{"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\/it\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/","title":{"rendered":"11 migliori strumenti di visualizzazione dei dati open source [aggiornato]"},"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\">Indice dei contenuti<\/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-69f177bd27b27\" 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-69f177bd27b27\"><\/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\/it\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#Open-Source_Data_Visualization_Tools\" title=\"Strumenti di visualizzazione dei dati open source\">Strumenti di visualizzazione dei dati open source<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/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\/it\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#2_Charted\" title=\"2. Charted\">2. Charted<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/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\/it\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#4_Leaflet\" title=\"4. Volantino\">4. Volantino<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/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\/it\/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\/it\/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\/it\/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\/it\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#9_Polymaps\" title=\"9. Poligrammi\">9. Poligrammi<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/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\/it\/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\/it\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#Comparison_Matrix\" title=\"Matrice di confronto\">Matrice di confronto<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>Aggiornato: 19 agosto 2019<br \/>\n<\/em>In questo post, Christopher Frye, un consulente di scienza dei dati e freelance Kolabtree, fornisce i migliori strumenti di visualizzazione dei dati open-source che possono aiutare a visualizzare e interpretare facilmente i dati complessi.<\/p>\n<p>Gli strumenti di visualizzazione dei dati aiutano ad ospitare, pulire, elaborare e visualizzare i dati in rapida crescita, vasti e complessi che generiamo e raccogliamo ogni momento. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/?search=data%20visualization&amp;utm_source=DataVizTools\">Visualizzazione dei dati<\/a> facilita i processi decisionali che permettono alle aziende di competere e adattarsi rapidamente agli ambienti che cambiano. Il flusso sempre crescente di flussi di dati in tempo reale e quasi in tempo reale richiede l'uso di cruscotti dinamici, spingendo la domanda di strumenti, piattaforme e applicazioni sofisticate. Le visualizzazioni pi\u00f9 efficaci combinano la pulizia dei dati e le tecniche analitiche, e spesso richiedono un data scientist competente. Tuttavia, ci sono una serie di strumenti di visualizzazione dei dati open source che possono aiutare le aziende a visualizzare facilmente i loro dati.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Open-Source_Data_Visualization_Tools\"><\/span>Strumenti di visualizzazione dei dati open source<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Ricerca<\/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\">definizione pi\u00f9 elementare<\/a>\u00a0La definizione di open source nel contesto del software \u00e8 \"software con codice sorgente che chiunque pu\u00f2 ispezionare, modificare e migliorare\". Gli strumenti di visualizzazione dei dati open source richiedono che l'utente abbia qualche abilit\u00e0 di programmazione, mentre gli strumenti di visualizzazione gratuiti possono non richiedere necessariamente che l'utente abbia abilit\u00e0 di programmazione. Tableau Public \u00e8 un esempio di un software di visualizzazione dati gratuito, tuttavia, non \u00e8 open source. Ho cercato di coprire alcune alternative a Tableau in questo post.<\/p>\n<p>Questo post presenta i profili degli strumenti di visualizzazione dei dati sia gratuiti che open source, e include una matrice di confronto che pu\u00f2 essere utilizzata per confrontare e contrastare ogni strumento.<\/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 \u00e8 un pacchetto di visualizzazione dei dati reso disponibile attraverso il <a href=\"http:\/\/resonant.kitware.com\/\">Risonante<\/a> piattaforma. Candela si distingue da altri strumenti fornendo una suite completa di componenti di visualizzazione dei dati. La documentazione per la formazione fornisce un avvio rapido per i novizi, e il codice pu\u00f2 essere utilizzato tramite JavaScript, Python, o R. L'installazione di Candela localmente pu\u00f2 essere fatta tramite l'ultimo pacchetto di rilascio pubblico attraverso un repository, anche se la documentazione dello strumento suggerisce di installare il pacchetto dai sorgenti in quanto consentir\u00e0 l'ultima versione di sviluppo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Charted\"><\/span>2. <a href=\"https:\/\/www.charted.co\/\">Charted<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Charted \u00e8 forse uno dei pi\u00f9 semplici strumenti di visualizzazione dei dati in giro, in quanto richiede semplicemente un link a un file .csv o una posizione di Google Sheets; premi GO e Charted crea una visualizzazione utilizzando un grafico a barre o a linee. Secondo gli sviluppatori di Charted (creato dalla <a href=\"https:\/\/medium.com\/data-lab\">Team di scienza del prodotto<\/a> a Medium), lo strumento \u00e8 stato costruito intorno a tre principi: non memorizza i dati, non trasforma i dati, e non \u00e8 uno strumento di formattazione. Estrae i dati con una cadenza regolare (aggiorna ogni 30 minuti) in modo che le modifiche apportate al foglio sottostante siano sempre aggiornate nel grafico. Supporta anche i file delimitati da tabulazione e i collegamenti a Dropbox. Formazione? Inesistente, anche se non \u00e8 richiesto.<\/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 \u00e8 uno strumento che esiste dal 2011 ed \u00e8 usato principalmente dai giornalisti, anche se \u00e8 abbastanza completo da essere utile a qualsiasi scienziato o ricercatore di dati. A differenza della maggior parte degli strumenti qui presentati, Datawrapper ha versioni gratuite e a pagamento. Inoltre non \u00e8 tecnicamente open-source perch\u00e9 non sono necessarie competenze di codifica. Come spiega la home page del sito, \u00e8 sufficiente tagliare e incollare, visualizzare e pubblicare. I grafici sono interattivi, il che significa che gli spettatori possono vedere i valori sottostanti, e le visualizzazioni possono anche essere incorporate in un sito web. C'\u00e8 una vasta gamma di opzioni di grafici, dai semplici grafici a barre ai grafici a dispersione, cos\u00ec come la funzionalit\u00e0 di mappatura.<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-lang=\"en\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">Nel grafico settimanale di questa settimana, lodiamo <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/worldcup?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#worldcup<\/a> visualizzazioni, portare simboli nei dotplot e triplicare i nostri dati per ottenere migliori effetti 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 luglio 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\/\">Volantino<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Leaflet \u00e8 tutta una questione di mappe. In effetti, non ha capacit\u00e0 grafiche, ma si presenta come \"la principale libreria JavaScript open-source per mappe interattive mobile-friendly\". Lo strumento fornisce una variet\u00e0 di strati di mappatura, e caratteristiche di interazione come controlli di zoom e funzionalit\u00e0 di mouseover. C'\u00e8 anche una capacit\u00e0 di personalizzazione come le proiezioni delle mappe e un facile restyling CSS3. Funzionalit\u00e0 aggiuntive possono essere fornite tramite plugin, e gli utenti possono votare per plugin aggiuntivi se uno non \u00e8 disponibile. Ci sono sia tutorial di base come una guida rapida che una formazione pi\u00f9 avanzata per lo sviluppo di plugin. Si pu\u00f2 accedere ai file di installazione attraverso un repository (sia la versione stabile che quella in corso) cos\u00ec come attraverso il codice sorgente.<\/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>Simile per certi aspetti a Charted e Datawrapper, RawGraphs, il cui slogan \u00e8 il\u00a0<em>L'anello mancante tra i fogli di calcolo e le visualizzazioni di dati,\u00a0<\/em>richiede semplicemente all'utente di tagliare\/incollare i dati, caricarli o fornire un link per creare un'ampia variet\u00e0 di grafici. Una caratteristica che differenzia RawGraphs \u00e8 che viene fornito un certo numero di modelli di visualizzazione non convenzionali (ad esempio sunburst, diagrammi alluvionali, dendrogrammi per clustering gerarchico, ecc.) Non preoccupatevi, novizi - sono inclusi anche i soliti sospetti (barra, linea, torta, dispersione). Per gli utenti avanzati, si possono anche creare nuovi tipi di grafici. Le creazioni visive possono essere esportate come immagini vettoriali o raster per la visualizzazione sul tuo sito web, e i tutorial, anche se non estesi, possono essere completati rapidamente in modo da poterti mettere subito al lavoro su quel magnum opus visivo.<\/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 \u00e8 un'altra libreria JavaScript che incarna la sua tagline come\u00a0<em>Grafici semplici e responsivi.\u00a0<\/em>Infatti. Nessuna cascata o boxplot qui, ma ci\u00f2 che Chartist.js perde in diversit\u00e0 \u00e8 pi\u00f9 che compensato dalla personalizzazione. I fogli di stile (CSS) possono essere personalizzati in grande misura in questo strumento con la personalizzazione che permette l'animazione delle visualizzazioni, alcune utilizzando SVG. Cos'\u00e8 SVG? SVG \u00e8\u00a0<em>grafica vettoriale scalabile<\/em>un formato che permette l'interattivit\u00e0 e l'animazione, oltre ad essere scalabile (senza perdita di qualit\u00e0 della risoluzione). Chartist.js vede SVG come una tecnologia all'avanguardia, una visione apparentemente <a href=\"http:\/\/bumpsetcreative.com\/10-reasons-the-image-format-svg-is-rocking-the-internet\/\">condiviso da altri<\/a>. Ci sono alcuni problemi di compatibilit\u00e0 dei browser, ma il sito fornisce una tabella concisa che indica i browser compatibili.<\/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 \u00e8 un'altra libreria JavaScript che sviluppa visualizzazioni di dati attraverso l'uso di html, svg e css. D3 sta per\u00a0<em>Documenti basati sui dati<\/em>Il documento qui \u00e8 un Document Object Model (DOM). L'idea centrale dietro D3.js \u00e8 quella di sfruttare la piena capacit\u00e0 del browser moderno per lo sviluppo di visualizzazioni attraverso gli standard web, senza \"legarsi a un framework proprietario\". In termini di curva di apprendimento, questo sarebbe l'opposto di altri strumenti taglia-e-incolla, quindi D3.js non \u00e8 decisamente per coloro che evitano il temuto moniker di codice. Detto questo, se siete alla ricerca di uno strumento che fornisce funzionalit\u00e0 quasi illimitate in termini di creativit\u00e0 di progettazione e opzioni di grafici, D3.js potrebbe essere proprio il biglietto!<\/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\">Il nuovo Plotly <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/Python?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#Python<\/a> interfaccia: rendering veloce di enormi serie di dati, interattivo <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/Jupyter?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#Jupyter<\/a> quaderni, convalida... Questo \u00e8 enorme! <a href=\"https:\/\/t.co\/iRzERrUdQX\">https:\/\/t.co\/iRzERrUdQX<\/a> da <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 luglio 2018<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><br \/>\nPlotly \u00e8 un altro esempio di uno strumento che ha sia prodotti open-source che proprietari (a pagamento), ogni livello contenente le proprie funzionalit\u00e0. Le offerte possono essere raggruppate in due piattaforme (Plotly On-Premises e Plotly Cloud) con quattro strumenti primari di business intelligence che coprono grafici, dashboard, slide deck e client SQL. Il client SQL \u00e8 gratuito, mentre le librerie Plotly sono disponibili come open-source attraverso JavaScript, Python e R. Una delle caratteristiche spesso commercializzate di Plotly (almeno negli strumenti a pagamento) include la capacit\u00e0 di collaborare e condividere le visualizzazioni dei dati con altri membri del team.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Polymaps\"><\/span>9. <a href=\"http:\/\/polymaps.org\/\">Poligrammi<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Simile a Leaflet, e come suggerisce il nome, Polymaps \u00e8 uno strumento che consiste in una libreria JavaScript per \"fare mappe dinamiche e interattive nei moderni browser web\". Polymaps \u00e8 un altro strumento che sfrutta la funzionalit\u00e0 SVG, facilitando lo styling attraverso i CSS, e permette una maggiore interattivit\u00e0. Esempi di visualizzazioni di mappatura includono la mappatura generale degli strati stradali, le mappe cloropleth (per esempio, confrontando i dati a livello statale), la densit\u00e0 della popolazione, e anche l'uso del clustering 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>Nella categoria di caricare e creare, OpenHeatMaps \u00e8 uno strumento abbastanza semplice che permette all'utente di caricare un file csv, excel o Google Sheets, e creare una mappa istantaneamente. OpenHeatMap pu\u00f2 anche essere usato dagli sviluppatori (come plugin JQuery) per fornire funzionalit\u00e0 di mappatura all'interno del loro sito web. Agli utenti che caricano un file per il rendering si raccomanda di includere un indirizzo stradale completo in un campo, con valori rappresentati in un altro campo (per esempio, valore dell'abitazione, prezzo di vendita, numero di dipendenti, ecc.) Le geografie possono essere basate su punti (cio\u00e8 un indirizzo) o aggregati come citt\u00e0, contea, stato, ecc.<\/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 rivendica come una delle sue caratteristiche principali la capacit\u00e0 di gestire\u00a0<em>enormi serie di dati,\u00a0<\/em>tracciare milioni di punti dati senza \"impantanarsi\". Un'altra caratteristica, per coloro che si considerano nerd delle statistiche, \u00e8 la capacit\u00e0 di visualizzare barre di errore e\/o intervalli di confidenza. Per usarli, una deviazione standard deve essere specificata nel file di dati. Le dimostrazioni del tutorial sono abbastanza basilari ma dovrebbero servire a far iniziare qualcuno abbastanza velocemente a creare le proprie visualizzazioni.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Comparison_Matrix\"><\/span>Matrice di confronto<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>Updated: 19 August 2019 In this post, Christopher Frye, a data science consultant and Kolabtree freelancer, provides the top open-source data visualization tools that can help you easily visualize and interpret complex data. Data visualization tools help to house, cleanse, process and display the rapidly growing, vast and complex data that we generate and collect<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/\" title=\"Per saperne di pi\u00f9\">Per saperne di pi\u00f9<\/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.\" \/>\n<meta name=\"robots\" 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