Les nuages de points sont de superbes outils pour découvrir visuellement des choses cachées dans ses données.
Ils permettent :
- de découvrir des tendances
- de mettre en avant des dépendances ou des relations entre variables.
- Des répartitions plus ou moins homogènes, y compris vérifier l’application d’une loi normale
- Des données aberrantes s'écartant de l'écart type.
Vous mettez deux séries de données, une en abscisse, et une en ordonnée.
Et vous pouvez ensuite ajouter des variables supplémentaires :
- La couleur de chaque point
- La forme de chaque point (carré, croix, triangle)
- La taille de chaque point, comme le montre très bien Hans Rosling dans sa fameuse analyse présentée à la conférence TED
- Et l’axe temps peut être « joué », dans certains outils, de manière dynamique, rajoutant une dimension.
Téléchargez ou visionnez les deux premières vidéos de cette série, en remplissant le formulaire ci-dessous.
Ils permettent :
- de découvrir des tendances
- de mettre en avant des dépendances ou des relations entre variables.
- Des répartitions plus ou moins homogènes, y compris vérifier l’application d’une loi normale
- Des données aberrantes s'écartant de l'écart type.
Vous mettez deux séries de données, une en abscisse, et une en ordonnée.
Et vous pouvez ensuite ajouter des variables supplémentaires :
- La couleur de chaque point
- La forme de chaque point (carré, croix, triangle)
- La taille de chaque point, comme le montre très bien Hans Rosling dans sa fameuse analyse présentée à la conférence TED
- Et l’axe temps peut être « joué », dans certains outils, de manière dynamique, rajoutant une dimension.
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