5 – Rendre visuelles des données brutes La data-v isualisation c’est LA nouvelle tendance de création de contenu. Un mot anglais (une fois de plus) pour décrire une nouvelle forme de traitement de l’information. Sur le site de France Inter, Julien Baldacchino présente le concept comme « l’art d’exposer, de façon graphique, des données brutes ». - Rendre les données, parfois complexes, plus digestes pour le lecteur, accessibles à tous pour créer un lien avec le lecteur - Rendre esthétiques, attractives les données pour obtenir la confiance du lecteur Autrement dit, la data-visualisation c’est créer de l’information esthétique. Car en 2013, tout site producteur de contenu a bien compris que le visuel est devenu un élément déterminant dans la mise en scène de l’information. Packaging de brique de lait réalisé par Audrée Lapierre. Nous sommes tous devenus accros aux chiffres, aux sondages, aux pourcentages,… Les internautes veulent pouvoir s’y retrouver facilement, comprendre à la première lecture, ne pas perdre de temps.
Le Tour de France - 100 ans de Tour La Business Intelligence au service des PME Les solutions de Business Intelligence ("BI") facilitent la prise de décision au quotidien dans une entreprise, sur base d'une analyse des dernières données disponibles. L'AWT et la Fédération du Label Cassis font le point sur ces outils, maintenant accessibles aux PME La Business Intelligence Avant de prendre des décisions, le patron cherche à disposer de données fiables sur la situation de son entreprise, en interne, et par rapport à son environnement économique. Avant la "BI", le système D ... les feuilles de calcul Dans beaucoup de PME, ces données sont reprises sur des feuilles de calcul (comme Excel). Le système a le mérite d'être assez simple à mettre en place, en s'appuyant sur les outils bureautiques du bord, mais souffre de plusieurs problèmes: généralement, ce système est employé sans aucune méthodologie de travail, sans organisation bien établie entre utilisateurs alors qu'un minimum d'articulation structurée est nécessaire entre eux. Pourquoi la Business intelligence? Cassis.
Visualisation de données, dessiner pour informer et comprendre… La datavisualisation est l’étude et la mise en image d’informations, de données et de chiffres bruts. Conçue comme un résumé visuel, elle permet de les rendre plus accessibles et ouvre aussi parfois de nouvelles perspectives. Elle est l’œuvre du datadesigner, qui travaille en collaboration avec le datajournaliste (qui recueille les données), à moins d’assumer lui-même cette fonction de documentation et d’investigation. Le datadesigner s’efforce donc de rendre l’information à la fois claire et compréhensible sous une présentation agréable et esthétique. Quelques repères historiques Soulevant le problème de l’absence de formation à l’élaboration et à la lecture des graphiques, Gaëtan Gaborit nous propose, dans un diaporama publié en mai 2012, une initiation au monde des représentations visuelles. la loi de proximité,la loi de fermeture,la loi de similarité etla loi de symétrie. Lisibilité VS recherche esthétique ? Des modèles à suivre ? Des outils accessibles Références :
[DataViz] Google Play Music Timeline, c'est joli, mais ça sert à quoi ? La visualisation de données, c’est beau (souvent), utile (parfois), mais surtout, surtout, ça fait du partage sur les réseaux sociaux, du “like”, du chiffre d’affaire potentiel… et ça, Google l’a très bien compris. Lancée il y a quelques jours, sa “Music Timeline” est un produit très réussi, mais dont les mésinterprétations sont déjà nombreuses. Immédiatement classée dans ma liste des visualisations à analyser, voilà qu’Espace 2, la principale radio culturelle et musicale suisse romande m’interpelle sur le sujet. J’en profite donc pour assortir cette chronique audio (ci-contre à droite) de quelques rapides éléments de commentaire. Une visualisation réussie… Ce travail est un exemple remarquable d’utilisation de la librairie D3, une timeline interactive qui donne une vision globale de la musique de ces soixante dernières années telle qu’elle est consommée par les utilisateurs du service musical de Google. …qui souffre de sa superficialité Google Music Timeline
Le Big Data dépayse l'industrie du voyage Principal fournisseur de solutions informatiques à destination de l’industrie mondiale du tourisme et du voyage, Amadeus se doit de détecter les tendances fortes des technologies en perpétuel mouvement. Un rôle dévolu à Hervé Couturier, responsable Recherche et Développement chez Amadeus IT Group, qui nous donne son avis sur Big Data. Silicon.fr - Pourquoi Amadeus étudie-t-elle Big Data ? Quel intérêt pour le secteur du voyage ? Hervé Couturier – Le Big Data est l’une des quatre grandes tendances aux côtés du Cloud, de la mobilité et des réseaux sociaux. Hervé Couturier, responsable R&D chez Amadeus IT Group. L’étude montre que notre industrie se trouve face à un tournant majeur : le monde du transport utilise surtout des données très structurées. Peut-on déjà constater des évolutions ? Certains sites Web utilisent déjà des angles différents. Comment interviennent les technologies Big Data ? Levier de ces nouvelles possibilités, les technologies Big Data sont très accessibles. Voir aussi
5 – Forêts aléatoires et data mining 0inShare Le module STATISTICA Random Forest est intégré à l’outil de data mining STATISTICA Data Miner. Il reprend les travaux effectués par Breiman et répond aussi bien à des problématiques de classification que de régression. Une Forêt Aléatoire (Random Forest) est constituée d’un ensemble d’arbres simples de prévision, chacun étant capable de produire une réponse lorsqu’on lui présente un sous-ensemble de prédicteurs. Pour les problématiques de classification, la réponse prend la forme d’une classe qui associe un ensemble (classe) de valeurs indépendantes (prédicteur) à une des catégories présente dans la variable indépendante. Concernant la régression, l’arbre est une estimation de la variable dépendante en fonction des prédicteurs. Samuel DODE a rejoint StatSoft France il y a 5 ans.
La dataviz facile : 5 manières d’aborder la datavisualisation - C-Radar De façon ludique et pratique, C-Radar a sélectionné 5 manières d’aborder la datavisualisation : avec un outil puissant et pratique, Datawrapper, une bibliothèque outillée, C-Radar, une personnalité, Karen Bastien, un blog de veille, “The Datavisualisation Catalogue” et enfin un très bon cours d’histoire réalisé par Gaëtan Gaborit. 1. Un outil indispensable et grand public de dataviz : Datawrapper Son utilisation : parfaitement simple d’utilisation, rapide et sobre, régulièrement utilisé sur le site du Monde.fr par exemple, Datawrapper est l’un des meilleurs outils en ligne pour la plupart des visualisations courantes. Avec un large choix de visualisations, la méthode d’utilisation est découpée en étapes simples qui vous permettent de paramétrer facilement les données que vous voulez mettre en valeur. Exemple de datavisualisation réalisée avec Datawrapper En chiffres : 2. En chiffres : 3. Karen Bastien, de l’agence Wedodata 4. Son utilisation : pour vous aider à afficher vos données. 5.
CRM / Big Data & vision 360° des clients D’une façon générale, l’enjeu d’une approche CRM est de construire des relations qui permettent d’augmenter la valeur de la base clients, qui elle-même conditionne très largement la valeur de l’entreprise. Tout le monde affirme que la relation client est d’une importance vitale, et presque toutes les entreprises sont prêtes à toujours investir plus. Mais investir toujours plus est-ce la solution ? Ne faut-il pas prendre en considération que certains clients sont beaucoup plus importants que d’autres et se focaliser plus, voire exclusivement, sur eux ? Par exemple, le top 5% des clients les plus importants de la société LEGO aux Etats-Unis représente 50% des ventes de la société, les 95% restant réalisant les autres 50%. Une autre grande partie des déceptions et des échecs dans la mise en œuvre d’approches CRM, vient de la trop grande place accordée à l’aspect technologique.