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Data Visualization

Toutes les sociétés et institutions publiques manipulent aujourd'hui des quantités considérables de données. Leur quantité et leur variabilité sont telles qu’on ne peut plus raisonnablement se contenter de les importer dans Excel pour en réaliser ensuite quelques graphiques. Leur diversité fait qu’on ne sait souvent pas à l’avance ce que l’on cherche, comment sont liées les données ou quel type de visualisation est le plus adéquat. Leur complexité implique qu’il faut posséder des connaissances métier très pointues et que l’exploration des données doit pouvoir se faire interactivement, sans connaissances IT avancées.

Le cerveau humain, s'il est « alimenté » correctement, a des capacités cognitives extraordinaires, qui sont loin d'être égalées par les plus puissants des ordinateurs. L'intuition, la capacité à remarquer des choses sans les regarder, à établir le lien entre ce que l'on observe et un phénomène vaguement similaire aperçu dans un autre contexte, font de notre cerveau un allié des machines, complémentaire et sans égal ; on peut le mettre à profit en utilisant au mieux les techniques modernes de visualisation de données.

Par ailleurs, communiquer des informations efficacement, de façon à transmettre un message précis, requiert un certain savoir-faire. En comprenant mieux le type de données auquel on a affaire, en maîtrisant plus précisément la façon dont le cerveau analyse ce qu'il voit, en pouvant mesurer objectivement la qualité d'un graphique, on sera capable d'élaborer une visualisation la plus performante possible. On comprendra également qu'un graphique peut suggérer exactement le contraire de ce que les données signifient réellement, ce qui permettra de mieux s'armer contre toute tentative de manipulation.

Durant l'exposé, nous commencerons par présenter des notions fondamentales : qu'est-ce qu'une mesure ? Qu’est-ce qu’une dimension ? En quoi une température est-elle fondamentalement différente d'une durée ? Pourquoi un graphique en barres offre-t-il une perception plus précise qu'un graphique circulaire ? Nous étudierons ensuite différents types de graphiques, tant classiques (histogrammes, graphiques circulaires, graphiques en ligne...) que moins classiques (Sankey, Chord, Parallel Coordinates, Small Multiples...), pour en comprendre les avantages et inconvénients, voir quand ils sont adaptés ou non. On s'intéressera ensuite au cas particulier des données géographiques et des difficultés liées au géocodage, pour ensuite s'intéresser au domaine relativement récent du « Visual Analytics ».




Alle bedrijven en overheidsinstellingen verwerken vandaag de dag aanzienlijke hoeveelheden data. De hoeveelheid en variabiliteit van deze data laten ons niet meer toe om ze enkel in Excel te importeren om er daarna enkele grafieken van te maken. Door hun diversiteit weten we vaak niet op voorhand wat we zoeken, hoe de data met elkaar verbonden zijn of welk type visualisatie het meest geschikt is. Omdat ze zo ingewikkeld zijn, hebben we zeer gerichte vakkennis nodig en moet de exploratie van de data interactief kunnen gebeuren, zonder gevorderde IT-kennis.

Als het menselijk brein zich correct "voedt", heeft het buitengewone cognitieve vaardigheden, die nog lang niet geëvenaard kunnen worden door de meest krachtige pc's. Intuïtie is de vaardigheid om dingen op te merken zonder ze te bekijken, om de link te leggen tussen wat we zien en een enigszins erop gelijkend fenomeen dat we ooit in een andere context gezien hebben. Dit alles maakt van ons brein een complementaire en niet te overtreffen bondgenoot van machines; we kunnen het ten volle benutten door de moderne technieken voor datavisualisatie zo goed mogelijk te gebruiken.

Data efficiënt communiceren, zodat een precieze boodschap doorgegeven wordt, vereist een zekere knowhow. Door het soort data waarmee we te maken hebben beter te begrijpen, door de manier waarop het brein analyseert wat het ziet preciezer te beheersen, door de kwaliteit van een grafiek objectief te kunnen meten, zullen we in staat zijn om de meest performant mogelijke visualisatie te ontwikkelen. We zullen ook begrijpen dat een grafiek net het omgekeerde kan suggereren van wat de data werkelijk betekenen, waardoor men zich beter zal kunnen wapenen tegen pogingen tot manipulatie.

De uiteenzetting zal aanvangen met een voorstelling van de basisbegrippen: wat is een maatregel, een dimensie, wat is het fundamentele verschil tussen een temperatuur en een periode, waarom is een staafgrafiek duidelijker waarneembaar dan een taartgrafiek. Vervolgens bestuderen we de verschillende soorten grafieken, zowel de klassieke (histogram, taartgrafiek, online, ...) als de minder klassieke (Sankey, Chord, Parallel Coordinates, Small Multiples, ...) om de voor- en nadelen ervan te begrijpen, om te kijken wanneer ze geschikt zijn en wanneer niet. Daarna bekijken we het speciale geval van de geografische data en de moeilijkheden die bij geocode komen kijken, om tot slot over te gaan tot een relatief recent domein, namelijk "Visual Analytics".

Languages:Français
Author:Vandy Berten
Category:Presentation
Date:2015/10
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