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Analyse cartographique et méthodes spatiales

Durée : 1 jour
Tarif Inter : 1200 €
Tarif sur mesure : Nous consulter
Référence : 4ACMF

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Programme Public & Pré-requis Organisation

Présentation

Analyse cartographique et méthodes spatiales – La prépondérance des données dans l’entreprise (le « Big Data ») rend indispensable le fait de représenter graphiquement ses données pour qu’elles soient plus lisibles et compréhensibles. Graphiques classiques ou plus originaux, cartographies, chronologies et élaboration d’infographies sont les outils de la « Dataviz ». Aujourd’hui, ces outils sont rendus accessibles par de nombreux logiciels ou applications Web (« Software As A Service »).

Une formation pour non-spécialistes qui apporte des solutions innovantes pour représenter visuellement des données.

Un tour d’horizon résolument opérationnel : l’accès à de nombreux outils pendant cette formation permet de concrétiser directement les cas traités.

Objectifs

  • Comprendre les concepts et l’apport du Big Data par rapport aux enjeux métiers
  • Comprendre l’écosystème technologique nécessaire pour réaliser un projet Big Data
  • Acquérir les compétences techniques pour gérer des flux de données complexes, non structurés et massifs
  • Implémenter des modèles d’analyses statistiques pour répondre aux besoins métiers
  • Appréhender un outil de Data Visualisation pour restituer des analyses dynamiques

Programme

  1. Approche méthodologique de la visualisation de données :

    • Définir le message, raconter une histoire
    • Identifier les types de données disponibles (quantitatives ou qualitatives)
    • Recueillir et préparer les données (OpenData, Google Refine, Microsoft Power Query…)
    • Bonnes pratiques pour la mise en forme des visualisations
  2. Panorama des outils de Data Visualisation :

    • Microsoft Excel 2013 : nouvelles capacités et limites.
    • Autres logiciels (libres et éditeurs) et add-ins Microsoft (Think Cell, Mekko Graphic, Peltier Tech).
    • Applications en ligne (« Software As A Service ») : infogr.am, datawrapper.de
  3. Choisir le graphique en fonction des données et du message à transmettre :

    • Représenter les séries temporelles (courbes et tendances, sparklines)
    • Représenter les proportions (Waterfall, treemap, Nightingale, diagramme de Venn, marimekko, jauge, piste)
    • Représenter les relations (corrélogramme, boxplot, tableau bulle, nuage de points, nuage de bulles « trendalyzer »)
    • Représenter la répartition spatiale (cartes géographiques, heatmap)
    • Représenter un corpus de texte par un nuage de mots (tag cloud)
  4. Aller vers les infographies :

    • Définir une ligne directrice (narration visuelle)
    • Hiérarchiser l’information
    • Outils en ligne : Easel.ly, Many Eyes, Hohli, Visual.ly
    • Diffuser et partager une infographie
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