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Dataviz : les outils gratuits indispensables

Dataviz : les outils gratuits indispensables
mar132012 La visualisation des données (dataviz) est devenu la nouvelle marotte des rédactions connectées. m0le'o'blog vous propose une petite sélection des meilleurs outils gratuits. Révolu, le temps où les connaisseurs d'Excel étaient les seuls à pouvoir transformer des tableurs complexes en graphiques lisibles par tous ? Beaucoup de développeurs en font le pari en lançant leurs propres applications. m0le'o'blog en sélectionne quelques-unes pour vous. Cliquez sur le titre pour arriver sur la page d'accueil des applications. Image : capture d'écran sur tableausoftware.com La société Tableau Software fait le pari d'un logiciel tourné sur la visualisation des données. Avantages le large éventail de visualisations disponibles, notamment gréographiquesla possibilité de travailler offline une fois le logiciel installél'exportation sur Internet optimisée Inconvénients l'ensemble fait vraiment usine à gaz et il faudra forcément vous plonger dans les tutoriels pour vous y retrouver

Data, BigData, DataViz, Data Scientist, OpenData… reprenons du début Un des principaux objectifs de ce blog est d'aborder les différents aspects de la diffusion de l'information géographique. Cela commence forcément par évoquer la source de toute information: la donnée. Autour du concept de la Data, gravitent de nouveaux phénomènes comme le Big Data, la Data Viz ou l'Open Data … Des journalistes aux décideurs en passant par les spécialistes techniques, tout le monde s'en fait désormais l'échos. Alors avant d'aborder régulièrement ces thèmes dans les prochains mois, reprenons depuis le début chacun de ces concepts. La Data La Data constitue le cœur de tous nos systèmes d'information et jouent donc un rôle essentiel dans la prise de décisions économiques, stratégiques ou politiques. GeoData Sans qu'il soit évident de le démontrer, il est communément admis que 80% de nos bases de données ont une composante géographique, on parlera donc parfois de GeoData. Big Data, le nouveau défi de la Data Un nouveau métier: Data Scientist Et l'Open Data dans tout ça ?

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. Deux nouveautés: l'entrée par pays et le portrait des régions européennes mais en anglais seulement. Il a fait l'objet d'une présentation un peu critique dans la revue Mappemonde. Si l'outil phare est bien le Trendalyzer décrit dans Mappemonde, on trouvera aussi une superbe présentation interactive disponible en français du rapport sur le développement humain de 2005 qui représente une excellente introduction à l'état du monde. Google Public Data Explorer

Quatre voies du datajournalism Le datajournalism ou journalisme de données, peut difficilement se résumer à un type de contenus ou à un type de démarche. Il requiert des compétences spécifiques, selon l'usage qui en est fait. J’ai eu l’impression, ces derniers jours, de répéter plusieurs fois la même chose à des personnes différentes (ce qui est un vrai plaisir quand il s’agit de datajournalism). D’où l’idée d’articuler ici ces quelques éléments récurrents. Photo CC par Ian-S sur Flickr Finalement, le datajournalism ou journalisme de données, peut difficilement se résumer à un type de contenus ou à un type de démarche. 1-COMPRÉHENSION : le datajournalism permet de mieux comprendre le monde. Pour cette visualisation des succès au box office américain depuis 1986, l’équipe du nytimes.com a particulièrement travaillé sur la forme des courbes, et leur couleur. Le datajournalism, c’est de la visualisation d’information. La datajournalism ne pourra donc pas se passer des compétences d’un interaction designer.

Les 20 meilleurs outils de datavisualisation au banc d’essai Que vous soyez absolument novice ou codeur amateur, il existe aujourd’hui sur le web une impressionnante palette d’outils (presque) gratuits pour réaliser des datavisualisations. Banc d’essai. Note : j’ai volontairement éliminé les outils (a) entièrement payants (b) trop moches pour être utilisés dans des rédactions (c) en Flash. Ce billet n’est consacré qu’aux outils de “visualisation”, et non de scraping ou de traitement des données (un autre billet suivra bientôt). ↑1 » Pour les novices/pressés : le clé-en-mains Ces outils gratuits ou freemium permettent de générer des graphiques ultra-rapidement en copiant-collant des données d’un tableur. Le meilleur – Datawrapper : Simple d’utilisation, sobre, rapide, Datawrapper est tout à fait satisfaisant pour la plupart des visualisations courantes. Les + : la possibilité de personnaliser les couleurs, de mettre en évidence une série, la navigation par onglets entre les différentes séries. Les challengers : Ils ne nous ont pas convaincu : Sources :

Looking 4 data visualization [datajournalisme] 7 idées de projets pour la presse locale Je suis toujours frappé du potentiel inexploité du datajournalisme par la presse locale en France. Mises à part quelques rares expériences (au Dauphiné Libéré par exemple ou à Marsactu pour les pure players locaux), l’utilisation et la mise en scène des données sont quasi absentes des sites d’informations régionaux. On en reste malheureusement encore au stade de la Google Map comme sommet d’innovation data-journalistique ! Justice, fiscalité, fait divers, sport, économie, culture, citoyenneté… A l’échelle d’une région, d’un département, d’une ville, d’un quartier, d’un village, ce ne sont pourtant pas les statistiques et les sources pertinentes qui manquent. L’argent, mon bon monsieur ? L’argent est à mon avis un (presque) faux problème. Mais quand même : il y aurait des choses à faire. Prenons par exemple le Los Angeles Times, le grand régional de la côte Ouest des États-Unis (800 000 exemplaires, l’équivalent d’un Ouest-France). CARTE 1. CARTE 2. Le mode d’emploi.

La Presse Quotidienne Régionale face aux enjeux du numérique 45% des internautes français lisent la PQR papier au moins une fois par semaine, seuls 19% la lisent en ligne. Principaux résultats Deux offres, deux lectorats. Les facteurs de lecture de la Presse Quotidienne Régionale diffèrent selon que le lecteur la consomme en version papier ou en ligne. De l’importance du bavardage. « - Vous avez entendu parler de la nouvelle association du quartier ? Les résultats de l’étude montrent que le fait de parler de l’actualité locale augmente la probabilité de lire des articles de la PQR en ligne et que ses lecteurs sont plus enclins à partager des articles via des réseaux sociaux que ceux de la presse nationale (27% contre 22%). Un des enjeux de la Presse Quotidienne Régionale en ligne pourrait être de se réapproprier ce qui peut être dit, décrit, commenté, montré sur un territoire aussi petit soit-il. Lire le rapport

Gephi, an open source graph visualization and manipulation software Datavisualization.ch Visualizations - Jim Vallandingham Sentence Drawings Stefanie Posavec is known for her manually curated and hand drawn visualizations that illuminate variations of structure and form in great works of literature. In this remix, automation is used in place of thoughtful analysis to recreate a selection of her First Chapters, in which a layout technique she calls "sentence drawings" is used to display the first chapters of classic books. Automatic Sentence Drawings Track Tag Love An experiment that allows users to explore their most-listened to songs, and the tags associated with these songs. User names are faked - but the rest of the data is real. Visualization includes a force-directed layout with tag nodes suspended in a circular orientation. Song nodes are drawn towards the tags they are associated with. Track Tag Love Dallas Neighborhood Comparison Tool I was asked to contribute to an online interactive piece for the Dallas Morning News that allowed readers to compare Dallas neighborhoods on a number of different metrics.

Wordle - Beautiful Word Clouds How to Master Data Visualization Data Visualization Data visualization is the study of the visual representation of data, meaning “information which has been abstracted in some schematic form, including attributes or variables for the units of information”. According to Friedman (2008) the “main goal of data visualization is to communicate information clearly and effectively through graphical means. It doesn’t mean that data visualization needs to look boring to be functional or extremely sophisticated to look beautiful. Data Visualization Strategy Edward Tufte @EdwardTufte delivered a great presentation about data visualization strategy for the star studded Tech@State event audience. If your display isn’t worth 1000 words, to hell with it – @EdwardTufte Data Visualization Tools & Services Google Data Visualization Services Google Data Visualization Service provides a variety of charts that are optimized to address your data visualization needs. Sencha ExtJS Data Visualization Tools Highcharts Data Visualization Tools Mr.

Import data - Fusion Tables Help Fusion Tables supports import of several file types. You may need to prepare your data before importing it. Import a file To import data from a file on your computer: Go to Google Drive and sign in with your Google Account (or create one!) Your newly uploaded data now appears in a new Fusion Table! Available import options Separator character. Character encoding. Column names. Table metadata. Attribution: the citation for or owner of the data URL: where to find the data or the data owner online. Download. The Volume, Velocity, Variety, and Visualization of Big Data Today’s Big Data Scientists are being challenged with discovering actionable insights from the Volume, Velocity and Variety of data resources in cost-effective innovate ways. This is the foundation of Big Data Trends and has tremendous value when understanding is Visualized by today’s Big Data Artists. Big Data Artists and Data Storytelling Data comes to life in the hands of Data Artists. Big Data Virtualization Processing unstructured, semi-structured, and structured data can be accomplished with open-source tools such as Hadoop, MongoDB, Node.JS, with multiple programming languages including Java and Python. Big Data Visualization Getting the right information to the right person at the right time in the right way is a big deal. Data Visualization Tools Great artists experiment with a variety of material and tools to create their masterpieces. RapidMiner Data Mining System: RapidMiner is an open-source system for data mining. Sencha Ext JS is an “Enterprise grade JavaScript Framework”.

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