Des outils majoritairement open souce et gratuits.
Plus d’une vingtaine d’outils spécialisés pour datavisualisation, filtrables par grandes thématiques permettant de créer des dataviz simples ou complexes.
Flaticon
Accédez à 18.1M+ icônes vectorielles et autocollants.
Téléchargez des icônes et autocollants gratuits pour vos projets. Des ressources faites par et pour les designers. Formats PNG, SVG, EPS, PSD et CSS.
Tirez le meilleur parti de vos créations avec l’IA
Laissez l’IA décider des bonnes couleurs pour vos projets de conception et appliquez les couleurs en un seul clic (Illustrator).
Dataviz-inspiration.com vise à devenir la plus grande liste d’exemples de graphiques disponible sur le web. Il présente 241 des projets de visualisation de données beaux et percutants.
Ce site web, créé à Nael Shiab, est un cours en ligne gratuit et en code ouvert sur l’analyse et la visualisation de données avec TypeScript. Il est disponible en anglais et en français. Ce site s’adresse aux personnes ne connaissant rien aux données ni au code, c’est un guide pas à pas.
Enrichissez vos histoires avec des graphiques, des cartes et des tableaux.
Des millions de lecteurs consultent chaque jour des graphiques et des cartes.
Datawrapper aide certaines des meilleures équipes du monde à raconter leurs histoires avec des données.
Portraits de territoires
Construisez votre propre diagnostic territorial à partir de près de 700 indicateurs, éditez une analyse synthétique de votre territoire et importez et cartographiez vos propres données.
Un outil du CNRS avec des fonctionnalités classiques de cartographie thématique couplées à des méthodes innovantes (symboles proportionnels, cartes choroplèthes, cartes des discontinuités, cartes lissées, carroyages, anamorphose, etc.).
Icônes open source.
Icônes de qualité supérieure pour le web, iOS, Android et les applications de bureau.
Support pour SVG.
Entièrement open source, sous licence MIT et conçu par Ionic.
Data Viz Project est la plus grande bibliothèque de visualisations de données au monde.
Avec plus de 160 types différents de visualisations de données présentés, chacun avec des définitions, des taxonomies et des exemples, il s’agit de la collection la plus complète, où vous pouvez trouver la bonne visualisation et vous inspirer.
Repérer et éviter les erreurs de données, reconnaître les biais et créer des visualisations plus véridiques grâce à des cas d’utilisation, des activités pratiques et bien plus encore.
RhetVis comprend cinq modules dont « Les écarts entre les données et la réalité », « Représentation visuelle » et « Facteurs contextuels »