En utilisant les techniques de visualisation pour communiquer Data Science Insights - mannequins

Partie de Data Science For Dummies Cheat Sheet

Toutes les informations et tous les points de vue le monde est inutile s'il ne peut être communiqué. Si les spécialistes des données ne peuvent pas communiquer clairement leurs résultats à d'autres, des informations potentiellement précieuses peuvent rester inexploitées.

Le respect de bonnes pratiques claires et spécifiques en matière de conception de la visualisation des données peut vous aider à développer des visualisations qui communiquent de manière très pertinente et utile aux parties prenantes pour lesquelles vous travaillez. Vous trouverez ci-dessous un bref résumé de certaines des meilleures pratiques les plus importantes en matière de conception de visualisation de données.

• Connaissez votre public: Les visualisations de données étant conçues pour un large éventail de publics, d'objectifs et de niveaux de compétences, la première étape de la conception d'une excellente visualisation de données est de connaître votre public. Étant donné que chaque public sera composé d'une catégorie unique de consommateurs, chacun avec ses besoins uniques de visualisation des données, il est essentiel de clarifier exactement pour qui vous concevez.

• Choisissez les styles de design appropriés: Après avoir considéré votre public, choisir le style de design le plus approprié est également essentiel. Si votre objectif est d'inciter votre public à plonger plus profondément et plus analytiquement dans la visualisation, utilisez un style de conception qui induit une réponse calculatrice et exigeante chez ses spectateurs. Si vous voulez que votre visualisation de données alimente la passion de votre public, utilisez plutôt un style de design émotionnel.

• Choisissez les types de graphiques de données intelligents : Enfin, assurez-vous de choisir des types de graphiques qui affichent de façon spectaculaire les tendances de données que vous cherchez à révéler. Vous pouvez afficher la même tendance de données de plusieurs façons, mais certaines méthodes délivrent un message visuel plus efficacement que d'autres. Choisissez le type graphique qui délivre le plus directement un message visuel clair et complet.

En regardant votre ensemble d'outils de codage

D3. js est le langage de programmation parfait pour construire des visualisations dynamiques interactives basées sur le Web. Si vous êtes déjà un programmeur web, ou si vous n'avez pas peur de prendre le temps nécessaire pour vous familiariser avec les bases du HTML, CSS et JavaScript, alors c'est une évidence: Utiliser D3. Pour concevoir des visualisations de données interactives sur le Web, js est la solution parfaite à de nombreux problèmes de visualisation.

Travailler avec des applications Web

Si vous n'avez pas le temps ni l'énergie d'encoder votre propre visualisation de données personnalisée, ne craignez rien - il existe d'étonnantes applications en ligne pour vous aider à obtenir travail fait en un rien de temps.La liste suivante détaille quelques excellentes alternatives.

• Watson Analytics: Watson Analytics est la première solution complète de science et d'analyse des données mise à disposition en tant qu'offre 100% cloud. Watson Analytics a été conçu dans le but de démocratiser le pouvoir de la science des données. C'est une plate-forme où les utilisateurs de tous les niveaux de compétence peuvent accéder, affiner, découvrir, visualiser, rapporter, et collaborer sur des informations basées sur les données.

• CartoDB: Pour les non-programmeurs ou les non-cartographes, CartoDB est la solution de cartographie la plus puissante disponible en ligne. Il est utilisé pour les communications visuelles numériques par des personnes de toutes sortes d'industries - y compris les services d'information, le génie logiciel, les médias et le divertissement, et le développement urbain.

• Piktochart : L'application Web Piktochart fournit une interface facile à utiliser pour créer de superbes infographies. L'application offre une très large sélection de modèles attrayants et conçus par des professionnels. Avec Piktochart, vous pouvez créer des infographies statiques ou dynamiques.

Aller avec les tableaux de bord d'analyse

Lorsque le mot «tableau de bord» apparaît, de nombreuses personnes l'associent à des solutions de business intelligence à l'ancienne. Cette association est défectueuse. Un tableau de bord est juste un autre moyen d'utiliser des méthodes de visualisation pour communiquer des informations sur les données.

Même s'il est vrai que vous pouvez utiliser un tableau de bord pour communiquer les résultats générés par la veille économique, vous pouvez également les utiliser pour communiquer et fournir des informations précieuses issues de la science des données centrée sur l'entreprise. Juste parce que les tableaux de bord ont été autour depuis un certain temps, ils ne devraient pas être considérés comme des outils efficaces pour communiquer des informations précieuses.

Mise à profit des logiciels de systèmes d'information géographique (SIG)

Les systèmes d'information géographique (SIG) sont une autre ressource sous-estimée en science des données. Lorsque vous avez besoin de découvrir et de quantifier les tendances basées sur la localisation dans votre jeu de données, le SIG est la solution idéale pour le travail. Les cartes sont une forme de visualisation de données spatiales que vous pouvez générer en utilisant un SIG, mais le logiciel SIG est également bon pour des formes plus avancées d'analyse et de visualisation. Les deux solutions SIG les plus populaires sont détaillées ci-dessous.

• ArcGIS for Desktop: Propriété ArcGIS for Desktop est l'application de création de cartes la plus utilisée.

• QGIS: Si vous n'avez pas l'argent nécessaire pour investir dans ArcGIS for Desktop, vous pouvez utiliser QGIS open-source pour atteindre la plupart des mêmes objectifs gratuitement.