Boîte à outils
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.
Dataviz inspiration - Yann Holtz
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.
Visual Vocabulary - Vega
Définir le type de viz en fonction de vos types de données.
Iconfinder
Que vous construisiez un site web, une application ou un diaporama, avec 6 millions d’icônes, vous trouverez ici une icône pour pratiquement tout.
How to Inform the World
Observations, conseils, astuces et outils en matière de conception d’informations et de visualisation de données pour l’impact social de Figures & Figures (par Gabrielle Merite).
Datawrapper
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.
From Data to Viz
Une classification des types de graphiques basée sur le format des données d’entrée. Un arbre de décision conduisant à un ensemble de visualisations.
Dataviz Project
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.
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.
The Python Graph Gallery
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.
Material Icons
Les picto via Google.
Vous pouvez paramétrer la taille, l’épaisseur et le contraste, télécharger en PNG ou SVG ou intégrer à un site.
Color Hunt
Découvrez les nouvelles palettes de couleurs triées sur le volet de Color Hunt.
Vous créez vos schémas de couleurs avec le générateur ultra-rapide.
Visual Vocabulary
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.
