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Visualisation de données

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(Redirigé depuisReprésentation graphique de données statistiques)
Visualisation de données
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Carte figurative des pertes successives en hommes de l'armée française dans la campagne de Russie 1812-1813, parCharles Minard, 1869.

Lavisualisation de données (oudataviz oureprésentation graphique de données ouvisualisation des données) est un ensemble de méthodes permettant derésumer de manière graphique desdonnées statistiquesqualitatives et surtoutquantitatives afin de mettre en évidence des liens entre des données et remplacer de longues explications.

Lavisualisation de données naît auXVIIIe siècle, avecCharles-René de Fourcroy etWilliam Playfair et se développe auXIXe siècle avec l'invention descartes de données[Quoi ?] dans les années 1820 et 1830 parCharles Dupin ouAndré-Michel Guerry, et avec les travaux deFlorence Nightingale, puis dans la seconde moitié duXIXe siècle avec les travaux deCharles Joseph Minard (1781-1870)[1],[2],[3], deFrancis Amasa Walker ou encore d’Émile Cheysson. Enfin, elle prend un nouvel essor à partir de la seconde moitié duXXe siècle sous l'impulsion deJohn Tukey qui met en avant son rôle en statistique, puis d'Edward Tufte; enfin elle s'épanouit avec le développement dunumérique.

Lavisualisation de données est utilisée dans lastatistique publique, dans lessciences et dans lejournalisme, entre autres. C’est une branche de lascience des données.

Histoire

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Description du mouvement des planètes au cours du temps, publié dans un manuscrit duXe siècle deMacrobe dans sonCommentaire au Songe de Scipion. Il s'agit d'un des premiers graphiques de série temporelle de l'histoire[4].

La visualisation des données remonte à la mise en liste et la mise en tableau, dont on trouve trace dès l'apparition de l'écriture (cf.Jack Goody,La raison graphique, 1979).

La création d'objets graphiques complexes apparait plus tardivement. Les premiers sont des cartes géographiques ou astronomiques[5],[6] dont on pense que la première remonte auVIIe millénaire avant notre ère.

On trouve des frises chronologiques chez les premiers astronomes, auXe siècle dans leCommentaire au songe de Scipion deMacrobe, par exemple.

Table poléométrique (1782) de Charles-René de Fourcroy
Tableau poléométrique (1782) de Charles-René de Fourcroy

Puis, auXVIIIe siècle, des auteurs commeCharles-René de Fourcroy proposent des illustrations abstraites tel le « Tableau poléométrique » (1782) qui permet la comparaison instantanée de la taille de villes européennes, ouAugust Friedrich Wilhelm Crome avec sa « Verhaeltniss Karte von den deutschen Bundesstaaten » (1785) qui permet la comparaison de la taille des pays. En 1786,William Playfair (1759-1823) publie un ouvrage intituléThe Commercial and Political Atlas qui fait date. Il y propose une série de graphiques deséries temporelles représentant l'évolution de données économiques concernant l'Angleterre et notamment l'évolution de sabalance commerciale au cours duXVIIIe siècle, ainsi que le premierdiagramme en bâtons de l'histoire[7],[8],[9]. C'est aussi à William Playfair que l'on doit le premier graphique circulaire connu. Publié en 1801 dansThe Statistical Breviary, le graphique représente la superficie, le montant des revenus et le montant des taxes de chaque pays[8].

En 1819 l'historien Jean Picot publie à Genève un volume intituléStatistique de la Suisse ou État de ce pays et des vingt-deux cantons dont il se compose […]. Il contient sur un feuillet dépliant deux graphiques d'après les données de Johannes Fehr :« Étendue ou surface comparative des vingt-deux Cantons de la Suisse représentée par la longueur des lignes tracées à côté du nom de chaque canton » et« Population comparative des vingt-deux Cantons de la Suisse représentée par la longueur des lignes tracées à côté du nom de chaque canton ».

Carte figurative de l'instruction populaire de la France, parCharles Dupin, 1826. Il s'agit de la premièrecarte choroplèthe de l'histoire[10].
Adriano Balbi etAndré-Michel Guerry reprennent lacarte choroplèthe deCharles Dupin pour faire des cartes choroplèthes comparées de l'instruction et du nombre de crimes[11].
La carte représentant le nombre de morts dû au choléra à Londres en 1854. Elle a été publiée parJohn Snow dans son ouvrageOn the Mode of Communication of Cholera (1855).
Carte Philosophique figurant la Population de la France (1830), parArmand Joseph Frère de Montizon. Il s'agit de la première « carte par points ».

Dans les années 1820, on commence à représenter des données statistiques sur une carte. En 1826,Charles Dupin dessine unecarte choroplèthe de l'instruction populaire en France, en coloriant les départements français en fonction de l'intensité de la variable représentée. Cette représentation visuelle rencontre un rapide succès et est aussitôt reprise parAndré-Michel Guerry etAdriano Balbi qui dessinent descartes choroplèthes de l'instruction, du nombre de crimes contre les propriétés et du nombre de crimes contre les personnes puis par Guerry dans sonEssai sur la statistique morale de la France publié en 1833[10]. Peu de temps après,Armand Joseph Frère de Montizon propose la première « cartes par points » (dot map), avec une représentation de la population française par département intituléeCarte philosophique figurant la Population de la France[12]. En 1855, le médecin britanniqueJohn Snow établit unecarte de points du choléra à Londres sur laquelle il représente la localisation des morts et la localisation des points d'eau dans la ville de Londres mettant ainsi en évidence le fait que l'épidémie se propage par l'eau[13]. En 1861,Charles Joseph Minard propose de représenter des données sur une carte à l'aide de diagrammes circulaires dont l'aire est proportionnelle à la quantité représentée (Exemple de la Carte figurative et approximative des quantités de viandes de boucherie envoyées sur pied par les départements et consommateurs)[14].

Diagramme des causes de mortalité au sein de l'armée en Orient parFlorence Nightingale.

En 1857,Florence Nightingale publie sonDiagramme des causes de mortalité au sein de l'armée en Orient. Le graphique montre que les soldats anglais engagés dans laguerre de Crimée meurent moins au combat face à l'ennemi qu'ils ne sont victimes des conditions sanitaires déplorables dans lesquelles ils vivent[14].

En 1889 Charles Booth combine approche ethnographique à grande échelle et visualisation sous forme cartographique, pour rendre compte des conditions de vie à Londres. Cette étude sociologique, une des plus importantes du genre, a mobilisé une équipe d'enquêteurs rémunérés par Booth afin de collecter des données au niveau de chaque parcelle cadastrale. La visualisation proposée par Booth détaille, par des couleurs, 7 "classes". La visualisation permet d'identifier des clusters, notamment pour la classe la plus basse que Booth dénomme« classe inférieure. Vicieux, semi-criminel »[15].

Au cours de la seconde moitié duXIXe siècle, on découvre plusieurs innovations importantes, comme les premières visualisations en trois dimensions de l'ItalienLuigi Perozzo ou de l'AllemandGustav Zeuner[14].

Stéréogramme : représentation en trois dimensions de la pyramide des âges à partir des données du recensement suédois (1750-1875) publiée parLuigi Perozzo en 1880

Au Royaume-Uni, c'estFrancis Galton qui fait une importante contribution à la visualisation de données en proposant des représentations graphiques de la corrélation entre deux variables (nuage de points) mais aussi descartes météorologiques[16].

Au cours du premierXXe siècle, les statisticiens prêtent une moindre attention à la visualisation de données[17].

Dans lesannées 1960,John Tukey donne ses lettres de noblesse à la visualisation de données en statistiques, notamment avec son ouvrageExploratory Data Analysis (1977)[18].

En2005,Leland Wilkinson publieThe Grammar of Graphics, un des ouvrages théoriques les plus importants sur la conception des graphiques statistiques. Wilkinson définit un graphique statistique comme une correspondance entre des données et des attributs esthétiques (couleur, forme, taille, etc) d'objets géométriques (points, lignes, barres, etc.)[19].

Depuis lesannées 2010, des outils interactifs basés sur l'intelligence artificielle sont disponibles (ex : LiveGap[20], MyMap.AI ouCanva), aidant à choisir, construire et personnaliser (couleurs, forme, étiquettes, langue...) des types de graphiques appropriés au besoin de l'utilisateur. Certains sont gratuits.

Structure d'une visualisation

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Une visualisation est composée d'un élément visuel, d'une échelle, d'un système de coordonnées et d'un contexte[21].

Dans unnuage de points, on utilise la position des points dans l'espace comme élément visuel représentant les données[21]. Dans un diagramme en bâtons, c'est la longueur des barres qui est l'élément visuel correspondant aux données[22].

Le système de coordonnées peut être cartésien, polaire ou géographique[23].

L'échelle peut être linéaire ou logarithmique lorsqu'il s'agit d'une variable quantitative, catégorique lorsqu'il s'agit d'une variable catégorique ou temporelle lorsqu'il s'agit du temps[24].

Typologie en fonction des formes représentées

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Diagramme en bâtons

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Articles connexes :histogramme ethistogramme conjoint.
Article détaillé :diagramme à barres.
Le fond de cette section està vérifier (indiquez la date de pose grâce au paramètredate).

Ce type de diagramme est aussi appelédiagramme à barres.

Pour un diagramme en bâtons vertical, on représente pour chaque modalité d'une variable discrète un rectangle dont la hauteurreprésente la valeur d'une variable continue[Information douteuse] et dont la largeur n'a pas d'interprétation statistique.

Le graphique qui aurait dû être présenté ici ne peut pas être affiché car il utilise l'ancienne extension Graph, désactivée pour des questions de sécurité. Des indications pour créer un nouveau graphique avec la nouvelle extension Chart sont disponiblesici.

Pour un diagramme en bâtons horizontal, c'est la largeur du rectangle qui représente la valeur de la variable continue et la hauteur de ce rectangle qui n'a pas d'interprétation statistique[25].

Il est aussi courant de rencontrer desdiagrammes en bâtons empilés (en anglais :stacked bar chart).

Le graphique qui aurait dû être présenté ici ne peut pas être affiché car il utilise l'ancienne extension Graph, désactivée pour des questions de sécurité. Des indications pour créer un nouveau graphique avec la nouvelle extension Chart sont disponiblesici.

Diagramme branche-et-feuille

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Article détaillé :Diagramme branche-et-feuille.

Le diagramme branche-et-feuille livre une représentation semi-graphique des données quantitatives, semblable à un histogramme.

Diagramme circulaire

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Article détaillé :Diagramme circulaire.

Le diagramme circulaire peut être un graphique à secteurs[26] — dit camembert — ou un graphique en anneau[26] (donut chart en anglais).

Le graphique qui aurait dû être présenté ici ne peut pas être affiché car il utilise l'ancienne extension Graph, désactivée pour des questions de sécurité. Des indications pour créer un nouveau graphique avec la nouvelle extension Chart sont disponiblesici.

Graphique en secteurs,
ditcamembert

Le diagramme circulaire ou camembert permet de représenter des proportions. C'est l'angle de chaque secteur qui représente la part de chaque catégorie dans un tout[27].

Le graphique qui aurait dû être présenté ici ne peut pas être affiché car il utilise l'ancienne extension Graph, désactivée pour des questions de sécurité. Des indications pour créer un nouveau graphique avec la nouvelle extension Chart sont disponiblesici.

Graphique en anneaux concentriques

Le graphique en anneau(x) (donut chart en anglais) est un camembert troué au milieu. Il permet de représenter plusieurs séries de données en anneaux concentriques, une série par anneau[26].

Lorsque le graphique ne compte qu'un seul anneau, la longueur de l'arc de cercle correspondant à chaque catégorie est proportionnelle à l'angle et représente encore la part de chaque catégorie dans le tout représenté[28].

« Le graphique en anneau est une bonne représentation des données du tableau. Comme pour le graphique en secteurs, il nécessite la transformation préalable des données en proportions. On peut toutefois faire figurer sur les segments de l'anneau les valeurs en milliers. Ceci étant, s'il n'y a qu'un seul anneau, autant choisir un graphique en secteurs. »

— Centre national de documentation pédagogique[29]

Graphique à deux anneaux
  • Exemple de diagramme circulaire
  • Diagrammes circulaires publiés par William Playfair dans The Statistical Breviary (1801). Les cercles représentent la superficie de chaque pays. Les lignes à gauche de chaque cercle représentent la population (en millions d'habitants) et les lignes à droite représentent le total des taxes collectées (en millions de livres sterling). La ligne pointillée met en relation la ligne des revenus et la ligne des taxes. Sa pente n'a pas d'interprétation mais le signe de la pente en a une. Le graphique montre qu'en Grande-Bretagne, le total des taxes comparé à la population est plus élevé que dans les autres pays[30].
    Diagrammes circulaires publiés parWilliam Playfair dansThe Statistical Breviary (1801). Les cercles représentent la superficie de chaque pays. Les lignes à gauche de chaque cercle représentent la population (en millions d'habitants) et les lignes à droite représentent le total des taxes collectées (en millions de livres sterling). La ligne pointillée met en relation la ligne des revenus et la ligne des taxes. Sa pente n'a pas d'interprétation mais le signe de la pente en a une. Le graphique montre qu'en Grande-Bretagne, le total des taxes comparé à la population est plus élevé que dans les autres pays[30].

Nuage de points

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Article détaillé :Nuage de points.
Exemple de nuage de points

Le nuage de points est couramment utilisé pour représenter la relation entre deux variables. Dans un nuage de points, ce sont les coordonnées de chaque point sur l'axe des abscisses et l'axe des ordonnées qui représentent les valeurs de chacune des variables[31]. Il permet de mettre en évidence une corrélation entre deux variables[32].

Ligne

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Une ligne ouline plot est un nuage de points dans lequel les points ont été reliés entre eux (avec une interpolation qui peut être linéaire, cubique...)[33].

Diagramme à bulles

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On peut aussi représenter graphiquement des données quantitatives grâce à des bulles dans lequel la surface des bulles est proportionnelle à la grandeur représentée[34].

Carte thermique (heatmap)

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Article détaillé :Heat map.
Premier exemple d'uneheatmap[35]

Une carte thermique (heatmap, carte de chaleur) est une matrice dont les cellules sont colorées en fonction de la valeur de la variable représentée[36].

Boîte à moustaches

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Article détaillé :Boîte à moustaches.
Exemple de diagramme en boîte à moustaches

Le diagramme enboîte à moustaches résume seulement quelques caractéristiques deposition du caractère étudié (médiane, quartiles, min/max ou déciles). Il est utilisé principalement pour comparer un même caractère dans deux populations de tailles différentes.

Il s'agit de tracer un rectangle allant du premier quartile au troisième quartile et coupé par la médiane. On ajoute parfois des segments aux extrémités menant jusqu'aux valeurs min/max ou jusqu'au premier et neuvième décile. On parle alors de diagramme en boîte à moustaches ou à pattes.

Mini-graphes (sparklines)

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Article détaillé :Sparkline.

Les mini-graphes, mini-courbes et mini-indicateurs[37] sont des graphiques de petite taille (environ une ligne de hauteur), qui peuvent être insérés dans une ligne de texte. Ils sont popularisés parEdward Tufte, qui les définit comme des « graphiques intenses en données, de design simple, et ayant la taille d’un mot ». Alors que le graphique typique est conçu de manière à montrer le plus de données possible et qu'il est placé hors-texte, les mini-graphes sont concis, mémorisables visuellement, et placés à l’endroit le plus approprié. Leur mise à disposition dans les tableurs desuite logicielle connue les a rendu populaires.

Exemple de mini-graphes insérés dans un tableau de données
Sparklines

Marché américain des actions (7 février 2006)

JourIndiceValeur
Dow Jones−32.82 (−0,30 %)
S&P 500−8.10 (−0,64 %)
Nasdaq−13.97 (−0,62 %)

Typologie selon le type de données représentées

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Visualisation de données temporelles

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Les imports et exports duRoyaume du Danemark et de Norvège de 1700 à 1780. Exemple de graphique de série temporelle publié parWilliam Playfair dans son ouvrageThe Commercial and Political Atlas (1786).
Représentation graphique de l'évolution des intérêts de ladette publique britannique au cours duXVIIIe siècle. Graphique publié par William Playfair dansThe Commercial and Political Atlas.

Le graphique de série temporelle représente l'évolution d'une variable en fonction du temps. C'est la représentation graphique la plus utilisée et son interprétation est généralement très intuitive.

Si la série temporelle est discrète, il est courant d'utiliser un simple diagramme en bâtons pour la représenter. Par exemple, les données annuelles ou mensuelles sont souvent représentées par des diagrammes en bâtons. En revanche, si les données sont continues, il est plus courant de les représenter par une courbe (line plot) ou un graphique d'aire (area chart), comme l'avait faitWilliam Playfair dans sonCommercial and Political Atlas (voirici etici)[38].

Visualisation de données géolocalisées

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Articles détaillés :Représentation cartographique de données statistiques etCartogramme.
LaCarte figurative et approximative des quantités de viandes de boucherie envoyées sur pied par les départements et consommateurs à Paris publiée parCharles Joseph Minard en 1859. Minard utilise desdiagrammes circulaires pour représenter des données sur une carte de France.
Les Élections parisiennes de mai et juin 1869, application de la géométrie à la statistique, parLéon Montigny.

Une carte statistique permet de représenter la valeur d'une variable statistique dans chacune des unités géographiques d'une entité globale. La carte statistique a l'avantage de pouvoir à la fois révéler une analyse globale tout en permettant à chacun d'aller repérer des détails pour chaque unité géographique. En revanche, elle a le défaut de donner à chaque unité géographique une importance proportionnelle à sa superficie alors que dans de nombreuses situations il serait préférable que l'importance que l'on donne à chaque unité géographique soit relative à une autre variable, comme sa population par exemple[39],[note 1].

Si les cartes géographiques ont été inventées il y a plus de 5 000 ans, les cartes statistiques sont apparues auXVIIe siècle. En 1686,Edmond Halley représente une carte du monde avec des symboles permettant de donner l'origine et surtout l'intensité des vents. Plus tard, auXIXe siècle,John Snow représente une carte de Londres en localisant le nombre de morts dus aucholéra lors de l'épidémie de septembre 1854 et les points d'accès à l'eau dans la ville. Sa carte permet de comprendre que le choléra se transmet par l'eau[40].

Visualisation de la relation entre plusieurs variables

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Pour représenter la relation entre deux variables, il est courant d'utiliser unnuage de points[32].

Lorsqu'il y a plus de deux variables, il existe de nombreuses solutions. La solution la plus simple consiste à représenter une matrice de nuages de points[41]. On peut aussi utiliser un graphique de bulles dans lequel, comme dans un nuage de points, les coordonnées des bulles représentent les valeurs de deux variables et dans lequel la surface des bulles représente une troisième variable[34].

Iconographie des corrélations

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Iconographie des corrélations – Géochimie des aérosols marins

Lorsqu’il a de nombreuses variables, l’iconographie des corrélations remplace la matrice de corrélation par une image unique : les corrélations « remarquables » sont soulignées par un trait plein (corrélation positive) ou pointillé (corrélation négative).

Une forte corrélation n’est pas « remarquable » si elle n’est pas directe, mais causée par l’effet d’une tierce variable. Inversement de faibles corrélations peuvent être « remarquables ». Par exemple, si une variable Y dépend de plusieurs variables indépendantes, les corrélations de Y avec chacune d’entre elles sont faibles et pourtant « remarquables ».

Visualisation des proportions

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Visualisation d'une distribution statistique

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Dans le cas discret, il est courant d'utiliser un diagramme à barres où la hauteur de chaque rectangle représente les effectifs ou les fréquences associées à chaque modalité.

Visualisation d'une arborescence

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Lorsque les données ont une structure hiérarchique, elles peuvent être représentées sous la forme d'undendrogramme, d'unetreemap ou encore d'unsunburst[42].

Carte à cases (treemap)

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Article détaillé :Treemap.

La carte à cases est une représentation visuelle inventée parBen Shneiderman en 1990 pour représenter l'occupation de l'espace sur sondisque dur. Dans cette représentation, c'est la surface de chaque rectangle qui représente la part de chaque élément dans le tout[43]. Par la suite, cette représentation a été utilisée pour d'autres usages. Par exemple, Martin Wattenberg l'a utilisée pour représenter une « carte du marché » par secteur d'activité dans laquelle la surface de chaque rectangle est proportionnelle à lacapitalisation boursière des entreprises du secteur[44]. Marcos Westamp a conçu une carte à cases de l'information dans laquelle la taille des rectangles est une fonction du nombre d'articles consacrés au sujet dans la presse[45],[46]. Matthew Bloch, Shan Carter et Amanda Cox, ont utilisé une carte à cases pour visualiser la part de chaque type de bien dans la consommation d'un ménage américain et un code couleur pour visualiser l'inflation[47],[48].

Visualisation de réseaux

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Filippo Menczer (Université d'Indiana) est le premier à mettre au jour l'activité d'un bot surTwitter en 2010 par le biais d'une visualisation de réseaux[49]. L'analyse de réseaux est aujourd'hui utilisé pour visualiser la formation desbulles de filtres.

Visualisation de réseau[50].

Visualisation de flux

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Lediagramme de flux est un type de représentation spécifique pour visualiser desflux.

Bibliographie

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Vidéographie

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Expositions

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Notes et références

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Notes

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  1. Edward Tufte parle de« data maps », littéralement « cartes de données »

Références

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  1. Victorin Chevallier, « Notice nécrologique sur M. Minard, inspecteur général des ponts et chaussées, en retraite »,Annales des ponts et chaussées : Mémoires et documents, Paris,Dunod,vol. II de la5e série,‎2e sem. 1871,p. 1–22
  2. « Biographie de Charles Joseph Minard »(Archive.orgWikiwixArchive.isGoogleQue faire ?)(consulté le) sur19e.org, site consacré à l'histoire duXIXe siècle.
  3. Charles Joseph Minard: Mapping Napoleon's March, 1861 by John Corbett, Center for Spatially Integrated Social Science.
  4. (en) MichaelFriendly,« A Brief History of Data Visualization », dansHandbook of Data Visualization,(DOI 10.1007/978-3-540-33037-0_2),p. 19.
  5. (en) Michael Friendly, « Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization »,
  6. « Milestones: Section 2. Pre-1600 », sureuclid.psych.yorku.ca(consulté le)
  7. Tufte 2001,p. 9.
  8. a etbFriendly 2008,p. 9-10.
  9. Tufte 2001,p. 33.
  10. a etbFriendly 2008,p. 39.
  11. AdrianoBalbi etAndré-MichelGuerry,Statistique comparée de l'état de l'instruction et du nombre des crimes dans les divers arrondissements des académies et des cours royales de France, Paris, Jules Renouard,
  12. Jean-Paul Bord (dir.) et Pierre-Robert Baduel (dir.),Les cartes de la connaissance, Khartala,,p. 593
  13. Friendly 2008,p. 27.
  14. ab etcFriendly 2008,p. 30.
  15. « Cette étude de marché a 120 ans et combine Big Data et qualitatif », surConseils en marketing,(consulté le)
  16. Friendly 2008,p. 32.
  17. Friendly 2008,p. 37.
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  19. (en) HadleyWickham,ggplot2 : Elegant Graphics for Data Analysis, Springer Verlag,coll. « Use R »,(DOI 10.1007/978-0-387-98141-3)
  20. OmarSedki, « Créateur de graphiques et de graphiques en ligne », surLiveGap Charts(consulté le)
  21. a etbYau 2013,p. 93.
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  26. ab etc« Le graphique en anneaux », surebsi.umontreal.ca(consulté le).
  27. Yau 2011,p. 137.
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  29. Bruno Déchamps, « Groupes socioprofessionnels (GSP) - Répartition », surstatapprendre.education.fr/(consulté le).
  30. Tufte 2001,p. 44.
  31. Yau 2011,p. 112.
  32. a etbYau 2011,p. 180-181.
  33. Yau 2011,p. 118.
  34. a etbYau 2011,p. 192-193.
  35. Toussaint Loua,Atlas statistique de la population de Paris. Paris: J. Dejey. 1873
  36. Yau 2011,p. 229.
  37. « Comment utiliser les Sparklines », surManagement et Performance, piloter.org,(consulté le)
  38. Yau 2011,p. 93.
  39. Tufte 2001,p. 16-20.
  40. Tufte 2001,p. 20-24.
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  42. (en) IsabelMeirelles,Design for Information,Rockport Publishers,,p. 18
  43. Yau 2011,p. 157.
  44. Meirelles 2013,p. 31.
  45. Meirelles 2013,p. 39.
  46. « Newmap », surnewsmap.jp(consulté le)
  47. (en) MatthewBloch, ShanCarter et AmandaCox, « All of Inflation’s Little Parts »,The New York Times,‎(lire en ligne)
  48. Meirelles 2013,p. 44.
  49. « 4 raisons qui expliquent comment les médias sociaux nous manipulent », surConseils en marketing,(consulté le)
  50. MartinGrandjean, « La connaissance est un réseau »,Les Cahiers du Numérique,vol. 10,no 3,‎,p. 37-54(lire en ligne, consulté le)
  51. (en) « Exhibition – David Bihanic », surdavidbihanic.com(consulté le).
  52. (en) « Data Visualization and the Modern Imagination », surSpotlight at Stanford(consulté le).

Voir aussi

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Articles connexes

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Liens externes

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v ·m
Théorie des probabilités
Bases théoriques
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Convergence de lois
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Lois de probabilité
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Lois discrètes
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Visualisation de données
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