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.
Color Fuse AI
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).
Générez de superbes palettes grâce à la roue chromatique d’Adobe
Utilisez la roue des couleurs pour créer des couleurs harmonieuses qui composent une palette. Choisissez votre couleur de base, puis sélectionnez une variété d’harmonies de couleurs (analogiques, triadiques, complémentaires, etc.) pour créer de superbes motifs.
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 »
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.
Créer simplement des cartes thématiques en 3 étapes :
Importer vos données ou fichier CSV
Explorer vos données à travers un choix de visualisations simples et efficaces
Exporter au format PNG ou SVG
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.
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.
Dans ce cours, découvrez les possibilités de la visualisation de données et apprenez à transmettre efficacement des informations avec style. Apprenez à trouver des sources fiables, à sélectionner les bonnes informations et à créer une visualisation de données sous Illustrator.
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.
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.
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.).
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.