Лучшая бесплатная альтернатива Tableau

Спасибо за вопрос. Я тоже потратил много времени на составление отчетов вручную и познакомился с Tableau, когда его использовали другие сотрудники предыдущего работодателя. Я загрузил пробную версию, проработал учебные пособия и был впечатлен тем, как много можно сгенерировать, как быстро и с небольшими техническими знаниями.

Конечно, всегда будут некоторые отчеты, которые нам придется создавать вручную, и вопрос заключается в том, как вписать Tableau в наши существующие приложения / созданные вручную отчеты.

Для автономных решений без моего кода я использовал

Qlik® Sense Desktop — это приложение для Windows, которое дает пользователям возможность создавать персонализированные интерактивные визуализации данных, отчеты и информационные панели из нескольких источников данных с помощью простого перетаскивания. Узнайте больше о своих данных всего за 5 минут.

**Free for personal and internal business use**
Drag-and-drop app creation and data loading
Multi-data source integration
Installed Windows application

Это «бесплатно для личного и внутреннего использования в бизнесе» на самом деле довольно щедро, но может быть проблемой, если вам нужно публиковать отчеты для сторонних компаний.

Для кода на стороне клиента, я думаю, вы не сможете превзойти http://d3js.org/

См. также http://www.quora.com/Is-there-an-inexpensive-alternative-to-Tableau .

http://butleranalytics.com/5-desktop-and-server-tableau-alternatives/

http://www.datacopia.com/ — доступны бесплатные и дешевые версии

http://alternativeto.net/software/tableau/

https://www.g2crowd.com/products/tableau-desktop/competitors/alternatives

Я не думаю, что у вас правильный подход. Вы предполагаете, что точный клон Tableau — лучший ответ. Это может быть не так.

Обратите внимание, что если Tableau (о котором я не знаю и не забочусь) работал только в Windows, а вам дали Mac (под MacOSX), у вас будет аналогичная проблема.

И дело не в деньгах (другими словами, бесплатное программное обеспечение — бесплатное , а не бесплатное ).

Во-первых, у вас есть навыки, которых нет у других ваших коллег: вы достаточно хорошо знаете R и разбираетесь в Linux.

Затем вам нужно решить (или, возможно) некоторые проблемы, используя свой опыт . Определите классы задач, которые необходимо решить, подумайте об инструментах и ​​библиотеках (в частности, взаимодействующих с R), с которыми вы знакомы или можете легко освоить. Знайте, какие входы и выходы требуются от вас. Вам нужно создать какие-то файлы, совместимые с Tableau, или что? Или вас просто просят предоставить документы (например, в формате PDF)? Какие данные и в каком формате вы должны получить или создать? Хорошо ли определены/задокументированы форматы данных...?

У вас есть дополнительные (или вы хотите легко получить) общие навыки программирования или навыки написания сценариев?

Вы хорошо понимаете, что такое Tableau? Из его недостатков?

Я, конечно, нет, и я даже не хочу тратить несколько минут на чтение их коммерческих объявлений.

Linux довольно эффективен в сочетании инструментов и библиотек (например, с использованием конвейера программного обеспечения ). Например, вы можете написать некоторый скрипт на Python, извлекающий некоторые данные из баз данных или структурированных веб-сервисов и обрабатывающий их в какой-нибудь числовой библиотеке, приклеенной к Python, поместить их во что-то, что легко обрабатывается Scilab или R, и использовать GNUplot для создания выходных данных, которые станут рисунок в вашем документе LaTeX.

Таким образом, Linux (со многими бесплатными программами, доступными в Debian) уже предоставляет «мета-интерфейс для различных источников данных, визуализации и R». Вам просто нужно больше определить, что это на самом деле означает.

Думайте больше с точки зрения потока данных, рабочего процесса, форматов данных, преобразования данных (и, конечно, с точки зрения ваших собственных навыков), программных библиотек . Довольно скоро (через несколько недель) вы сможете показать - через несколько дней - некоторую работу, которую ваши коллеги по Tableau не будут делать, даже после месяца кликов на их рабочем столе Tableau. Опыт важнее инструментов.

Ходят слухи, что R (чего я не знаю) имеет значительный объем связующего кода для множества мощных библиотек. Насколько мне известно, извлечение данных из веб-источников или баз данных — это простая задача для R (для этого в R уже есть несколько интерфейсов).