Čtení na doma: Využití dalších nástrojů pro vizualizace
Tableau a PowerBI představují přední nástroje pro business intelligence a interaktivní vizualizaci dat. Oba fungují na principu drag-and-drop, umožňují rychlé vytváření dashboardů bez nutnosti programování a nabízejí sdílení výstupů prostřednictvím cloudových platforem. Tableau vyniká pokročilými vizualizačními možnostmi, zatímco PowerBI těží z integrace do ekosystému Microsoftu a dostupné desktopové verze zdarma. Mezi další podobné nástroje patří Looker (součást Google Cloud), Qlik Sense, Metabase (open-source alternativa) nebo Apache Superset. Pokud chceme interaktivní dashboard vytvořit přímo v Pythonu, můžeme využít knihovnu Dash ve spojení s Plotly, která nabízí interaktivní grafy a umožňuje dashboard spustit jako webovou aplikaci.
Kdy zvolit seaborn nebo matplotlib
- Potřebujeme plnou kontrolu nad podobou grafu, například pro vědecký článek nebo publikaci.
- Vizualizace jsou součástí automatizovaného skriptu nebo pipeline a nevyžadují interakci uživatele.
- Chceme sdílet analýzu jako Jupyter notebook s viditelným kódem i výsledky (např. na GitHubu).
Kdy zvolit PowerBI nebo Tableau
- Dashboardy a reporty budou vytvářet uživatelé bez znalosti programování.
- Chceme rychle prototypovat vizualizace pomocí drag-and-drop rozhraní.
- Firma již využívá placené nástroje Microsoftu (Office 365, Azure).
Kdy zvolit Plotly a Dash
- Chceme interaktivní dashboard (filtry, rozbalovací seznamy, aktualizace grafů), ale zároveň chceme mít vše pod kontrolou v Pythonu.
- Dashboard je součástí většího pythonového projektu nebo pipeline a nechceme zavádět externí nástroj.
- Potřebujeme sdílet výsledky jako webovou aplikaci, ale bez nutnosti licence pro PowerBI nebo Tableau.
Příklad dashboardu vytvořeného v Pythonu