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.
FILWD
Réflexions hebdomadaires et leçons apprises sur la visualisation des données par Enrico Bertini, les données de toute nature et le rôle de l’IA dans la science des données.
Définir quelle est la relation entre les données la plus pertinente par rapport à l’histoire que vous souhaitez raconter.
Puis passer en revue les différents types de graphiques de la catégorie pour définir le type de représentation le plus approprié.
La galerie de graphiques Python est une collection de centaines de graphiques réalisés avec Python.
Les graphiques sont répartis dans une quarantaine de sections suivant la classification données-viz. Il y a également des sections dédiées à des sujets plus généraux comme matplotlib ou seaborn.
Le Continuum graphique est une affiche créée par Jon Schwabish et Severino Ribecca.
Il répertorie près de 90 types de graphiques différents et les organise grands groupes.
La bibliothèque JavaScript pour la visualisation de données sur mesure
Créez des visualisations dynamiques personnalisées avec une flexibilité inégalée.
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.).
Transformez vos données en histoires partagées
Des visualisations de données (dataviz et cartes) et des éléments interactifs, Flourish vous permet de transformer des données complexes en visuels interactifs qui impressionnent votre public.
Bienvenue dans la galerie de graphiques R, une collection de graphiques réalisés avec le langage de programmation R. Des centaines de graphiques sont présentés dans plusieurs sections, toujours avec leur code reproductible disponible. La galerie met l’accent sur tidyverse et ggplot2.