Explorer la Datavisualisation PDF - Types de données et processus

Explorer la Datavisualisation Évolution, Types de Données et Processus de Création  Qui est le père de la datavisualisation ?  William Playfair (1759-1823) est considéré comme le pionnier des graphiques statistiques. Cet économiste et ing...

Explorer la Datavisualisation Évolution, Types de Données et Processus de Création  Qui est le père de la datavisualisation ?  William Playfair (1759-1823) est considéré comme le pionnier des graphiques statistiques. Cet économiste et ingénieur écossais est le père du graphique sectoriel, le fameux « camembert » William Playfair Graphique: Exportations et importations entre le Danemark et la Norvège de 1700 à 1780. L’axe des abscisses représente les années, celui des ordonnées le nombre d’importations et d’exportations.  Playfair a inventé plusieurs types de graphiques couramment utilisés aujourd'hui, notamment : Le graphique en lignes Le graphique en barres Pour Le diagramme circulaire Pour montrer l'évolution des données comparer différentes catégories (camembert) sur une période donnée. ou valeurs. Pour représenter des proportions. Processus de création d’une datavisualisation Ce processus décrit les étapes essentielles pour transformer des données en une visualisation efficace, de l’idée initiale jusqu’au rendu final. 5- Validation Livraison Diffusion 4- Maquette 1- Cerner le projet. 3- Esquisse initiale 2- Préparer les données  Comprendre les besoins, définir l’histoire et identifier le public cible. 1- Cerner le projet.  Collecter, trier et structurer les données pour assurer leur clarté et pertinence. 2- Préparer les données  Définir les premières orientations, explorer des idées, affiner la direction du projet et valider une approche visuelle cohérente et engageante. 3- Esquisse initiale  Concevoir une première version structurée et obtenir la validation du client. 4- Maquette  5- Validation Livraison Diffusion La validation de la maquette assure que le design et les visuels sont adaptés aux besoins, la livraison consiste à transmettre la version finale aux parties prenantes, et la diffusion permet de partager les visualisations de manière facilement accessibles et compréhensibles par le public cible, facilitant ainsi l'analyse des données et la prise de décision.  Graphique explicatif du processus de création d’une datavisualisation 1- Cerner le projet. 2- Préparer les données 5-Validation/ livraison/diffusion 4- Maquette 3- Esquisse initiale Les différents types de données Il existe deux types principaux de données : Qualitatives Quantitatives  Les données qualitatives sont des informations qui décrivent des caractéristiques non mesurables (elles ne sont pas quantifiables), comme des opinions ou des catégories. Qualitatives (Variables catégoriques)  Nominales : Ces données représentent des catégories sans ordre particulier. Par exemple, le sexe (homme, femme) ou les couleurs (rouge, bleu, vert). Ordinales : Ces données représentent des catégories avec un ordre ou un classement spécifique. Par exemple, un niveau de satisfaction (très insatisfait, insatisfait, satisfait, Qualitatives très satisfait) ou les classements (1er, 2e, 3e).  Exemple de tableau avec des variables nominales Couleur préférée Nombre de personnes Bleu 25 Vert 18 Rouge 32 Jaune 15 Orange 10 Dans ce tableau, la variable "Couleur préférée" est une variable nominale car elle représente des catégories (les couleurs) qui ne sont pas ordonnées. Il n'y a pas de couleur "supérieure" ou "inférieure" dans cette liste. La variable "Nombre de personnes" est une variable quantitative qui représente le nombre de personnes ayant choisi chaque couleur.  Exemple de tableau avec des variables ordinales Niveau de satisfaction Nombre de clients Très satisfait 45 Satisfait 32 Neutre 18 Insatisfait 5 Très Insatisfait 2 Dans ce tableau, la variable "Niveau de satisfaction" est une variable ordinale car elle représente des catégories (les niveaux de satisfaction) qui sont ordonnées. Il est clair que "Très satisfait" est supérieur à "Satisfait", et ainsi de suite. La variable "Nombre de clients" est une variable quantitative qui représente le nombre de clients ayant choisi chaque niveau de satisfaction.  Les données quantitatives sont des informations mesurables, représentées par des nombres, qui permettent d'effectuer des calculs et des comparaisons. Quantitatives (Variables numériques)  Continues : Ces données peuvent prendre une valeur infinie dans une plage donnée. Par exemple, la taille(160 cm, 161.5 cm, 162 cm) ou la température (22.5°C, 23.1°C). Discrètes : Ces données prennent des valeurs spécifiques, souvent sans décimales. Par exemple, le nombre d’enfants dans une famille (1, 2, 3) ou le nombre de voitures dans Quantitatives un parking.  Exemple de données quantitatives continues Type de données Exemple Taille d'une personne 1,75 m ; 1,82 m ; 1,60 m... (peut prendre n'importe quelle valeur dans une plage) Poids d'un objet 5,2 kg ; 10,7 kg ; 0,85 kg... (peut prendre n'importe quelle valeur dans une plage) Température 25,5°C ; 30,1°C ; 18,3°C... (peut prendre n'importe quelle valeur dans une plage) Les données continues sont des données qui peuvent être mesurées et qui peuvent prendre une infinité de valeurs dans une plage donnée. Elles sont souvent le résultat d'une mesure.  Exemple de données quantitatives discrètes Type de données Exemple Nombre d'enfants dans une famille 0, 1, 2, 3,... (on ne peut pas avoir 2,5 enfants) Nombre de voitures dans un parking 0, 1, 2, 3,... (on ne peut pas avoir une fraction de voiture) Nombre de clients visitant un magasin par 0, 1, 2, 3,... (on ne peut pas avoir un demi-client) jour Les données discrètes sont des données qui peuvent être comptées et qui ne peuvent prendre qu'un nombre fini de valeurs distinctes. Elles sont souvent le résultat d'un comptage.  Méthodologie de production par type de projet: Dataviz fixe, Dataviz interactive, Motion Design Type de projet Étapes 1. Le brief 2. Le rough (Esquisse de conception) 3. La réalisation Dataviz fixe 4. Les modifications et corrections 5. La validation 6. La livraison 7. La diffusion 1. Le brief 2. Conception des wireframes (filaires fonctionnels et arborescence) 3. Conception des maquettes et conception éditoriale (structuration du contenu) Dataviz interactive 4. Ajustements en fonction des retours clients 5. Production et développement 6. Livraison et mise en ligne 1. Le brief 2. Écriture du synopsis 3. Première intention graphique 4. Réalisation du storyboard 5. Production Motion design Notes importantes : - Valider les écrans fixes et le storyboard pour éviter des modifications en fin de production. - Définir en amont les options (voix off, sous-titrage, musique, bruitages). - Déterminer les formats selon l'utilisation prévue (événementiel, Web, télévision, etc.). Merci pour votre attention  Design Graphikos « Made with love by nadhem oueslati »