Fiche pratique | Réf : 1404

Datavisualisation, outil d’exploitation et d’exploration des données

Auteur(s) : Véronique MESGUICH

Date de publication : 12 oct. 2021

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De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

MOTS-CLÉS

Datavisualisation   |   dataviz   |   social network analysis   |   analyse de données   |   fouille de données   |   big data

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/f-1404

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Dès qu’il s’agit des données, les chiffres atteignent rapidement des sommets vertigineux : selon le cabinet IDC, la taille de l’univers numérique devrait atteindre 175 zettabytes de données d’ici 2025.

Le big data se caractérise par la règle des 3V : volume, variété, vitesse, auxquels on peut rajouter 2 autres V : valeur et visualisation. En effet, prise individuellement, une donnée ne vaut rien… C’est l’analyse, à travers la datavisualisation, qui va apporter de la valeur ajoutée en créant de l’intelligence et du savoir.

Les méthodes et outils de datavisualisation permettent ainsi au veilleur-analyste de traiter des masses de données en appliquant des algorithmes statistiques et en limitant les biais cognitifs. Tout en rationalisant et enrichissant les données, les outils logiciels permettent également d’offrir des interfaces d’exploration dynamique des corpus de données chiffrées ou textuelles.

Cette fiche propose une approche orientée « méthodes » de la datavisualisation en présentant les différentes étapes : analyse du besoin, identification des données, préparation, choix des métriques.

Étapes :

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Fiche éditée en 2014 et initialement rédigée par Frédéric MARTINET.

Sites Internet

Information is beautiful

Site de référence sur les datavisualisations les plus originales et les plus innovantes, incluant régulièrement des outils logiciels émergents et utiles à la fois pour l’extraction, le traitement et la visualisation des données.

Flowing Data

Blog de référence sur la datavisualisation et le traitement des données.

Visualising data

Présentation de nombreux projets de dataviz et retour sur leur réalisation

Bibliographie

  • Lima M., Cartographie des réseaux. Eyrolles.
  • Tufte E., Beautiful evidence. Graphics Press.
  • Tufte E., Envisioning information. Graphics Press.
  • Rendgen S. et Wiedemann, Information Graphics. Taschen.
  • DataFLow1 et 2.Gestalten.
  • Yau N., Data visualization. Eyrolles.

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