XML Editor Pentaho Reporting | Free Business & Enterprise software downloads Alfresco Audit Analysis and Reporting download Easily Create and Customize BI Apps for Data Visualization and Analysis We’re all born analysts. That’s why we’ve created Natural Analytics™, the technology and design approach that makes QlikView so powerful. With Natural Analytics™, you can explore complex data and make and share discoveries using your natural human abilities. Close Inspiration Natural Analytics taps into your innate ability to detect patterns, compare information, and make predictions. Why Natural Analytics™ Matters Natural Analytics™ taps into your innate ability to detect patterns, compare information, and make predictions. Natural Analytics Hear Donald Farmer, VP of Product Management, explain how our Natural Analytics approach helps users discover new scenarios, ask the next question, and bring fresh understanding to a problem Natural Analytics™ Hear how our Natural Analytics™ approach helps users discover new scenarios, ask the next question, and bring fresh understanding to a problem. The Vision for QlikView.Next The Vision for QlikView.Next QlikView is an In-memory BI Pioneer
OpenReports Visualiser une matrice de corrélation par un corrélogramme La fonction corrplot est utilisée pour faire le graphique de la **matrice de corrélation. Méthodes de visualisation Sept méthodes de visualisation différentes peuvent être utilisées : “circle”, “square”, “ellipse”, “number”, “shade”, “color”, “pie”. library(corrplot)corrplot(M, method="circle") corrplot(M, method="pie") corrplot(M, method="color") Les corrélations positives sont affichées en bleu et les corrélations négatives en rouge. Afficher les coefficients de corrélation : corrplot(M, method="number") Changement de la couleur et de la rotation des étiquettes de textes tl.col (for text label color) et tl.srt (for text label string rotation) sont utilisés pour changer la couleur et l’angle de rotation des textes. corrplot(M, type="upper", order="hclust", tl.col="black", tl.srt=45)
Datavisualization.ch Selected Tools Iconographie des corrélations Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Représentation de la proximité des profils alimentaires en Europe. Historique[modifier | modifier le code] L’idée première de l’iconographie des corrélations remonte à 1975. Qu’est-ce qu’une corrélation « remarquable » ? Exemple 1 Exemple 2 La variable Y dépend de plusieurs variables C, D, E, F et G indépendantes. Sélection des liens remarquables[modifier | modifier le code] Illustrons-la sur un petit exemple : Lors d’un contrôle mathématique d'un niveau de classe de troisième, huit élèves de la sixième à la terminale, dont nous connaissons le poids, l'âge et l’assiduité, ont obtenu les notes suivantes : Plaçons les quatre variables au hasard sur le papier, et traçons un trait entre deux d’entre elles chaque fois que leur corrélation est supérieure au seuil de 0,3 en valeur absolue. Au vu de ce schéma, la corrélation (poids,note) = 0.774, relativement forte, donne à penser que le poids a plus d’influence sur la note que l’assiduité ! ↑ M.