Narration avec les données

Visualisation de données dans Databricks

Gang Wang

Senior Data Scientist

Qu’est-ce que la narration avec les données ?

  • Créer un récit à partir des données
  • Allier insights et visualisations

Objectif :

  • Rendre des données complexes accessibles
  • Engager et informer votre public

Pourquoi c’est important :

  • Transformer des données brutes en insights
  • Améliorer la prise de décision

Illustration conceptuelle de la narration avec les données

1 Images : AgencyAnalytics
Visualisation de données dans Databricks

Avant : montrer des données

  • Graphique linéaire chargé, difficile à lire
  • Données brutes sans contexte

Après : narration

  • Récit clair mettant en avant les insights clés
  • Diagramme en barres simple soulignant les points importants

   

1 Images : Storytelling with Data
Visualisation de données dans Databricks

Le rôle des visualisations dans la narration

  • Diagrammes en barres : comparer des quantités par catégorie

Diagramme en barres

  • Graphiques linéaires : montrer les tendances dans le temps

Graphique linéaire

1 Images : Corporate Finance Institute, Storytelling with data
Visualisation de données dans Databricks

 

  • Diagrammes en secteurs : afficher des proportions et des parts d’un total

Diagramme en secteurs

 

  • Nuages de points : montrer relations et corrélations

Nuage de points

1 Images : GeeksforGeeks, Math is Fun
Visualisation de données dans Databricks

 

  • Cartes de chaleur : révéler motifs et intensité des données

 

Carte de chaleur

 

  • Histogrammes : montrer la distribution de données numériques

 

Histogramme

1 Images : Sage Research Methods, Stata
Visualisation de données dans Databricks
  • Graphiques en aires : mettre en avant les évolutions temporelles avec des données empilées

Graphique en aires

Visualisation de données dans Databricks

Comprendre les distributions statistiques

Pourquoi c’est important

  • Révéler des motifs dans les données
  • Mettre en avant les tendances centrales : moyenne, médiane, mode
  • Montrer la dispersion : étendue, variance, écart type
  • Identifier la forme : asymétrie, kurtosis

tendances centrales

1 Images : Medium
Visualisation de données dans Databricks

Créer des tableaux personnalisables

But des tableaux personnalisables :

  • Adapter la présentation aux besoins
  • Mettre clairement en avant les insights clés

Fonctionnalités clés :

  • Options de mise en forme
  • Ajustement des colonnes et des lignes
  • Tri et filtrage
  • Étiquettes de données

Illustration conceptuelle d’un tableau personnalisable

1 Images : UX Collective
Visualisation de données dans Databricks

Passons à la pratique !

Visualisation de données dans Databricks

Preparing Video For Download...