{"id":3506,"date":"2018-07-10T13:58:41","date_gmt":"2018-07-10T13:58:41","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=3506"},"modified":"2023-02-15T11:31:54","modified_gmt":"2023-02-15T11:31:54","slug":"11-best-open-source-data-visualization-tools","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/","title":{"rendered":"Les 11 meilleurs outils de visualisation de donn\u00e9es open-source [Mise \u00e0 jour]."},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f1664ac37f5\" aria-label=\"Table des mati\u00e8res\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f1664ac37f5\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#Open-Source_Data_Visualization_Tools\" title=\"Outils de visualisation de donn\u00e9es \u00e0 code source ouvert\">Outils de visualisation de donn\u00e9es \u00e0 code source ouvert<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#1_Candela\" title=\"1. Candela\">1. Candela<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#2_Charted\" title=\"2. Charted\">2. Charted<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#3_Datawrapper\" title=\"3. Datawrapper\">3. Datawrapper<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#4_Leaflet\" title=\"4. D\u00e9pliant\">4. D\u00e9pliant<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#5_RawGraphs\" title=\"5. RawGraphs\">5. RawGraphs<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#6_Chartistjs\" title=\"6. Chartist.js\">6. Chartist.js<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#7_D3js\" title=\"7. D3.js\">7. D3.js<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#8_Plotly\" title=\"8. Plotly\">8. Plotly<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#9_Polymaps\" title=\"9. Polymaps\">9. Polymaps<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#10_OpenHeatMaps\" title=\"10. OpenHeatMaps\">10. OpenHeatMaps<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#11_DyGraphs\" title=\"11. DyGraphs\">11. DyGraphs<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/#Comparison_Matrix\" title=\"Matrice de comparaison\">Matrice de comparaison<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>Mis \u00e0 jour : 19 ao\u00fbt 2019<br \/>\n<\/em>Dans ce billet, Christopher Frye, consultant en science des donn\u00e9es et pigiste chez Kolabtree, pr\u00e9sente les meilleurs outils de visualisation de donn\u00e9es open-source qui peuvent vous aider \u00e0 visualiser et interpr\u00e9ter facilement des donn\u00e9es complexes.<\/p>\n<p>Les outils de visualisation des donn\u00e9es permettent de stocker, de nettoyer, de traiter et d'afficher les donn\u00e9es complexes, vastes et en croissance rapide que nous g\u00e9n\u00e9rons et recueillons \u00e0 chaque instant. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/?search=data%20visualization&amp;utm_source=DataVizTools\">Visualisation des donn\u00e9es<\/a> facilite les processus d\u00e9cisionnels qui permettent aux entreprises d'\u00eatre comp\u00e9titives et de s'adapter rapidement \u00e0 des environnements changeants. Le flux toujours plus important de flux de donn\u00e9es en temps r\u00e9el et en quasi temps r\u00e9el n\u00e9cessite l'utilisation de tableaux de bord dynamiques, ce qui entra\u00eene une demande d'outils, de plateformes et d'applications sophistiqu\u00e9s. Les visualisations les plus efficaces combinent des techniques de nettoyage et d'analyse des donn\u00e9es, et n\u00e9cessitent souvent l'intervention d'un data scientist comp\u00e9tent. N\u00e9anmoins, il existe un certain nombre d'outils de visualisation de donn\u00e9es open source qui peuvent aider les entreprises \u00e0 visualiser facilement leurs donn\u00e9es.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Open-Source_Data_Visualization_Tools\"><\/span>Outils de visualisation de donn\u00e9es \u00e0 code source ouvert<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Recherche<\/a> conducted for this post revealed more than 50 data visualization tools that can be considered &#8220;open source&#8221;. Open source can sometimes generate a bit of confusion as being synonymous with &#8220;free&#8221;. The\u00a0<a href=\"https:\/\/opensource.com\/resources\/what-open-source\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" data-saferedirecturl=\"https:\/\/www.google.com\/url?hl=en&amp;q=https:\/\/opensource.com\/resources\/what-open-source&amp;source=gmail&amp;ust=1531304172290000&amp;usg=AFQjCNFQGlwFQt8z36irFsWUW359EZB_bQ\">d\u00e9finition la plus simple<\/a>\u00a0L'expression \"open source\" dans le contexte des logiciels est \"un logiciel dont le code source peut \u00eatre inspect\u00e9, modifi\u00e9 et am\u00e9lior\u00e9 par n'importe qui\". Les outils de visualisation de donn\u00e9es \u00e0 code source ouvert n\u00e9cessitent que l'utilisateur ait des comp\u00e9tences en programmation, alors que les outils de visualisation gratuits n'en ont pas n\u00e9cessairement besoin. Tableau Public est un exemple de logiciel de visualisation de donn\u00e9es gratuit, mais il n'est pas open source. J'ai essay\u00e9 de pr\u00e9senter quelques alternatives \u00e0 Tableau dans cet article.<\/p>\n<p>Cet article pr\u00e9sente des outils de visualisation de donn\u00e9es gratuits et open source, et comprend une matrice de comparaison qui peut \u00eatre utilis\u00e9e pour comparer et opposer chaque outil.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Candela\"><\/span>1. <a href=\"https:\/\/candela.readthedocs.io\/en\/latest\/\">Candela<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Candela est un progiciel de visualisation de donn\u00e9es mis \u00e0 disposition par l'interm\u00e9diaire du site Web de la Commission europ\u00e9enne. <a href=\"http:\/\/resonant.kitware.com\/\">R\u00e9sonant<\/a> plate-forme. Candela se distingue des autres outils en proposant une suite compl\u00e8te de composants de visualisation de donn\u00e9es. La documentation de formation permet aux novices de d\u00e9marrer rapidement, et le code peut \u00eatre utilis\u00e9 via JavaScript, Python ou R. L'installation de Candela en local peut se faire via le dernier paquetage de la version publique par le biais d'un d\u00e9p\u00f4t, bien que la documentation de l'outil sugg\u00e8re d'installer le paquetage \u00e0 partir des sources, car cela permet de disposer de la derni\u00e8re version de d\u00e9veloppement.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Charted\"><\/span>2. <a href=\"https:\/\/www.charted.co\/\">Charted<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Charted est sans doute l'un des outils de visualisation de donn\u00e9es les plus faciles \u00e0 utiliser, puisqu'il suffit d'un lien vers un fichier .csv ou un emplacement Google Sheets ; il suffit d'appuyer sur GO et Charted cr\u00e9e un affichage visuel \u00e0 l'aide d'un graphique \u00e0 barres ou lin\u00e9aire. Selon les d\u00e9veloppeurs de Charted (cr\u00e9\u00e9 par l'\u00e9quipe de la <a href=\"https:\/\/medium.com\/data-lab\">\u00c9quipe scientifique charg\u00e9e des produits<\/a> chez Medium), l'outil a \u00e9t\u00e9 construit autour de trois principes : il ne stocke pas les donn\u00e9es, ne les transforme pas et n'est pas un outil de formatage. Il extrait les donn\u00e9es \u00e0 une cadence r\u00e9guli\u00e8re (rafra\u00eechissement toutes les 30 minutes), de sorte que les modifications apport\u00e9es \u00e0 la feuille sous-jacente sont toujours \u00e0 jour dans le graphique. Il prend \u00e9galement en charge les fichiers d\u00e9limit\u00e9s par des tabulations et les liens Dropbox. Formation ? Elle est inexistante, mais elle n'est pas non plus obligatoire.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Datawrapper\"><\/span>3. <a href=\"https:\/\/www.datawrapper.de\/\">Datawrapper<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Datawrapper est un outil qui existe depuis 2011 et qui est principalement utilis\u00e9 par les journalistes, bien qu'il soit suffisamment complet pour \u00eatre utile \u00e0 tout scientifique ou chercheur en donn\u00e9es. Contrairement \u00e0 la plupart des outils pr\u00e9sent\u00e9s ici, Datawrapper dispose de versions gratuites et payantes. Il n'est pas non plus techniquement open-source car aucune comp\u00e9tence en codage n'est n\u00e9cessaire. Comme l'explique la page d'accueil du site, il suffit de couper et de coller, de visualiser et de publier. Les graphiques sont interactifs, ce qui signifie que les spectateurs peuvent voir les valeurs sous-jacentes, et les visualisations peuvent \u00e9galement \u00eatre int\u00e9gr\u00e9es \u00e0 un site Web. Il existe un large \u00e9ventail d'options graphiques, du simple diagramme \u00e0 barres au diagramme de dispersion, ainsi qu'une fonctionnalit\u00e9 de cartographie.<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-lang=\"en\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">Dans le graphique hebdomadaire de cette semaine, nous louons <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/worldcup?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#worldcup<\/a> les visualisations, l'introduction de symboles dans les dotplots et le triplement de nos donn\u00e9es pour de meilleurs effets de survol : <a href=\"https:\/\/t.co\/uZoRwM5R81\">https:\/\/t.co\/uZoRwM5R81<\/a> <a href=\"https:\/\/t.co\/RHOYSlAsKL\">pic.twitter.com\/RHOYSlAsKL<\/a><\/p>\n<p>- Datawrapper (@Datawrapper) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/Datawrapper\/status\/1014877287655854080?ref_src=twsrc%5Etfw\">5 juillet 2018<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Leaflet\"><\/span>4. <a href=\"https:\/\/leafletjs.com\/\">D\u00e9pliant<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Leaflet ne concerne que les cartes. En fait, il n'a aucune capacit\u00e9 graphique mais se pr\u00e9sente comme la \"principale biblioth\u00e8que JavaScript \u00e0 code source ouvert pour les cartes interactives conviviales pour les mobiles\". L'outil offre une vari\u00e9t\u00e9 de couches cartographiques et des fonctions d'interaction telles que des contr\u00f4les de zoom et des fonctions de survol de la souris. Il offre \u00e9galement des possibilit\u00e9s de personnalisation telles que des projections de cartes et un restylage CSS3 facile. Des fonctionnalit\u00e9s suppl\u00e9mentaires peuvent \u00eatre fournies par le biais de plugins, et les utilisateurs peuvent voter pour des plugins suppl\u00e9mentaires s'ils ne sont pas disponibles. Il existe \u00e0 la fois des didacticiels de base, comme un guide de d\u00e9marrage rapide, et des formations plus avanc\u00e9es pour le d\u00e9veloppement de plugins. Les fichiers d'installation sont accessibles par le biais d'un r\u00e9f\u00e9rentiel (versions stables et en cours de d\u00e9veloppement) ainsi que par le code source.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_RawGraphs\"><\/span>5. <a href=\"https:\/\/rawgraphs.io\/\">RawGraphs<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Semblable \u00e0 certains \u00e9gards \u00e0 Charted et Datawrapper, RawGraphs, dont le slogan est la\u00a0<em>le cha\u00eenon manquant entre les feuilles de calcul et les visualisations de donn\u00e9es,\u00a0<\/em>Il suffit \u00e0 l'utilisateur de couper\/coller des donn\u00e9es, de les t\u00e9l\u00e9charger ou de fournir un lien pour cr\u00e9er une grande vari\u00e9t\u00e9 de graphiques. L'une des caract\u00e9ristiques qui diff\u00e9rencient RawGraphs est qu'un certain nombre de mod\u00e8les de visualisation non conventionnels sont fournis (par exemple, les diagrammes ensoleill\u00e9s, les diagrammes alluviaux, les dendrogrammes pour le regroupement hi\u00e9rarchique, etc.) ). Ne vous inqui\u00e9tez pas, novices - les suspects habituels (barre, ligne, tarte, dispersion) sont \u00e9galement inclus. Pour les utilisateurs avanc\u00e9s, de nouveaux types de graphiques peuvent \u00e9galement \u00eatre cr\u00e9\u00e9s. Les cr\u00e9ations visuelles peuvent \u00eatre export\u00e9es sous forme d'images vectorielles ou matricielles pour \u00eatre affich\u00e9es sur votre site Web, et les didacticiels, bien qu'ils ne soient pas exhaustifs, peuvent \u00eatre compl\u00e9t\u00e9s rapidement afin que vous puissiez vous mettre directement au travail sur votre magnum opus visuel.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Chartistjs\"><\/span>6. <a href=\"https:\/\/gionkunz.github.io\/chartist-js\/\">Chartist.js<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Chartist.js est une autre biblioth\u00e8que JavaScript qui incarne son slogan comme suit\u00a0<em>Graphiques simples et r\u00e9actifs.\u00a0<\/em>En effet. Pas de cascades ou de boxplots ici, mais ce que Chartist.js perd en diversit\u00e9, il le compense largement en personnalisation. Les feuilles de style (CSS) peuvent \u00eatre personnalis\u00e9es dans une large mesure dans cet outil, la personnalisation permettant l'animation des visualisations, certaines utilisant le SVG. Qu'est-ce que le SVG ? SVG est\u00a0<em>graphiques vectoriels \u00e0 \u00e9chelle variable<\/em>SVG est un format qui permet l'interactivit\u00e9 et l'animation, et qui est extensible (sans perte de qualit\u00e9 de r\u00e9solution). Chartist.js consid\u00e8re SVG comme une technologie de pointe, une vision apparemment <a href=\"http:\/\/bumpsetcreative.com\/10-reasons-the-image-format-svg-is-rocking-the-internet\/\">partag\u00e9es par d'autres<\/a>. Il y a quelques probl\u00e8mes de compatibilit\u00e9 avec les navigateurs, mais le site fournit un tableau concis indiquant les navigateurs compatibles.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_D3js\"><\/span>7. <a href=\"https:\/\/d3js.org\/\">D3.js<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>D3.js est une autre biblioth\u00e8que JavaScript qui d\u00e9veloppe des visualisations de donn\u00e9es \u00e0 l'aide de html, svg et css. D3 signifie\u00a0<em>Documents fond\u00e9s sur des donn\u00e9es<\/em>le document \u00e9tant ici un Document Object Model (DOM). L'id\u00e9e centrale de D3.js est de tirer parti de toutes les capacit\u00e9s du navigateur moderne pour d\u00e9velopper des visualisations \u00e0 l'aide de normes Web, sans s'attacher \u00e0 un cadre propri\u00e9taire. En termes de courbe d'apprentissage, c'est le contraire d'autres outils de copier-coller, donc D3.js n'est d\u00e9cid\u00e9ment pas pour ceux qui \u00e9vitent l'appellation redoutable de code. Cela dit, si vous recherchez un outil offrant des fonctionnalit\u00e9s quasi illimit\u00e9es en termes de cr\u00e9ativit\u00e9 et d'options graphiques, D3.js est peut-\u00eatre ce qu'il vous faut !<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Plotly\"><\/span>8. <a href=\"https:\/\/plot.ly\/\">Plotly<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-lang=\"en\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">La nouvelle version de Plotly <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/Python?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#Python<\/a> interface : rendu rapide d'\u00e9normes ensembles de donn\u00e9es, interactivit\u00e9, etc. <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/Jupyter?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#Jupyter<\/a> carnets, validation... C'est \u00e9norme ! <a href=\"https:\/\/t.co\/iRzERrUdQX\">https:\/\/t.co\/iRzERrUdQX<\/a> par <a href=\"https:\/\/twitter.com\/jonmmease?ref_src=twsrc%5Etfw\">@jonmmease<\/a> \ud83d\udc4d <a href=\"https:\/\/t.co\/VvnGdmgGEk\">pic.twitter.com\/VvnGdmgGEk<\/a><\/p>\n<p>- Radim \u0158eh\u016f\u0159ek (@RadimRehurek) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/RadimRehurek\/status\/1015162502517346304?ref_src=twsrc%5Etfw\">6 juillet 2018<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><br \/>\nPlotly est un autre exemple d'outil qui propose \u00e0 la fois des produits open-source et propri\u00e9taires (payants), chaque niveau contenant ses propres fonctionnalit\u00e9s. Les offres peuvent \u00eatre regroup\u00e9es en deux plates-formes (Plotly On-Premises et Plotly Cloud) avec quatre outils principaux de veille strat\u00e9gique couvrant les graphiques, les tableaux de bord, les diaporamas et le client SQL. Le client SQL est gratuit, tandis que les biblioth\u00e8ques de Plotly sont disponibles en open-source via JavaScript, Python et R. L'une des caract\u00e9ristiques de Plotly (du moins dans les outils payants) est la possibilit\u00e9 de collaborer et de partager des visualisations de donn\u00e9es avec d'autres membres de l'\u00e9quipe.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Polymaps\"><\/span>9. <a href=\"http:\/\/polymaps.org\/\">Polymaps<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Semblable \u00e0 Leaflet, et comme son nom l'indique, Polymaps est un outil compos\u00e9 d'une biblioth\u00e8que JavaScript permettant de \"cr\u00e9er des cartes dynamiques et interactives dans les navigateurs Web modernes\". Polymaps est un autre outil qui exploite la fonctionnalit\u00e9 SVG, facilitant le stylisme par le biais de CSS, et permet une interactivit\u00e9 accrue. Parmi les exemples de visualisations cartographiques, citons la cartographie g\u00e9n\u00e9rale des couches de rues, les cartes de chloropl\u00e8the (par exemple, pour comparer les donn\u00e9es au niveau des \u00c9tats), la densit\u00e9 de population et m\u00eame l'utilisation du clustering k-means.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_OpenHeatMaps\"><\/span>10. <a href=\"http:\/\/www.openheatmap.com\/\">OpenHeatMaps<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dans la cat\u00e9gorie des outils de t\u00e9l\u00e9chargement et de cr\u00e9ation, OpenHeatMaps est un outil assez basique qui permet \u00e0 l'utilisateur de t\u00e9l\u00e9charger un fichier csv, excel ou Google Sheets, et de cr\u00e9er une carte instantan\u00e9ment. OpenHeatMap peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9 par les d\u00e9veloppeurs (en tant que plugin JQuery) pour fournir une fonctionnalit\u00e9 de cartographie dans leur propre site Web. Il est recommand\u00e9 aux utilisateurs qui t\u00e9l\u00e9chargent un fichier \u00e0 des fins de rendu d'inclure l'adresse compl\u00e8te de la rue dans un champ, les valeurs \u00e9tant repr\u00e9sent\u00e9es dans un autre champ (par exemple, la valeur du logement, le prix de vente, le nombre d'employ\u00e9s, etc.) Les g\u00e9ographies peuvent \u00eatre ponctuelles (c'est-\u00e0-dire une adresse) ou agr\u00e9g\u00e9es (ville, comt\u00e9, \u00e9tat, etc.).<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"11_DyGraphs\"><\/span>11. <a href=\"http:\/\/dygraphs.com\/\">DyGraphs<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>DyGraphs revendique comme l'une de ses principales caract\u00e9ristiques la possibilit\u00e9 de g\u00e9rer\u00a0<em>d'\u00e9normes ensembles de donn\u00e9es,\u00a0<\/em>de tracer des millions de points de donn\u00e9es sans \"s'enliser\". Une autre fonctionnalit\u00e9, pour ceux qui se consid\u00e8rent comme des f\u00e9rus de statistiques, est la possibilit\u00e9 d'afficher des barres d'erreur et\/ou des intervalles de confiance. Pour les utiliser, un \u00e9cart-type doit \u00eatre sp\u00e9cifi\u00e9 dans le fichier de donn\u00e9es. Les d\u00e9monstrations du tutoriel sont assez basiques mais devraient permettre \u00e0 quelqu'un de commencer assez rapidement \u00e0 cr\u00e9er ses propres visualisations.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Comparison_Matrix\"><\/span>Matrice de comparaison<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-3645 size-full\" src=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/comparison-matrix-data.jpg\" alt=\"\" width=\"918\" height=\"1560\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/comparison-matrix-data.jpg 918w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/comparison-matrix-data-177x300.jpg 177w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/comparison-matrix-data-603x1024.jpg 603w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/comparison-matrix-data-768x1305.jpg 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/comparison-matrix-data-904x1536.jpg 904w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/comparison-matrix-data-177x300@2x.jpg 354w\" sizes=\"(max-width: 918px) 100vw, 918px\" \/><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mis \u00e0 jour : 19 ao\u00fbt 2019 Dans ce post, Christopher Frye, consultant en science des donn\u00e9es et freelance de Kolabtree, fournit les meilleurs outils de visualisation de donn\u00e9es open-source qui peuvent vous aider \u00e0 visualiser et interpr\u00e9ter facilement des donn\u00e9es complexes. Les outils de visualisation de donn\u00e9es permettent d'h\u00e9berger, de nettoyer, de traiter et d'afficher les donn\u00e9es en croissance rapide, vastes et complexes que nous g\u00e9n\u00e9rons et collectons...<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/11-best-open-source-data-visualization-tools\/\" title=\"Lire la suite\">Lire la suite<\/a><\/div>","protected":false},"author":62,"featured_media":3635,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[398,247,433],"tags":[423,422,365,450],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>11 Best Open-Source Data Visualization Tools | Kolabtree Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Candela, Plotly, D3.js and more: 11 of the best open-source data visualization tools available, along with a 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