ADV16 – Ordonné et bien aligné

Cette semaine j’aborde les notions d’allignement et de manque d’ordre. Une fois que notre visuel est désencombré, c’est-à-dire que tous les éléments qu’il contient sont pertinent pour la compréhension de notre lecteur, c’est important de mettre de l’ordre dans les tous éléments qui restent. J’ai donc repris mon visuel de cette semaine et j’en ai … Lire la suite de ADV16 – Ordonné et bien aligné

Publicités

ADV15 – Exploration de données

Cette semaine je vous explique ma démarche d’exploration des données. Je suis passée d’un nuage de point à un histogramme en 6 graphiques pour présenter ce que je m’étais fixé comme objectif. Au cours de cette démarche, j’explique aussi pourquoi j’ai choisi de présenter les données avec un histogramme au lieu d’une courbe et pourquoi … Lire la suite de ADV15 – Exploration de données

ADV14 – Raconter une histoire

Cette semaine j'explique comment on peut raconter une histoire avec nos données. C’est bien de savoir faire des beaux graphiques, mais aussi il faut savoir comment les présenter. Avec quelques règles de base et un peu d’organisation, on peut arriver à capter l’attention de notre auditoire et faire passer notre message. J’ai préparé un petit … Lire la suite de ADV14 – Raconter une histoire

ADV13 – Faciliter la compréhension d’un visuel complexe

Cette semaine je vous explique comment on peut rendre un graphique complexe facile à comprendre pour notre auditoire. Normalement, je préconise toujours l’utilisation de visuel qui sont simple et rapide à comprendre. Par contre, il y a des situations et des types de données qui ne se prêtent pas nécessairement au classique histogramme si on … Lire la suite de ADV13 – Faciliter la compréhension d’un visuel complexe

ADV11 – Moyenne ou médiane?

Au menu cette semaine, visualiser des tendances dans le temps avec des points et un effet aléatoire au lieu d’une courbe ou d’un box plot et comprendre la différence entre la moyenne et la médiane comme mesure de tendance centrale. Le #Tidytuesday de la semaine nous apporte plusieurs données concernant les jeux vidéo qui ont été créés … Lire la suite de ADV11 – Moyenne ou médiane?

ADV10 – Data viz au design minimaliste

Au menu, convertir les données en pourcentage, visualiser le tout avec un histogramme et créer une viz très minimaliste en noir et blanc. Le #Tidytuesday de la semaine concerne le nombre d’impacts enregistrés aux États-Unis entre les vols et les animaux sauvages. Pour relativiser le tout, j’ai été chercher le nombre de vols totaux sur le site … Lire la suite de ADV10 – Data viz au design minimaliste

ADV9 – Tendance, corrélation et mini-dashboard

Cette semaine, pour innaugurer la participation de R4DS au useR-2019, on analyse les statistiques de cette communauté depuis sa création jusqu'au début juillet 2019. J'ai regardé l'évolution du nombre de membre dans le temps, analysé les corrélations entre les différentes variables et regardé l'évolution de l'activité des membres actifs dans le temps. Pour présenter mes … Lire la suite de ADV9 – Tendance, corrélation et mini-dashboard

ADV8 – Au-delà de la viz, il ne faut pas oublier l’analyse des données!

Après un peu plus de 2 mois d'absence, je suis bien contente d'être de retour pour vous partager ma démarche avec les #Tidytuesday. Cette semaine, les données portaient sur le soccer féminin et ça m'a donné l'occasion d'essayer un nouveau type de graphique le fameux 'Alluvial diagram'. Dans cette épisode, je vous explique ma démarche pour … Lire la suite de ADV8 – Au-delà de la viz, il ne faut pas oublier l’analyse des données!

ADV7 – Qu’est-ce qu’on fait quand ce qu’on pensait visualiser dans les données ne donne rien de bon?

Qu'est-ce qu'on fait quand ce qu'on voulait initialement visualiser dans les données ne donne rien d'autre qu'on gros nuage de points?  Quels sont les règles les plus importantes de la visualisation de données? Venez découvrir tout ça et bien plus dans cet épisode. J'ai préparé un petit guide qui résume les 10 règles d'or de … Lire la suite de ADV7 – Qu’est-ce qu’on fait quand ce qu’on pensait visualiser dans les données ne donne rien de bon?