Définition:
La visualisation de données consiste dans la représentation visuelle de données le plus souvent quantitatives en vue de leur interprétation, analyse ou communication.
Workflow:
Produire une visualisation de données implique habituellement plusieurs étapes :
- Extraction et préparation des données (sélection, nettoyage, formatage, labellisation, documentation)
- Établissement d'une base de données (optionnel)
- Choix du software et du type de visualisation
- Interprétation des résultats (analyse visuelle, interactions avec les données, statistique)
- Postproduction des visualizations pour la communication et publication (optionnel)
Outils pour un public généraliste:
- LibreOffice Calc, Microsoft Office Excel & Google Spreadsheet
La plupart des logiciels de bureautique de base intègrent un large éventail de fonctionnalités de traitement des données, de statistiques et de visualisation. - Gephi
Logiciel open source gratuit spécialisé dans la visualisation des graphes. - Tableau
Logiciel en ligne payant pour l'analyse visuelle ("visual analytics") professionnelle en mode tableau de bord ("dashboard"). - ColorBrewer et ColourLovers
Sites web facilitant le choix des palettes des couleurs en vue des divers types de données et applications.
Outils pour une utilisation avancée:
- D3
D3 est une librairie de fonctions de programmation spécialement conçue pour la visualisation des données dans des navigateurs web - R
R est un langage de programmation scientifique pour la statistique et la visualisation de données. - Processing
Processing est un autre langage populaire de programmation orienté vers la visualisation, basé sur Java.
Conseils de lecture:
- Tufte, Edward R.: Visual Explanations. Images and Quantities, Evidence and Narrative, Cheshire, CT 1997.
- Ware, Colin: Information visualization. Perception for Design, San Francisco, CA 2004.
Galleries en ligne:
