Drawing Water. Winter 2011 rainfall versus consumption.
Drawing Water is a constructed landscape shaped by the relationship between where water falls and where it is consumed within the United States. It builds images to expose the reality that water is channeled, pumped, and siphoned to locations far from where it falls. Although the paths are imagined, Drawing Water is based on real data and it reveals a clear truth about water resources and use. Realtime projection view (Midwest). Touch interface for navigation. The project is realized as a series of high-resolution print images as well as an interactive, animated map. Gallery installation video. Spring 2011 detail (Midwest) Water consumption data comes from the USGS and rainfall data is from the NOAA/NWS. Data.gov Communities. How UK citizen's emotions relate to their concern about the upcoming Olympics (launched) Journalisme de DONNEES. Mapping Disasters.
Data Visualization for the Public Sector. Outils pour la visualisation de données. Acteurs de la visualization de données. Exemples Visualizations. Exploration de données. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
Vous lisez un « bon article ». L'utilisation industrielle ou opérationnelle de ce savoir dans le monde professionnel permet de résoudre des problèmes très divers, allant de la gestion de la relation client à la maintenance préventive, en passant par la détection de fraudes ou encore l'optimisation de sites web. C'est aussi le mode de travail du journalisme de données[1].
L'exploration de données[2] fait suite, dans l'escalade de l'exploitation des données de l'entreprise, à l'informatique décisionnelle. Histoire[modifier | modifier le code] Collecter les données, les analyser et les présenter au client. De 1919 à 1925, Ronald Fisher met au point l'analyse de la variance comme outil pour son projet d'inférence statistique médicale. L'arrivée progressive des micro-ordinateurs permet de généraliser facilement ces méthodes bayésiennes sans grever les coûts. Applications industrielles[modifier | modifier le code] Interactive visualization avec DynGraph. Visualisation des données. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
Carte figurative des pertes successives en hommes de l'armée française dans la campagne de Russie 1812-1813 par Minard Histoire[modifier | modifier le code] C'est à la fin du XVIIIe siècle, avec la publication en 1986 par William Playfair (1759-1823) d'un ouvrage intitulé The Commercial and Political Atlas, dans lequel l'auteur trace une série de graphiques de séries temporelles représentant l'évolution de données économiques concernant l'Angleterre et notamment l'évolution de sa balance commerciale au cours du XVIIIe siècle, que naît la représentation graphique moderne des données.
Dans le même ouvrage, l'auteur représente aussi le premier diagramme en bâtons de l'histoire[5],[6],[7]. C'est aussi à William Playfair que l'on doit le premier graphique circulaire connu. La carte représentant le nombre de morts dû au choléra à Londres en 1854. Dans les années 1820, on commence à représenter des données statistiques sur une carte. Visualisation statistique - L'Info Graphique. On arrive par défaut sur l'onglet "Tableau" et on peut accéder aux onglet "Graphique" et "Carte".
Dans l'onglet "Graphique", on peut choisir entre 5 types de graphiques, sélectionner et trier les données. Dans l'onglet "Carte", outre la sélection de l'année des données, on notera la possibilité de choisir entre des figurés proportionnels et des classes de couleur dont on peut modifier la discrétisation. On peut aussi ajouter des claques "rivières", "lacs", "relief" et "capitales". Exemple: La population de l'UE Tableau, Graphique, Carte. Visualisation de données statistiques avec Silverlight - OGDI (Open Government Data Initiative) France. Avec le mouvement Open Data et sa dynamique, ce sont désormais des quantités énormes de données qui vont être rendues disponibles et consultables par le citoyen.
Bien que rendre disponibles ces données dans des fichiers dits « plats » constitue une première étape dans la libération des données, pour la plupart des personnes, ce ne sont pas les données en elles-mêmes qui sont intéressantes mais plutôt les informations que l’on peut en tirer. Les personnes veulent savoir ce que les données qu’elles consultent signifient. Boîte à moustaches. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Dans les représentations graphiques de données statistiques, la boîte à moustaches (aussi appelée diagramme en boîte, boîte de Tukey ou box plot) est un moyen rapide de figurer le profil essentiel d'une série statistique quantitative.
Elle a été inventée en 1977 par John Tukey, mais peut faire l'objet de certains aménagements selon les utilisateurs. Son nom est la traduction de Box and Whiskers Plot. DataArt - Visualisations.