Сегодня создание интерактивной карты на python не составляет большого труда: стоит подключить библиотеку (например, Folium или Bokeh), указать картографический сервер, и после выполнения нескольких «магических» строк кода ваши данные как на ладони!
Но что делать, если данные есть, визуализировать их хочется, а в сети, в которой вы работаете, нет доступа к картографическим серверам? В этом случае помогут Plotly и GeoPandas.

В данной статье рассмотрена возможность создания интерактивной карты с помощью библиотеки folium, а также реализация возможности добавления интересующих метрик и статистик для объектов карты, с целью упростить работу аудиторов при проведении проверок.

Давайте разберем еще одну задачу визуализации на python, а именно интерактивные карты. Исследуем эпидемиологическую ситуацию в мире с помощью открытых данных от Университета Джона Хопкинса. Подробнее в статье:

Графовые методы анализа данных уже успешно используются во многих компаниях – это всем хорошо знакомый PM-анализ (Process Mining). Новой тенденцией 2020 года становится широкое использование графовых методов. Причем для этих методов сейчас стали доступные как простые инструменты проведения экспресс-анализа (с помощью хорошо знакомого Excel), так и более мощные программные системы графического анализа больших объемов, к тому же обладающие встроенными средствами вычисления набора параметров, что позволяет проводить аудит не только наглядно, но и с цифрами в руках. Тенденции уходящего 2020 года свидетельствуют в пользу необходимости освоения этого инструмента для анализа процессов компании.