguien se inicie r\u00e1pidamente en la creaci\u00f3n de sus propias visualizaciones.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Comparison_Matrix\"><\/span>Matriz de comparaci\u00f3n<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>Actualizado: 19 de agosto de 2019 En este post, Christopher Frye, consultor de ciencia de datos y freelance de Kolabtree, proporciona las principales herramientas de visualizaci\u00f3n de datos de c\u00f3digo abierto que pueden ayudarte a visualizar e interpretar f\u00e1cilmente datos complejos. Las herramientas de visualizaci\u00f3n de datos ayudan a albergar, limpiar, procesar y mostrar los datos en r\u00e1pido crecimiento, vastos y complejos que generamos y recopilamos<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/11-mejores-herramientas-de-visualizacion-de-datos-de-codigo-abierto\/\" title=\"Leer m\u00e1s\">Leer m\u00e1s<\/a><\/div>","protected":false},"author":62,"featured_media":3635,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[398,247,433],"tags":[423,422,365,450],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>11 Best Open-Source Data Visualization Tools | Kolabtree Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Candela, Plotly, D3.js and more: 11 of the best open-source data visualization tools available, along with a comparison matrix.\" 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