{"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\/pt\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/","title":{"rendered":"11 Melhores ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o de dados de c\u00f3digo aberto [Atualizado]"},"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\">Tabela de Conte\u00fados<\/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-69f19d6717f91\" 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-69f19d6717f91\"><\/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\/pt\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#Open-Source_Data_Visualization_Tools\" title=\"Ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o de dados de c\u00f3digo aberto\">Ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o de dados de c\u00f3digo aberto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/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\/pt\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#2_Charted\" title=\"2. Gr\u00e1fico\">2. Gr\u00e1fico<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/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\/pt\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#4_Leaflet\" title=\"4. Folheto\">4. Folheto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/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\/pt\/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\/pt\/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\/pt\/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\/pt\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#9_Polymaps\" title=\"9. Pol\u00edmas\">9. Pol\u00edmas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/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\/pt\/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\/pt\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#Comparison_Matrix\" title=\"Matriz de compara\u00e7\u00e3o\">Matriz de compara\u00e7\u00e3o<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>Atualizado: 19 de agosto de 2019<br \/>\n<\/em>Neste posto, Christopher Frye, um consultor de ci\u00eancia de dados e freelancer da Kolabtree, fornece as principais ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o de dados de c\u00f3digo aberto que podem ajud\u00e1-lo facilmente a visualizar e interpretar dados complexos.<\/p>\n<p>As ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o de dados ajudam a abrigar, limpar, processar e exibir os dados em r\u00e1pido crescimento, vastos e complexos que geramos e coletamos a cada momento. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/?search=data%20visualization&amp;utm_source=DataVizTools\">Visualiza\u00e7\u00e3o de dados<\/a> facilita os processos de tomada de decis\u00e3o que permitem \u00e0s empresas competir e adaptar-se rapidamente a ambientes em mudan\u00e7a. O fluxo sempre crescente de fluxos de dados, tanto em tempo real quanto quase em tempo real, exige o uso de pain\u00e9is din\u00e2micos, impulsionando a demanda por ferramentas, plataformas e aplica\u00e7\u00f5es sofisticadas. As visualiza\u00e7\u00f5es mais eficazes combinam limpeza de dados e t\u00e9cnicas anal\u00edticas, e muitas vezes exigem um cientista de dados competente. No entanto, h\u00e1 v\u00e1rias ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o de dados de c\u00f3digo aberto que podem ajudar as empresas a visualizar seus dados facilmente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Open-Source_Data_Visualization_Tools\"><\/span>Ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o de dados de c\u00f3digo aberto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Pesquisa<\/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\">defini\u00e7\u00e3o mais b\u00e1sica<\/a>\u00a0de c\u00f3digo aberto no contexto de software \u00e9 \"software com c\u00f3digo fonte que qualquer pessoa pode inspecionar, modificar e melhorar\". Ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o de dados de c\u00f3digo aberto exigem que o usu\u00e1rio tenha alguma capacidade de programa\u00e7\u00e3o, enquanto ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o livres podem n\u00e3o necessariamente precisar que o usu\u00e1rio tenha capacidade de programa\u00e7\u00e3o. O Tableau Public \u00e9 um exemplo de um software gratuito de visualiza\u00e7\u00e3o de dados, por\u00e9m, n\u00e3o \u00e9 de c\u00f3digo aberto. Eu tentei cobrir algumas alternativas do Tableau neste post.<\/p>\n<p>Este post faz o perfil tanto de ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o de dados gratuitas quanto de c\u00f3digo aberto, e inclui uma matriz de compara\u00e7\u00e3o que pode ser usada para comparar e contrastar cada ferramenta.<\/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 \u00e9 um pacote de visualiza\u00e7\u00e3o de dados disponibilizado atrav\u00e9s do <a href=\"http:\/\/resonant.kitware.com\/\">Ressonante<\/a> plataforma. Candela se separa de outras ferramentas, fornecendo um conjunto completo de componentes de visualiza\u00e7\u00e3o de dados. A documenta\u00e7\u00e3o de treinamento proporciona um in\u00edcio r\u00e1pido para que os novatos possam se atualizar, e o c\u00f3digo pode ser usado via JavaScript, Python ou R. A instala\u00e7\u00e3o de Candela localmente pode ser feita via o mais recente pacote de lan\u00e7amento p\u00fablico atrav\u00e9s de um reposit\u00f3rio, embora a documenta\u00e7\u00e3o da ferramenta sugira a instala\u00e7\u00e3o do pacote a partir do c\u00f3digo fonte, pois permitir\u00e1 o lan\u00e7amento do mais recente desenvolvimento.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Charted\"><\/span>2. <a href=\"https:\/\/www.charted.co\/\">Gr\u00e1fico<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Charted \u00e9 talvez uma das ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o de dados mais f\u00e1ceis, pois requer simplesmente um link para um arquivo .csv ou uma localiza\u00e7\u00e3o Google Sheets; pressione GO e Charted cria uma exibi\u00e7\u00e3o visual usando uma barra ou gr\u00e1fico de linhas. De acordo com os desenvolvedores do Charted (criado pelo <a href=\"https:\/\/medium.com\/data-lab\">Equipe de Ci\u00eancia do Produto<\/a> em Medium), a ferramenta foi constru\u00edda em torno de tr\u00eas princ\u00edpios: n\u00e3o armazena dados, n\u00e3o transforma dados e n\u00e3o \u00e9 uma ferramenta de formata\u00e7\u00e3o. Ela puxa os dados em uma cad\u00eancia regular (atualiza a cada 30 minutos) para que as mudan\u00e7as feitas na folha subjacente estejam sempre atualizadas no gr\u00e1fico. Ele tamb\u00e9m suporta arquivos delimitados por tabula\u00e7\u00e3o e links Dropbox. Treinamento? N\u00e3o existe, embora tamb\u00e9m n\u00e3o seja necess\u00e1rio.<\/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>O Datawrapper \u00e9 uma ferramenta que existe desde 2011 e \u00e9 utilizado principalmente por jornalistas, embora seja suficientemente abrangente para ser \u00fatil a qualquer cientista ou pesquisador de dados. Ao contr\u00e1rio da maioria das ferramentas aqui descritas, o Datawrapper tem vers\u00f5es gratuitas e pagas. Tamb\u00e9m n\u00e3o \u00e9 tecnicamente de c\u00f3digo aberto porque n\u00e3o s\u00e3o necess\u00e1rias habilidades de codifica\u00e7\u00e3o. Como a p\u00e1gina inicial do site explica, voc\u00ea simplesmente corta e cola, visualiza e publica. Os gr\u00e1ficos s\u00e3o interativos, ou seja, os visualizadores podem ver os valores subjacentes, e as visualiza\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m podem ser incorporadas em um site. H\u00e1 uma ampla gama de op\u00e7\u00f5es de gr\u00e1ficos, desde simples gr\u00e1ficos de barras at\u00e9 gr\u00e1ficos de dispers\u00e3o, bem como funcionalidade de mapeamento.<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-lang=\"en\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">Na Carta Semanal desta semana, elogiamos <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/worldcup?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#worldcup<\/a> visualiza\u00e7\u00f5es, trazer s\u00edmbolos em \"dotplots\" e triplicar nossos dados para melhores efeitos de pausa: <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 julho 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\/\">Folheto<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>O folheto \u00e9 tudo sobre mapas. Na verdade, ele n\u00e3o tem nenhuma capacidade de cartografia, mas sim a pr\u00f3pria \"biblioteca JavaScript de c\u00f3digo aberto l\u00edder para mapas interativos m\u00f3veis\". A ferramenta fornece uma variedade de camadas de mapas e recursos de intera\u00e7\u00e3o, tais como controles de zoom e funcionalidade de mouseover. H\u00e1 tamb\u00e9m capacidade de personaliza\u00e7\u00e3o, como proje\u00e7\u00f5es de mapas e f\u00e1cil restyling do CSS3. Recursos adicionais podem ser fornecidos via plugins, e os usu\u00e1rios podem votar em plug-ins adicionais se um n\u00e3o estiver dispon\u00edvel. H\u00e1 tanto tutoriais b\u00e1sicos, como um guia de in\u00edcio r\u00e1pido, quanto um treinamento mais avan\u00e7ado para o desenvolvimento de plugins. Os arquivos de instala\u00e7\u00e3o podem ser acessados atrav\u00e9s de um reposit\u00f3rio (tanto vers\u00f5es est\u00e1veis como em andamento), bem como atrav\u00e9s do c\u00f3digo fonte.<\/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 em alguns aspectos ao Charted and Datawrapper, RawGraphs, cujo slogan \u00e9 o\u00a0<em>elo que falta entre planilhas e visualiza\u00e7\u00f5es de dados,\u00a0<\/em>requer simplesmente que o usu\u00e1rio corte\/colar dados, carregue ou forne\u00e7a um link para criar uma grande variedade de gr\u00e1ficos. Uma caracter\u00edstica que diferencia RawGraphs \u00e9 que v\u00e1rios modelos de visualiza\u00e7\u00e3o n\u00e3o convencionais s\u00e3o fornecidos (por exemplo, sunburst, diagramas aluviais, dendrogramas para agrupamento hier\u00e1rquico, etc.). N\u00e3o se preocupe, novatos - os suspeitos habituais (barra, linha, torta, dispers\u00e3o) tamb\u00e9m est\u00e3o inclu\u00eddos. Para usu\u00e1rios avan\u00e7ados, novos tipos de gr\u00e1ficos tamb\u00e9m podem ser criados. As cria\u00e7\u00f5es visuais podem ser exportadas como imagens vetoriais ou raster para exibi\u00e7\u00e3o em seu site, e os tutoriais, embora n\u00e3o sejam extensos, podem ser completados rapidamente para que voc\u00ea possa trabalhar direito naquela obra visual magnum.<\/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 \u00e9 outra biblioteca JavaScript que encarna seu slogan como\u00a0<em>Gr\u00e1ficos Simples de Resposta.\u00a0<\/em>De fato. N\u00e3o h\u00e1 cachoeiras ou boxplots aqui, mas o que o Chartist.js perde em diversidade ele mais do que compensa em customiza\u00e7\u00e3o. As folhas de estilo (CSS) podem ser personalizadas em grande parte nesta ferramenta com personaliza\u00e7\u00e3o permitindo a anima\u00e7\u00e3o de visualiza\u00e7\u00f5es, algumas usando SVG. O que \u00e9 SVG? SVG \u00e9\u00a0<em>gr\u00e1ficos vetoriais escal\u00e1veis<\/em>O formato de resolu\u00e7\u00e3o, que permite a interatividade e anima\u00e7\u00e3o, al\u00e9m de ser escal\u00e1vel (sem perda da qualidade da resolu\u00e7\u00e3o). Chartist.js v\u00ea o SVG como uma tecnologia de vanguarda, uma vis\u00e3o aparentemente <a href=\"http:\/\/bumpsetcreative.com\/10-reasons-the-image-format-svg-is-rocking-the-internet\/\">compartilhado por outros<\/a>. H\u00e1 alguns problemas de compatibilidade de navegadores, mas o site fornece uma tabela concisa indicando navegadores compat\u00edveis.<\/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 \u00e9 mais uma biblioteca JavaScript que desenvolve visualiza\u00e7\u00f5es de dados atrav\u00e9s do uso de html, svg, e css. D3 significa\u00a0<em>Documentos orientados por dados<\/em>O documento aqui \u00e9 um Modelo de Objeto de Documento (DOM). A id\u00e9ia central por tr\u00e1s do D3.js \u00e9 aproveitar toda a capacidade do navegador moderno para o desenvolvimento de visualiza\u00e7\u00f5es atrav\u00e9s de padr\u00f5es web, sem \"se amarrar a uma estrutura propriet\u00e1ria\". Em termos de curva de aprendizado, este seria o oposto polar de outras ferramentas de corte e colagem, portanto o D3.js n\u00e3o \u00e9 decididamente para aqueles que evitam o temido c\u00f3digo moniker. Dito isto, se voc\u00ea estiver procurando uma ferramenta que forne\u00e7a funcionalidade quase ilimitada em termos de criatividade de design e op\u00e7\u00f5es de gr\u00e1ficos, D3.js pode ser apenas o bilhete!<\/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\">O novo <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/Python?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#Python<\/a> interface: renderiza\u00e7\u00e3o r\u00e1pida de grandes conjuntos de dados, interativo <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/Jupyter?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#Jupyter<\/a> cadernos, valida\u00e7\u00e3o... Isto \u00e9 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 julho de 2018<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><br \/>\nPlotly \u00e9 outro exemplo de uma ferramenta que possui tanto produtos de c\u00f3digo aberto quanto produtos propriet\u00e1rios (pagos), cada n\u00edvel contendo sua pr\u00f3pria funcionalidade. As ofertas podem ser agrupadas em duas plataformas (Plotly On-Premises e Plotly Cloud) com quatro ferramentas prim\u00e1rias de intelig\u00eancia comercial cobrindo gr\u00e1ficos, pain\u00e9is, decks deslizantes e cliente SQL. O cliente SQL \u00e9 gratuito, enquanto as bibliotecas Plotly est\u00e3o dispon\u00edveis como c\u00f3digo aberto atrav\u00e9s de JavaScript, Python e R. Uma das caracter\u00edsticas frequentemente comercializadas do Plotly (pelo menos nas ferramentas pagas) inclui a capacidade de colaborar e compartilhar visualiza\u00e7\u00f5es de dados com outros membros da equipe.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Polymaps\"><\/span>9. <a href=\"http:\/\/polymaps.org\/\">Pol\u00edmas<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Similar ao Leaflet, e como o nome sugere, o Polymaps \u00e9 uma ferramenta que consiste em uma biblioteca JavaScript para \"fazer mapas din\u00e2micos e interativos em navegadores modernos da web\". Polymaps \u00e9 outra ferramenta que alavanca a funcionalidade SVG, facilitando o estilo atrav\u00e9s do CSS, e permite uma maior interatividade. Exemplos de visualiza\u00e7\u00f5es de mapas incluem o mapeamento geral da camada de rua, mapas de cloropleth (por exemplo, comparando dados em n\u00edvel de estado), densidade populacional e at\u00e9 mesmo o uso do agrupamento de meios k.<\/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>Na categoria de upload e cria\u00e7\u00e3o, o OpenHeatMaps \u00e9 uma ferramenta bastante b\u00e1sica que permite ao usu\u00e1rio fazer upload de um arquivo csv, excel ou Google Sheets, e criar um mapa instantaneamente. O OpenHeatMap tamb\u00e9m pode ser usado pelos desenvolvedores (como um plugin JQuery) para fornecer funcionalidade de mapeamento dentro de seu pr\u00f3prio site. Recomenda-se aos usu\u00e1rios que carregam um arquivo para renderiza\u00e7\u00e3o incluir um endere\u00e7o completo em um campo, com valores representados em outro campo (por exemplo, valor da moradia, pre\u00e7o de venda, n\u00famero de funcion\u00e1rios, etc.). As geografias podem ser baseadas em pontos (ou seja, um endere\u00e7o), ou agregados como cidade, 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>A DyGraphs afirma como uma de suas principais caracter\u00edsticas a capacidade de lidar\u00a0<em>enormes conjuntos de dados,\u00a0<\/em>tra\u00e7ando milh\u00f5es de pontos de dados sem \"ficar atolado\". Outra caracter\u00edstica, para aqueles que se consideram tot\u00f3s das estat\u00edsticas, \u00e9 a capacidade de exibir barras de erro e\/ou intervalos de confian\u00e7a. Para utiliz\u00e1-las, um desvio padr\u00e3o deve ser especificado no arquivo de dados. As demonstra\u00e7\u00f5es do tutorial s\u00e3o bastante b\u00e1sicas, mas devem servir para que algu\u00e9m comece a criar suas pr\u00f3prias visualiza\u00e7\u00f5es com bastante rapidez.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Comparison_Matrix\"><\/span>Matriz de compara\u00e7\u00e3o<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. 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