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Représentation graphique de données statistiques - Wikipédia

Représentation graphique de données statistiques - Wikipédia
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. 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. En 1857, Florence Nightingale publie son Diagramme des causes de mortalité au sein de l'armée en Orient. Structure d'une visualisation[modifier | modifier le code] Exemple de nuage de points Related:  Data Viz

Wedodata - Agence/Studio de Dataviz Data-Visualization.org Datavisualization.ch Datavisualization.fr tudes L’EBG lance en partenariat avec SAS son premier livre blanc sur la Data Visualization Nous avons interrogé plus de 30 sociétés sur leurs projets de Data Visualization* , en leur demandant quels en étaient les enjeux, pour quels utilisateurs, avec quels résultats. Ces retours d’expérience détaillés et concrets permettent de se faire une idée plus claire des enjeux liés à ce domaine en plein essor. Entreprises participantes (liste non exhaustive) : Pour obtenir un exemplaire de l'ouvrage, vous pouvez contacter ligia.rodrigues@ebg.net. Télécharger la version iBook ici. Dans le cadre de cette étude, nous organisons trois webconférences sur le thème de la Data Visualization : Pour vous faire une meilleure idée de ce que recouvre la Data Visualization, vous pouvez consulter les éléments suivants sur le site de SAS : Introduction Quand on s’arrête un peu sur le terme « données », on s’aperçoit qu’il est particulièrement ambigu. Le monde des chiffres et celui des images sont a priori très éloignés.

Decision-Making Dashboards The top 20 data visualisation tools One of the most common questions I get asked is how to get started with data visualisations. Beyond following blogs, you need to practise – and to practise, you need to understand the tools available. In this article, I want to introduce you to 20 different tools for creating visualisations: from simple charts to complex graphs, maps and infographics. Entry-level tools At the entry level, we'll be looking at unexpected uses for familiar tools. 1. You can actually do some pretty complex things with Excel, from 'heat maps' of cells to scatter plots. Excel comes as part of the commercial Microsoft Office suite, so if you don't have access to it, Google's spreadsheets – part of Google Docs and Google Drive – can do many of the same things. CSV (Comma-Separated Values) and JSON (JavaScript Object Notation) aren't actual visualisation tools, but they are common formats for data. Online visualisations 3. 4. Flot is a great library for line graphs and bar charts. 5. 7. Interactive GUI controls

Outils et ressources cartographiques Retour à la page d'accueil de la veille Logiciels de cartographie Outils de création cartographique en ligne Ressources cartographiques Cartes et atlas thématiques La cartothèque de Sciences Po La cartothèque de la Documentation Française Cartes thématiques du Monde Diplomatique La cartothèque de l'IRD Cartographie thématique avec Géoclip (J. La carte du mois (académie de Grenoble) Cartes thématiques sur la France Cartes thématiques par communes (Géoclip) Cartographie des résultats électoraux en France Diaporamas et cartes de la Géothèque L'Atlas DELPHINE (voir description dans lettre d'information géomatique n°2) World Factbook Fonds de cartes et croquis Fonds de carte de l'académie d'Aix-Marseille Fonds de cartes de l'ONU Le croquis de géographie (J. Croquis en ligne (académie de Reims) Gapminder [haut] Gapminder est un service de visualisation de données et de leurs évolutions dans le temps, de manière dynamqiue autravers d'une animation Flash. Wincarto [haut] Cartes et Données [haut] Philcarto [haut]

Créer son GPX Visualisation de données maison, nos outils préférés Visualisation de données maison, nos outils préférés Les warlogs de Wikileaks (_The Guardian_) Quels sont les outils de visualisation disponibles sur le Net qui sont faciles à utiliser – et gratuits ? Sur le Datablog et le Datastore, nous nous efforçons d’utiliser autant que possible les puissantes options gratuites qu’offre l’Internet. Cela peut sembler un peu pingre, étant donné que nous avons évidemment accès aux graphistes et aux designers exceptionnels du Guardian pour ces articles où nous avons un peu plus de temps – comme cette carte sur les dépenses publiques (créée avec Illustrator) ou ce graphique interactif sur Twitter et les émeutes britanniques. Mais dans notre travail quotidien, nous utilisons souvent des outils que n’importe qui peut utiliser – et nous créons des graphiques que n’importe qui peut créer. Google Fusion Tables Carte interactive des sans-domiciles (The Guardian) Son avantage principal est sa flexibilité. Tableau Public Tableur Google Datamarket

Wedodata - Agence/Studio de Dataviz geoplay.fr Wikiverse: a galactic reimagining of Wikipedia Big Data : premiers pas avec MapReduce, brique centrale d'Hadoop Le modèle MapReduce est conçu pour lire, traiter et écrire des volumes massifs de données. Des bonnes feuilles issues de l'ouvrage Big Data chez Eni. MapReduce est un modèle de programmation conçu spécifiquement pour lire, traiter et écrire des volumes de données très importants. MapReduce implémente les fonctionnalités suivantes : Parallélisation automatique des programmes Hadoop. Gestion transparente du mode distribué. Tolérance aux pannes. Plus généralement, MapReduce simplifie grandement la vie du développeur Hadoop, en lui masquant une bonne partie du fonctionnement interne de Hadoop. Ainsi, lorsqu'il écrit le code du mapper (cf. section suivante), le développeur Hadoop travaille comme s'il ne devait traiter qu'un seul enregistrement. 3. Un programme Hadoop se divise généralement en trois parties : Le driver, qui s'exécute sur une machine client, est chargé de configurer le job puis de le soumettre pour exécution. 4. Les données lues par le mapper sont définies au niveau du driver. etc.

Cette base de données montre comment ajouter des images ou des photos à un fichier: d'où son importance. by tatiomichel Apr 14

Ce document décrit clairement la notion de "représentation graphique des données statistiques". by tatiomichel Apr 11

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