Plotly ist ein leistungsstarkes Datenvisualisierungstool, mit dem Benutzer interaktive Diagramme, Grafiken und andere Visualisierungen erstellen können. Ob Du Datenanalyst, Forscher oder Geschäftsmann bist, Plotly kann Dir helfen, schnell und einfach beeindruckende Visualisierungen zu erstellen, die Dir helfen, Deine Daten besser zu verstehen.

In diesem Artikel erfährst Du, was Plotly ist, wie es funktioniert und warum es ein so beliebtes Tool für die Datenvisualisierung geworden ist.

Was ist Plotly?

Plotly ist eine Datenvisualisierungsplattform, mit der Benutzer interaktive Diagramme, Grafiken und andere Visualisierungen erstellen können. Sie wurde 2012 von einem Team von Ingenieuren und Wissenschaftlern gegründet, die sich für Datenvisualisierung begeisterten und es anderen erleichtern wollten, hochwertige Visualisierungen zu erstellen.

Plotly ist bekannt für seine Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität. Benutzer können eine breite Palette von Visualisierungen erstellen, von einfachen Liniendiagrammen bis hin zu komplexen Heatmaps und 3D-Diagrammen. Und da es sich um eine Online-Plattform handelt, können die Nutzer von überall aus, wo eine Internetverbindung besteht, auf ihre Visualisierungen zugreifen.

Wie funktioniert es?

Plotly ermöglicht es den Benutzern, Visualisierungen über eine Drag-and-Drop-Schnittstelle zu erstellen. Die Benutzer können aus einer breiten Palette von Visualisierungstypen wählen, darunter Streudiagramme, Balkendiagramme, Heatmaps und mehr. Sobald die Visualisierung erstellt ist, können die Benutzer sie mit einer Reihe von Optionen, einschließlich Farben, Schriftarten und Beschriftungen, anpassen.

Eines der wichtigsten Merkmale von Plotly ist seine Interaktivität. Benutzer können ihre Visualisierungen mit Hover-Over-Effekten versehen, so dass die Betrachter detailliertere Informationen über bestimmte Datenpunkte sehen können. Und da die Bibliothek auf der webbasierten Programmiersprache JavaScript aufbaut, können Benutzer ihre Visualisierungen problemlos in Websites und Webanwendungen einbetten.

Warum sollte man Plotly für Datenvisualisierungen verwenden?

Die Python-Bibliothek ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Datenvisualisierung, das den Benutzern eine Reihe von Vorteilen bietet:

1. Interaktive Visualisierungen: Plotly bietet interaktive Diagramme und Grafiken, die es den Nutzern ermöglichen, Daten detaillierter zu untersuchen. Benutzer können bestimmte Datenpunkte vergrößern, mit dem Mauszeiger über Datenpunkte fahren, um weitere Informationen anzuzeigen, und die Visualisierung an ihre Bedürfnisse anpassen.
2. Schöne Visualisierungen: Die Software bietet eine Reihe von Vorlagen und Styling-Optionen, um Deine Visualisierungen professionell und ansprechend aussehen zu lassen.
3. Anpassungsfähigkeit: Plotly bietet eine breite Palette von Anpassungsoptionen, die es den Benutzern ermöglichen, ihre Visualisierungen an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Dazu gehört die Anpassung von Farben, Schriftarten und Diagrammtypen.
4. Plattformübergreifende Kompatibilität: Plotly kann mit vielen verschiedenen Programmiersprachen und Plattformen verwendet werden, darunter Python, R, JavaScript und MATLAB.
5. Kollaboration: Die Bibliothek ermöglicht es Benutzern, ihre Visualisierungen mit anderen zu teilen und in Echtzeit an Projekten zusammenzuarbeiten.
6. Integration: Die Bibliothek lässt sich problemlos in andere Tools wie Jupyter-Notebooks, Dash und Tableau integrieren, was sie zu einem vielseitigen Tool für die Datenvisualisierung macht.

Welche Arten von Diagrammen können mit Plotly gezeichnet werden?

Es gibt verschiedene Arten von Diagrammen, die in Business Intelligence (BI) verwendet werden, um Daten darzustellen und den Benutzern bei der Visualisierung und Analyse von Informationen zu helfen. Hier sind einige der gängigsten Diagrammtypen:

• Balkendiagramme: Balkendiagramme werden verwendet, um Daten über Kategorien oder Gruppen hinweg zu vergleichen, und sind einer der häufigsten Diagrammtypen in BI. Obwohl sie Histogrammen sehr ähnlich sind, sollten sie nicht verwechselt werden.
• Histogramme: Ein Histogramm ist eine Visualisierungsform aus dem Bereich der Statistik, die zur Darstellung von Häufigkeitsverteilungen verwendet wird. Dabei werden die Datenpunkte, die in eine bestimmte Gruppe fallen, gezählt und ihre Werte in einzelnen Balken dargestellt.
• Liniendiagramme: Liniendiagramme werden zur Darstellung von Trends im Zeitverlauf verwendet und eignen sich zur Visualisierung von Datenveränderungen über einen bestimmten Zeitraum.
• Streudiagramme: Streudiagramme werden verwendet, um die Beziehung zwischen zwei Variablen darzustellen, und werden in der BI häufig verwendet, um Muster und Korrelationen zu erkennen.
• Heatmaps: Heatmaps werden zur farblichen Darstellung von Daten verwendet und sind nützlich, um Muster und Trends in großen Datensätzen hervorzuheben.
• Baumdiagramme: Baumdiagramme dienen zur Darstellung hierarchischer Daten und werden in der BI verwendet, um die Größe und Zusammensetzung verschiedener Datenkategorien zu zeigen.
• Kreisdiagramme: Tortendiagramme werden zur Darstellung der Zusammensetzung von Daten verwendet und eignen sich zur Darstellung von Proportionen und Prozentsätzen.
• Sankey-Diagramme: Sankey-Diagramme werden verwendet, um den Fluss von Daten oder Prozessen zu visualisieren und sind nützlich, um komplexe Systeme und Prozesse zu verstehen.
• Blasendiagramme: Blasendiagramme werden verwendet, um die Beziehung zwischen drei Variablen darzustellen. Sie werden häufig in der BI eingesetzt, um Muster und Korrelationen zu erkennen.

Dies sind nur einige Beispiele für die vielen Arten von Diagrammen, die in der Business Intelligence verwendet werden. Die Wahl des Diagrammtyps hängt von den zu analysierenden Daten, den Zielen der Analyse und den Präferenzen des Benutzers ab.

Was ist Plotly Dash?

Plotly Dash ist ein Python-Framework zur Erstellung von Webanwendungen mit interaktiven Datenvisualisierungen. Es baut auf der Plotly-Bibliothek auf und ermöglicht es den Benutzern, auf einfache Weise Webanwendungen mit komplexen, interaktiven Visualisierungen zu erstellen.

Einer der Hauptvorteile von Dash ist, dass es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte Webanwendungen zu erstellen, ohne dass sie über umfangreiche Erfahrungen in der Webentwicklung verfügen müssen. Mit Dash können Benutzer interaktive Webanwendungen schnell und einfach mit Python-Code erstellen und einsetzen.

Dash bietet eine Reihe von vorgefertigten Komponenten wie Diagramme, Tabellen und Dropdowns, die leicht angepasst und kombiniert werden können, um komplexe, interaktive Visualisierungen zu erstellen. Dash ermöglicht auch die Erstellung benutzerdefinierter Komponenten mithilfe von HTML, CSS und JavaScript, was den Benutzern ein hohes Maß an Flexibilität und Anpassungsfähigkeit bietet.

Ein weiterer Vorteil von Dash ist die Unterstützung von Datenstreaming in Echtzeit, wodurch Benutzer Live-Datenvisualisierungen erstellen können, die in Echtzeit aktualisiert werden. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen wie Finanz-Dashboards, bei denen minutengenaue Daten entscheidend sind.

Dash bietet außerdem eine Reihe von Bereitstellungsoptionen, darunter die Cloud-basierte Bereitstellung auf Diensten wie Heroku und AWS oder das Selbst-Hosting auf einem lokalen Server. Dank dieser Flexibilität können Benutzer die Bereitstellungsoption wählen, die ihren Bedürfnissen am besten entspricht.

Insgesamt ist Plotly Dash ein leistungsfähiges Werkzeug für die Erstellung von Webanwendungen mit interaktiven Datenvisualisierungen. Seine Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit und die Unterstützung von Echtzeit-Daten-Streaming machen es zu einem idealen Werkzeug für eine Vielzahl von Anwendungen, von Finanz-Dashboards bis hin zur wissenschaftlichen Datenanalyse.

Was sind die Unterschiede zwischen Plotly und Matplotlib?

Plotly und Matplotlib sind beides beliebte Python-Bibliotheken, die für die Datenvisualisierung verwendet werden, aber sie haben einige wichtige Unterschiede:

1. Visualisierungsarten: Matplotlib ist in erster Linie auf statische 2D-Darstellungen ausgerichtet, während Plotly eine breitere Palette von Visualisierungstypen bietet, darunter 3D-Darstellungen, interaktive Diagramme und Dashboards.
2. Interaktivität: Plotly wurde entwickelt, um interaktive Visualisierungen zu erstellen, die es den Benutzern ermöglichen, Daten detaillierter zu untersuchen, während Matplotlib in erster Linie für die Erstellung statischer Visualisierungen verwendet wird.
3. Benutzerfreundlichkeit: Plotly wird im Allgemeinen als einfacher zu verwenden angesehen als Matplotlib, insbesondere wenn es um die Erstellung interaktiver Visualisierungen geht. Dies liegt daran, dass Plotly vorgefertigte Vorlagen und Komponenten bietet, die leicht angepasst und kombiniert werden können, um komplexe Visualisierungen zu erstellen, während Matplotlib mehr Programmieraufwand erfordert, um ähnliche Visualisierungen zu erstellen.
4. Integration: Matplotlib ist stärker mit anderen Python-Bibliotheken und -Werkzeugen integriert, während Plotly nur begrenzte Integrationsmöglichkeiten bietet. Matplotlib wird häufig in wissenschaftlichen Arbeitsabläufen eingesetzt, während die andere Bibliothek häufig für Webanwendungen und Data Science Dashboards verwendet wird.
5. Lizenzierung: Matplotlib ist quelloffen und kann kostenlos genutzt werden, während Plotly sowohl quelloffene als auch kommerzielle Lizenzoptionen bietet.

Insgesamt sind sowohl Plotly als auch Matplotlib leistungsstarke Werkzeuge für die Datenvisualisierung, aber sie haben unterschiedliche Stärken und Anwendungsfälle. Matplotlib eignet sich gut für die Erstellung statischer 2D-Diagramme, während Plotly besser für die Erstellung interaktiver Visualisierungen und Webanwendungen geeignet ist.

Welche grundlegenden Befehle werden in Plotly verwendet?

Plotly ist eine leistungsstarke Visualisierungsbibliothek in Python, mit der Du interaktive und visuell ansprechende Diagramme erstellen kannst. Hier sind einige grundlegende Befehle mit Beispielen:

Hinzufügen von Titeln und Labels

In Plotly ist das Hinzufügen von Titeln und Beschriftungen zu Deinen Diagrammen sehr einfach und hilft, die visuelle Darstellung Deiner Daten zu verbessern. Um einen Titel zu einem Plot hinzuzufügen, kannst Du die Methode update_layout() verwenden und den Parameter title angeben. Zum Beispiel:

Anpassen der Markerfarben

In Plotly kannst Du die Markerfarben in Deinen Diagrammen leicht ändern, um die visuelle Darstellung der Datenpunkte anzupassen. Es bietet eine Vielzahl von Optionen für die Festlegung von Marker-Farben, einschließlich der Verwendung einer einzigen Farbe für alle Marker oder die Verwendung einer Sequenz von Farben basierend auf einer bestimmten Variable.

Um die Markerfarbe für alle Datenpunkte in einer Kurve zu ändern, kannst Du den Markerparameter verwenden. Um zum Beispiel ein Streudiagramm mit roten Markierungen zu erstellen, kannst Du wie folgt vorgehen:

Hinzufügen von Annotationen

Das Hinzufügen von Anmerkungen zu Plotly-Diagrammen ermöglicht es Dir, Deinen Datenvisualisierungen zusätzliche Informationen oder Kontext hinzuzufügen. Anmerkungen können Text, Pfeile, Linien und Formen enthalten und bieten verschiedene Möglichkeiten, bestimmte Datenpunkte oder Muster in Deinen Diagrammen hervorzuheben.

Um Deinem Plotly-Plot Anmerkungen hinzuzufügen, kannst Du die Methode add_annotation() oder den Parameter annotations innerhalb der Methode update_layout() verwenden. Anmerkungen werden anhand der x- und y-Koordinaten positioniert und können mit Text, Pfeilattributen und Stiloptionen angepasst werden.

Hinzufügen von Legenden

Das Hinzufügen einer Legende zu einer Plotly-Darstellung ist eine unkomplizierte Möglichkeit, Informationen über die im Diagramm angezeigten Datenreihen oder Kurven bereitzustellen. Legenden sind wichtig, um zwischen verschiedenen Datenelementen zu unterscheiden, besonders wenn mehrere Spuren im selben Diagramm vorhanden sind.

Um eine Legende zu Deinem Plotly-Plot hinzuzufügen, kannst Du das showlegend-Attribut in jeder Spur, die Du der Abbildung hinzufügst, auf True setzen. Die Legende wird automatisch angezeigt und Du kannst ihre Position, Ausrichtung und andere Eigenschaften mit der update_layout() Methode anpassen.

Diese Beispiele zeigen einige grundlegende Plotly-Befehle zur Anpassung und Kommentierung von Plots. Plotly bietet eine breite Palette von Optionen, um Deine Visualisierungen zu verbessern und sie informativer und ansprechender zu gestalten.

Das solltest Du mitnehmen

• Plotly ist eine leistungsstarke Datenvisualisierungsbibliothek mit einer Vielzahl von Funktionen und Optionen.
• Sie bietet eine einfach zu bedienende Schnittstelle für die Erstellung interaktiver und dynamischer Diagramme.
• Die Bibliothek kann für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden, von der Datenexploration bis zur wissenschaftlichen Forschung.
• Sie unterstützt viele Programmiersprachen, darunter Python, R und JavaScript.
• Mit dem Tool kannst Du Deine Visualisierungen einfach online teilen und mit anderen zusammenarbeiten.
• Insgesamt ist Plotly ein vielseitiges Tool zur Erstellung hochwertiger Visualisierungen und zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Ihren Daten.

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