Présentation FrenchWeb: Qu'est-ce que la visualisation des données?

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Data visualizationPrésentation et enjeux pour le business

Clément Levallois @seinecle

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• Associate Professor à em Lyon Business School

• Chercheur en sciences sociales computationnelles

• Membre du Gephi Consortium (gephi.org)

• www.clementlevallois.net

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Data visualization

Data Visualization

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“La capacité de collecter, stocker et gérer les données est en train d’augmenter rapidement,

mais notre capacité à comprendre ces données reste constante”

Ben FryCo-createur de Processing et fondateur de l’agence Fathom

Le problème à résoudre

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“Pour faire des découvertes surprenantes dans les données, le meilleur outil dont nous disposons est l’oeil, et sa faculté de lecture des images.

“ L’approche exploratoire des données est un type d’analyse des données pour en résumer les principales caractéristiques d’une façon claire et compréhensible, souvent en utilisant des graphiques, sans utiliser de modèles statistiques, et en n’ayant pas non plus formulé d’hypothèse.”

Data visualization: inspirée parl’“Analyse exploratoire des données”du statisticien John Tukey

Tukey et al., 1983

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La dataviz s’inspire de plusieurs traditions

Information visualization /

Interfaces Homme Machine

Comment les humains interagissent-ils avec la

technologie?

CartographieFocus sur les

Systèmes d’information géographiques

Information design

Quelles sont les meilleurs pratiques de présentation

de l’info?

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Exemples clés de dataviz• 2006: GapMinder

– https://www.gapminder.org – Auteur: Hans Gosling

• 2010: Mémorial pour les victimes des Twin Towers– http://blog.blprnt.com/blog/blprnt/all-the-names/picture-2-3– Auteur: Jer Thorp (www.blprnt.com)

• 2011: OECD Better Life Index– http://www.oecdbetterlifeindex.org/– Auteur: Moritz Stefaner (www.truth-and-beauty.net)

• 2012: La carte en temps réel de la vitesse des vents aux US.– http://hint.fm/wind/– Auteurs: Fernanda Viégas et Martin Wattenberg (www.hint.fm)

• 2013: L’histoire de toutes les frappes de drônes, et leurs victimes, au Pakistan– http://drones.pitchinteractive.com/– Auteurs: Pitch Interactive (http://pitchinteractive.com/)

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• “La carte du marché”

• Créée en 1998 pour smartmoney.com

• Toujours en ligne et utilisée!– http://finviz.com/map.ashx

• Auteur: Matt Wattenberg

• Comment la lire– Les couleurs représentent la variation de prix des titres– La surface représente le montant de la capitalisation

• Ce qu’elle fait– Evolution des secteurs au premier coup d’oeil– Facilite les comparaisons – Facilite la détection d’outliers / exceptions– Vison micro / maso / macro: on peut zoomer et dézoomer.

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Twin Tower Memorial

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OECD Better Life Index

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Drone strikes and victims, 2005-2013

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Comment reconnaître ou créer une bonne dataviz?

1. Une pré-condition: la data doit être respectée – pas de photoshopping!

2. Une « signature »: la donnée individuelle doit rester visible, elle ne doit pas être agrégée.

3. Un résultat: le spectateur doit apprendre qqch de nouveau, à travers un processus de découverte.

4. Une suite: l’ experience doit être addictive, elle doit être mémorable et ainsi à revenir.

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Quelles sont les compétences mises en oeuvre?

http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram

+

Information design

Front end development

UX design

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DATA VISUALIZATION: QUELS RÔLES?

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• Améliorer la qualité de l’expérience utilisateur (UX) sur les données– La personne qui consomme les données (analyste,

client, partenaire institutionnel…) a une expérience positive, elle est prête à l’évaluer favorablement et à renouveler cette expérience de son plein gré.

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• Exploration– Y a-t-il des patterns intéressants à détecter dans

mes données?

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Source: http://code.waag.org/buildings

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• Clarification– Interne: voici un résumé clair de mes résultats /

recommendations– Externe: voici une explication d’une solution

proposée à un client

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• Contrôle / audit– Monitorer les indicateurs, tendances, et outliers

sur un dashboard

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Source: https://linkurio.us/fraud-detection-in-retail/

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• Engagement par l’émotion– Utiliser le pouvoir émotionnel de la dataviz pour

convaincre / impacter.

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SOLUTIONS POUR CRÉER DES DATA VISUALIZATIONS

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Custom

Le dilemme

Projets one-off

Données gérables localement

Excellence du design

Un éventail de fonctions

Grands jeux de données

Design standard

Peut se déployer de façon industrielle

Petites agencesEquipes au sein d’organisations Solutions de BI

Clé en main

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1. Data processing– R, Python et Matlab sont populaires chez les scientifiques et dans le business– Java est utilisé pour le management de la data à grande échelle, mais pas pour les data viz.

2. Visualization– Processing (basé sur Java): pour créer des vidéos, des animations.– Javascript (D3.js, three.js, Google Chart API, SigmaJS etc.): pour créer des dataviz interactives

sur le web.– R and Python : pour créer des graphiques – souvent dans un style visuel “scientifique”.

3. Gimp, Inkscape, PhotoShop et Illustrator pour peaufiner et préparer pour impression.

1. Utiliser des outils programmatiquesHOW

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Mais pourquoi s’embêter avec de la programmation?-> Vous accéder à un niveau inégalé de flexibilité et de créativité-> Ci-dessous, une gallerie d’effets visuels customisables que l’on peut obtenir avec D3js.org

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2. Faire appel à une agenceUn panel de 7 agences les plus en vues

www.tulpinteractive.com (NL)

www.truth-and-beauty.net (DE)

www.periscopic.com (US, Portland)

www.interactivethings.com/ (CH)

www.o-c-r.org (US, NYC)

www.fathom.info (US, Boston)

www.pitchinteractive.com (US, Oakland)

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En France

• http://www.dataveyes.com

• http://wedodata.fr

• http://www.studio-v2.com

• https://mfglabs.com

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• Gephi

• NodeXL

• VosViewer

3. “click and point” applications

• ArcGIS

• QGIS

• MapBox

• Google Fusion Tables

• Tableau

• Synerscope

• joliCharts

• Excel

• Data Wrapper

• Raw

(http://app.raw.densitydesign.org/)

Tracer des réseaux Tracer des cartesOutils polyvalents

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4. Solutions de BI intégrées

• Tableau

• Qlik Sense

• BIME Analytics

• Palantir

• Spotfire

• SiSense

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TAKE AWAYS

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1. Dataviz = UX pour les données

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2. Si données = nouvel or noir,où sont les raffineries?

• Nettoyage des données• Analyse• Interprétation• Action / décision

Algorithmes et visualisation

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3. Pour toutes les industries

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Pour aller plus loin• Des sites spécialisés

– http://datastori.es-> A podcast series

– VizWiz

– the Why Axis

– Junk Charts

– WTF Visualizations

• Listes d’outils et de ressources– Visualisingdata.com

– Datavisualization.ch

• Une rétrospective personnelle:

https://github.com/seinecle/DataStorm2015/blob/master/public_html/keynote.md

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Formations• Formateur reconnu en Europe:

– Andy Kirk (Visualisingdata.com)

• Prof consultante:– Lynn Cherny (emLyon Business School)(http://ghostwheather.com)

• Une formation intégrée– Notre certificat Transfo Digitale des Orgas qui

commence le 16 Mars:https://executive.em-lyon.com/Formations/Certificats/EMS02-Transformation-Digitale-des-Organisations

• Jeunes recrues:– Track “Data science for Business” du

Programme Grande Ecole EMLYON http://data.em-lyon.com

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Retrouvez cette présentation sur:

http://data.em-lyon.com/2017/02/08/webinar-visualisation-des-donnees-dataviz/