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Auteur(s)
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Véronique MESGUICH : Consultante formatrice en veille stratégique
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L'expertise technique et scientifique de référence
MOTS-CLÉS
Datavisualisation | dataviz | social network analysis | analyse de données | fouille de données | big data
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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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Fiches à lire
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Auteur
Fiche éditée en 2014 et initialement rédigée par Frédéric MARTINET.
Sites Internet
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.
Blog de référence sur la datavisualisation et le traitement des données.
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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