สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
# 5 เครื่องมือสำคัญในการสร้าง Data Visualization ที่นักพัฒนาไม่ควรมองข้าม
ในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) Data Visualization หรือการแสดงข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่ายผ่านกราฟิกและภาพประกอบเป็นส่วนสำคัญที่ช่วยให้นักวิเคราะห์, นักพัฒนา, และผู้ใช้ทั่วไปสามารถตีความและนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในบทความนี้ เราจะพูดถึง 5 เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการสร้าง Data Visualization ซึ่งเหมาะสำหรับนักพัฒนาทั้งหลาย
Tableau เป็นหนึ่งในเครื่องมือ Data Visualization ที่ได้รับความนิยมสูงสุด ด้วยความสามารถในการรวมข้อมูลมาจากแหล่งต่างๆ และเปลี่ยนแปลงเป็นภาพกราฟิกที่สวยงาม ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และการดึงข้อมูลแบบ Real-time ทำให้ Tableau เป็นที่ต้องการขององค์กรขนาดใหญ่
# ตัวอย่างการใช้ Tableau Public API สำหรับการสร้าง Data Visualization ไม่แสดงในที่นี้
# เนื่องจาก Tableau เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้งานผ่าน UI และมีการฝัง API ในการทำงาน
D3.js เป็นไลบรารี Javascript ที่มีความเสถียรในการสร้าง Visualizations จากข้อมูลดิบๆ เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าใจข้อมูลได้อย่างลึกซึ้ง ความสามารถในการควบคุมลึกถึงแอตทริบิวต์ของ SVG (Scalable Vector Graphics) ทำให้ D3.js เป็นที่นิยมในกลุ่มนักพัฒนาเว็บไซต์
// ตัวอย่างการเริ่มต้นกับ D3.js
// เราจะวาดวงกลมด้วย D3.js
const svg = d3.select("body").append("svg")
.attr("width", 100)
.attr("height", 100);
svg.append("circle")
.attr("cx", 50)
.attr("cy", 50)
.attr("r", 40)
.style("fill", "blue");
Power BI เป็นเครื่องมือที่พัฒนาโดย Microsoft ทำงานคล้ายคลึงกับ Tableau แต่มีการรวมเข้ากับระบบ Office 365 อย่างแนบแน่น เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการนำเสนอรายงานและการวิเคราะห์ข้อมูลในองค์กร
ggplot2 เป็นแพ็คเกจที่ใช้ในภาษา R ซึ่งเป็นภาษาทางสถิติที่มีประสิทธิภาพ แพ็คเกจนี้เน้นไปที่การสร้างกราฟิกสไตล์ "The Grammar of Graphics" ทำให้ผู้ใช้สามารถสร้าง visualization ที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย
# ตัวอย่างการใช้ ggplot2 ใน R
library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) +
geom_point() +
geom_smooth(method="lm")
หากพูดถึงภาษา Python ซึ่งได้รับความนิยมอย่างกว้างขวางในกลุ่มนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ Matplotlib คือเครื่องมือพื้นฐานสำหรับการสร้าง Visualizations ที่มีความยืดหยุ่นสูง และ Seaborn เป็นไลบรารีที่สร้างขึ้นบน Matplotlib ซึ่งมีเทคนิคการสร้างภาพที่สวยงามและใช้งานง่ายกว่า
# ตัวอย่างการสร้างการกราฟด้วย Seaborn
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# โหลดข้อมูล
tips = sns.load_dataset("tips")
# สร้างกราฟ
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
plt.show()
การใช้เครื่องมือเหล่านี้ในการสร้าง Data Visualization มีความสำคัญเพราะช่วยให้เราสามารถตีความและสื่อสารข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่เครื่องมือเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ การมีความรู้ทางด้านการโปรแกรมและการสร้าง Algorithm ในการวิเคราะห์ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน ผู้ที่สนใจการพัฒนาทักษะด้านนี้ควรมองหาการเรียนรู้ในสถาบันที่ให้ความรู้ทั้งด้านการโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างครอบคลุม เช่นที่ EPT ที่จะช่วยให้คุณพร้อมก้าวเข้าสู่โลกข้อมูลขนาดใหญ่ และสามารถสร้างสรรค์ Visualizations ที่เป็นประโยชน์ต่อองค์กรและสังคมได้อย่างมืออาชีพ
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: data_visualization tableau d3.js power_bi ggplot2 matplotlib seaborn programming python r javascript big_data data_analysis visualization_tools statistics
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com