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Source: Agsandrew / Dreamstime.com
À emporter:
La visualisation des données peut aider à trouver des modèles dans les données, conduisant parfois à des résultats inattendus.
“Un bon croquis vaut mieux qu'un long discours” - Napoléon Bonaparte
Je suis récemment tombé sur cette citation dans la page d’ouverture du livre de Phil Simons, intitulé «L’organisation visuelle, la visualisation de données, le Big Data et la quête de meilleures décisions». Elle est disponible en ligne.
La visualisation des données, ou Data Viz, comme on l'appelle souvent, est en expansion, en particulier dans le domaine de l'analyse. Les nombres sont des nombres - mais si vous pouvez le représenter graphiquement, il entre dans le domaine de la signification. Si nous représentons les données visuellement à un niveau de grain détaillé, cela peut entraîner des découvertes surprenantes.
La visualisation des données peut amener ce qui était autrefois caché dans un site Web ordinaire. En termes zen, cela peut aider à réaliser ce que l’on appelle «les yeux du débutant».
J'ai parlé à Yasmeen Ahmad, une informaticienne talentueuse et créative chez Teradata, à propos de son projet de visualisation intitulé «Anomalies de piégeage». Dans cette visualisation, les deux grappes bleues inattendues ont permis d'identifier un comportement frauduleux.
Pour voir la visualisation complète et les détails du projet, visitez la galerie d’art Teradata.
Pour cette visualisation, Yasmeen a utilisé un outil open source appelé Gephi. L'outil appelé Gephi se présente comme «la plate-forme Open Graph Viz». Il s'agit d'un excellent outil interactif pour l'analyse de données. Il peut utiliser à peu près n'importe quelle source de données que vous fournissez. Pour télécharger l'outil, cliquez ici.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Il y a tellement de choses à explorer - et j'ai donc pensé vous aider à en trouver encore plus à vérifier par vous-même. Voici quelques autres outils de visualisation de données open source largement utilisés.
D3 - une bibliothèque: D3 représente les documents basés sur les données. C'est une bibliothèque JavaScript pour manipuler des documents basés sur des données. Vous pouvez télécharger la dernière version en visitant cette page en ligne. Et voici un exemple d'arborescence créée avec D3.
R - une langue: R est un langage et un environnement pour l'informatique statistique et les graphiques. Il fournit une variété de techniques statistiques et graphiques et est extrêmement extensible.
En traitement: Le traitement est un langage de programmation utilisé dans le domaine des arts visuels. Même avec un code très basique et votre source de données, vous pouvez créer des visuels époustouflants. Voici un exemple de visualisation que j'ai faite il y a quelques années en utilisant uniquement les données de couleur d'une image du Golden Gate Bridge.
L'image de gauche est la source des données de couleur et l'image de droite, la visualisation à un moment donné - le code scanne en permanence les couleurs.
Pour visiter le site et télécharger le code de traitement, cliquez ici.
En outre, voici un lien vers une vidéo intéressante de Jer Thorp, mon ancien instructeur. Le gars est brillant. Son travail met en lumière des idées intéressantes «faites de données humaines» - que je trouve très intrigantes - et inspirantes.
Il existe également plusieurs produits «data viz» sur le marché. Tandis que Tableau est un outil largement connu, la plate-forme Teradata Aster Discovery fournit une suite SQL prête à l'emploi pour la découverte et la visualisation de données. Voici un lien vers la présentation de visualisation Aster. .
Ce sont des moments passionnants pour les techniques de visualisation de données et les outils associés. J'espère que ce bref aperçu donne aux lecteurs des idées pour une exploration plus poussée du monde de la visualisation de données. Il y a tellement de surprises positives à découvrir dans les données que vous ne recherchiez pas!
Cet article a été initialement publié sur Teradata.com. Cela a été fait ici avec permission. Teradata conserve tous les droits d'auteur.