시각화 도구를 사용하기위한 용도 기준.

 세 가지 시각화 도구/라이브러리인 Python (주로 Matplotlib, Seaborn 같은 라이브러리), Tableau, D3.js를 다섯 가지 주요 기준 

1. 개발자를 위한 개발 용이성 (Ease to develop for developers): 프로그래머가 시각화를 얼마나 빠르고 쉽게 처음부터 구축할 수 있는지.

- Python/D3는 유연하고 온라인 자료가 많아 쉽다.

- Tableau는 다른 둘에 비해 시작하기가 약간 더 어렵다.

2. 개발자를 위한 시각화 유지보수 용이성 (Ease to maintain the visualization for developers): 기존 시각화를 업데이트하거나 디버깅, 변경하는 데 필요한 노력.

- Tableau는 자체 애플리케이션 내에서 디스플레이를 관리하므로 유지보수가 더 쉽다.

- Python 및 D3는 종종 별도의 환경이나 창(예: 웹 브라우저 창)을 관리해야 하므로 상대적으로 어렵다.

3. 최종 사용자를 위한 시각화 활용성 (Usability of visualization developed for end users): 비전문가가 완성된 결과물과 얼마나 쉽게 상호작용할 수 있는지(예: 필터링, 확대/축소)를 측정.

- Tableau는 대화형(interactive) 포인트 앤 클릭 동작을 위해 설계되었기 때문에 가장 사용자 친화적.

- Python/D3는 최종 사용자가 데이터 디스플레이를 조작하기 위해 더 많은 기술적 지식(때로는 코딩이나 브라우저 조작)을 요구.

4.  대규모 데이터셋에 대한 시각화 확장성 (Scalability of visualization to “large” datasets): 도구가 속도 저하 없이 방대한 양의 데이터를 얼마나 잘 처리하는지 평가.

- 세 도구 모두 일반적으로 잘 작동하지만 특정 병목 현상이 있다. 

- Python은 고해상도 플롯에서 버벅거릴 수 있고, 

- Tableau는 강력한 로컬 컴퓨터가 필요하며, 

- D3는 데이터가 온라인에 호스팅된 경우 충분한 인터넷 속도가 필요할 수 있다.

5. 시각화를 실행하기 위한 시스템 요구 사항 (System requirements to run the visualization): 

- Python/D3는 일반적으로 요구 사항이 낮지만(브라우저나 기본 환경만 있으면 됨), 

- Tableau는 복잡한 대시보드를 원활하게 렌더링하기 위해 더 강력한 시스템이 필요할 수 있다.

그러니까 컴퓨터 바꿔줘요.

1. Ease to develop for developers

Python: pretty easy and there are a lot of examples online

Tableau: not so easy when compared to the other two

D3: similar to Python

2. Ease to maintain the visualization for developers

Python: not so easy when compared to Tableau because we have to open another window to show

Tableau: pretty easy and also useful to visualize

D3: similar to Python, need another window

3. Usability of visualization developed for end users

Python: not so easy, still need to write codes to play with figures

Tableau: should be the most user-friendly for end users, because they can easily do actions on the plot

D3: between Python and Tableau, although still needs coding, we can still get the information of plots using browser.

4. Scalability of visualization to “large” datasets

Python: sometimes can not plot a figure with pretty high resolutions

Tableau: works well, but the computer should be powerful enough to use some functions such as preview

D3: works well, but might need enough internet speed if the data is from online

5. System requirements to run the visualization

Python: pretty low requirement

Tableau: might need a powerful computer

D3: just use browser, pretty low requirement