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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 Related:  Data Viz

Wordle - Beautiful Word Clouds 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.

WeDoData 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 :

Datavisualization.ch Selected Tools 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

De la “Data Science” à l’infovisualisation (1/2) : qu’est-ce qu’un data scientist Par Rémi Sussan le 06/03/13 | 7 commentaires | 2,637 lectures | Impression Comment articuler “Science des données” et visualisation ? C’est à cette question que se sont attaqués une multitude d’experts lors de la journée d’étude PraTIC du 25 février (conçue et organisée par Etienne-Armand Amato, Etienne Perény et Jean-Christophe Plantin pour Gobelins, l’Ecole de l’Image, en partenariat avec le laboratoire Paragraphe de l’Université Paris 8 et l’Observatoire des mondes numériques en sciences humaines). Car il s’agit de deux domaines indissociables, mais, comme l’a expliqué Jean-Christophe Plantin (@JCPlantin, blog), souvent présentés de manière séparée. Pourtant, avant toute cartographie, la sélection et la préparation des données s’imposent. La science des données est-elle une science ? En quoi consiste sa tâche ? Le domaine de la “data science” n’est pas sans susciter quelques interrogations. L’entreprise de la “data science” ne va pas sans entraîner un questionnement philosophique.

Gephi, an open source graph visualization and manipulation software Looking 4 data visualization: analytics Chart selection 1. ChartChooser from Juice Analytics2. Charts suggestions from Andrew Abela3. Graph Selection Matrix from Perceptual Edge4. Periodic table of visualization from Visual Literacy 5. Color chooser and Font Selection1. 4. 5. 7. 8. colrd - Create and share color inspiration with the world 9. 10. 11. Data Presentation 1. 2. 3. 4. easel.ly - Create infographics on line (beta) 5. 6. 7. slidepoint - Create Online Presentations and Slideshows that don't use Flash 8. 9. Data Analysis / Visualization 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. icharts - Makes online data publishing and social sharing of branded, interactive charts easy 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. Data Analysis / Visualization javascript 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. amCharts - JavaScript and HTML charts 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. dygraphs - JavaScript library that produces interactive, zoomable charts of time series. 19. 20. 21. 22. nvd3 -Re-usable charts for d3.js 23. 24. Maps 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 10. 11. 12. 13. 14.

De la “Data Science” à l’infovisualisation (2/2) : rendre tangible la friction des données Par Rémi Sussan le 12/03/13 | 2 commentaires | 1,618 lectures | Impression L’après-midi de la journée d’études PraTic a continué (voir la première partie) avec une intervention passionnante de Paul Edwards, professeur de sciences de l’information et d’histoire à l’université du Michigan, qui s’est penché sur les aspects “matériels” de la collection de données, ce qu’il appelle la “friction des données”. Car celles-ci impliquent un coût en transport, en énergie, qui peut ralentir l’analyse. A cette friction des données correspond celle des “métadonnées”, qui racontent comment les données ont été construites. Lorsqu’on travaille dans ce domaine, on cherche à transformer les informations météo, issues du court terme, en tendances climatiques, propres au long terme. Image : Paul Edwards, photographié par E2A. Dans le domaine très controversé (du moins aux Etats-Unis) du réchauffement climatique, ce travail sur l’origine et la nature des données peut alimenter des débats animés. Rémi Sussan

Advanced visualization Democratizing visualization Advanced visualization from IBM can help you gain insight from the myriad of data that your company generates. You can understand much more about the underlying numbers in your data when you can see them. For your visualization to be effective, you need technology that simplifies the visualization creation process and guidance from visualization specialists who can show you the best format for presenting your data. IBM Many Eyes, a web community that connects visualization experts, practitioners, academics and enthusiasts, offers this technology and expertise, along with ways to share and learn from others. The appeal of the Many Eyes website is that it democratizes visualization. Upload your public data set. Who is using Many Eyes and how All kinds of people use the community at the Many Eyes website to demonstrate research, make a point, understand trends and patterns or illustrate a theory. Sample Many Eyes Visualizations Visualization expertise

Understanding what makes a visualization memorable John Wihbey teaches data journalism in the Media Innovation program at Northeastern University’s School of Journalism. The world of data visualization has long been shaped by canonical ideas from theorists like Edward Tufte. His book The Visual Display of Quantitative Information is a must-read for information designers, which include newsroom graphics editors. Tufte’s organizing principles–the eloquent and ethical display of substance, statistics, and design–are now being refined and adapted for media production by contemporary dataviz gurus like Alberto Cairo. But how does human cognition fit into the practice of visualization? That’s what my colleague Michelle Borkin, an assistant professor in computer science at Northeastern University, is studying. Borkin’s latest study, “Beyond Memorability: Visualization Recognition and Recall,” builds on her earlier graduate work, published in 2013, that sought to establish the qualities that make a visualization memorable. Credit: Borkin et al.

24 beautifully-designed web dashboards that data geeks will love We live in a world of big (and little) data, and many people have to make sense of numbers as part of their job. The trouble is that there can be a lot of friction involved when mining the data. This is where dashboards come into play: a well-designed dashboard can save huge amounts of time, helping people to quickly identify the numbers that matter, in order to make insightful observations or to compile reports. Dashboard design is a tricky business. I have a few ideas for web apps based around dashboards, so in part this post constitutes a kind of note to self. Toutapp Lancaster Bingo Company By Danny Amacher. A flat design dashboard By Chris Masterson. Yet more flat design by Riki Tanone. fitbit Patient records By Andrew Lucas. Sprout Social Nektar Dashboard By Justin Roberts. Wufoo Dashboard Analytics By Hila Pileg. Cranium Dashboard By David Stewart. Start Admin Fox Metrics Aquicore By ModernBits. Airbnb Analytics By Martin Oberhäuser. Kareer Dashboard By Gabe Abadilla. Statisti.cs Dashboard By Derek Bender.

25 Innovative Dashboard Concepts and Designs Dashboard design is a tricky business. The challenge is to communicate the key numbers in a straightforward way, while allowing users to drill down into the specifics. It is about avoiding clutter, about catering for personalisation, and about the prioritisation of the right metrics. It’s difficult to get right, but I think many of these examples have lots of good things going for them. We’ve brought together a showcase of innovative, stunningly beautiful dashboard concepts & designs to help inspire you. Panels Dashboard by Cosmin Capitanu Story Book by Cosmin Capitanu Ladderboard by Vivek Main Trainer / Admin Dashboard by Vladimir Babić Main Trainer / Admin Dashboard by Vladimir Babić To-Do Dashboard Spanish Flat Dashboard by Robin Marquez PhotoLytics Dashboard UI by Balraj Chana BeaconSoft Venue Page by Megan Fox Social Engagement Dash by Rovane Durso Dashboard by Olivier Zattoni Personal Dashboard by Florent Legrand Dashboard by Avinash Tripathi Web App Dashboard by Ben Garratt

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