Datenvisualisierung ist die Darstellung von Daten in grafischer oder bildlicher Form. Dieser Ansatz ermöglicht es, Muster, Trends und Ausreißer schnell zu erkennen, die in Rohdatentabellen nur schwer zu identifizieren wären. Traditionell waren Diagramme und Grafiken statisch, das heißt, sie zeigen Informationen in einem festen Format an. Statische Diagramme, wie sie mit vielen klassischen Bibliotheken erstellt werden, eignen sich für einfache Berichte und gedruckte Materialien. In der modernen Datenanalyse gewinnen jedoch interaktive Diagramme zunehmend an Bedeutung. Interaktive Visualisierungen ermöglichen das Zoomen, Filtern, Anzeigen von Details beim Überfahren mit der Maus sowie das Auswählen oder Hervorheben von Datenpunkten. Dadurch wird die Erkundung komplexer Datensätze und die effektive Kommunikation von Erkenntnissen erleichtert. Die Möglichkeit, mit Datenvisualisierungen zu interagieren, ist besonders wertvoll, wenn große Datensätze untersucht, Ergebnisse online geteilt oder Dashboards erstellt werden sollen, die es Nutzern erlauben, Daten eigenständig zu erkunden.

Plotly ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek, die speziell für die Erstellung interaktiver Datenvisualisierungen entwickelt wurde. Im Gegensatz zu vielen traditionellen Plotting-Tools ermöglicht plotly das Erstellen von Diagrammen, die auf Benutzeraktionen wie Überfahren, Klicken und Zoomen reagieren. Zu den Hauptfunktionen gehören eine große Auswahl an Diagrammtypen (scatter-Plots, line-Diagramme, bar-Diagramme, Karten und mehr), nahtlose Integration mit Webtechnologien sowie die Möglichkeit, interaktive Grafiken als HTML zu exportieren, um sie zu teilen oder einzubetten. Plotly wird häufig für Dashboards, Werkzeuge zur Datenexploration und Präsentationen eingesetzt, bei denen Benutzerinteraktion entscheidend ist. Es fügt sich als moderne Alternative zu statischen Plotting-Bibliotheken in das Python-Ökosystem ein und ermöglicht es, mit minimalem Code ansprechende, interaktive Diagramme zu erstellen.

Beim Vergleich der oben gezeigten matplotlib- und Plotly-Diagramme wird der Unterschied im Benutzererlebnis deutlich. Das matplotlib-Diagramm ist statisch: Die Datenpunkte sind sichtbar, jedoch ist keine Interaktion mit dem Diagramm über die angezeigte Darstellung hinaus möglich. Im Gegensatz dazu ist das Plotly-Streudiagramm standardmäßig interaktiv. Es ist möglich, über Punkte zu fahren, um deren Werte anzuzeigen, hinein- und herauszuzoomen sowie das Diagramm zu verschieben. Diese Interaktivität ermöglicht eine tiefere Erkundung der Daten und macht Visualisierungen ansprechender und informativer, insbesondere beim Teilen mit anderen oder bei der Analyse komplexer Datensätze.