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La visualisation de données est généralement utilisée pour
accélérer la lecture d’informations en les représentant
graphiquement
• Reporting
• Exploration de données
Mais elle peut aussi permettre de révéler des informations
cachées et de créer de nouvelles connaissances
• Science des données
Voici quelques exemples
Exemple 1 : résultats d’un sondage
Jeu de « City Building »
L’éditeur aimerait comprendre pourquoi les
joueurs n’achètent pas les bâtiments payants
On a réalisé un sondage interne pour voir ce
que pensaient les salariés des bâtiments
(payants ou non)
Puis on a réalisée une analyse factorielle
Exemple 1 : résultats d’un sondage
Exemple 2 : évolution des contraintes et
motivations des joueurs
Jeu de « City building »
Comprendre ce qui motive et freine les joueurs
afin d’améliorer l’expérience de jeu et l’offre
payante
Pour cela on a regardé comment les
caractéristiques d’un bâtiment influence la
demande de celui-ci et comment cette
influence évolue avec l’expérience du joueur
Exemple 2 : évolution des contraintes et
motivations des joueurs
Pour chaque bâtiment et pour chaque niveau,
on estime l’équation suivante :
log(D) = a + b . log(prix) + c . log(surface)
+ d . log(duree) + e . log(beaute)
D : nombre de fois que le batiment a été acheté
Exemple 2 : évolution des contraintes et
motivations des joueurs
Exemple 3 : typologie de joueurs
Jeu de cartes type « magic »
Identifier des groupes de joueurs qui utilisent
différemment le jeu afin de personnaliser
l’expérience de jeu
Pour cela on a commencé par regarder les
corrélations entre les différentes actions
réalisées dans le jeu
deathmatch_enddeathmatch_start
survivor_completesurvivor_start
battle_defeatbattle_draw
missionbattle_victory
leveluptournament_complete
tournament_startelo_complete
elo_startmarket_buymarket_sell
shop_creditsshop_pack
shop_clintzauction_sell
auction_buyshop_themedeck
trade_non.securelogin
friend_sponsorshiptrade_secure
friend_sendfriend_remove
friend_acceptfriend_receive
guild_createbattle_surrender
battle_timeoutmessage_sent
message_readmessage_received
forum_readforum_write
guild_joinguild_applyguild_leave
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0
Clu
ste
r De
nd
rog
ram
hclu
st (*, "m
cquitty
")
d
Height
Qu’ont tous ces graphiques en commun ?
Ils ont été réalisé avec !
Qu’est-ce que ?
C’est un logiciel d’analyse statistique open source
C’est un langage de programmation qui permet de : o Importer des données
o Traiter des données
o Utiliser des modèles statistiques
o Faire de la visualisation de données
Particulièrement puissant pour tout ce qui concerne
l’exploration de données
Qu’est-ce que ?
Conclusion
c’est compliqué !
Mais ça en vaut la peine !
