ANATOMIE de la dataviz sur le web

Alexis Jacomy

(twitter|github|slides).com/jacomyal

Qu'est-ce qui est compliqué dans la dataviz sur le web ?

Une ligne des données

= un individu

Colonnes :

- âge

- genre

- Emploi

...

- A-t-il souscrit un prêt

Question :

Dans quels jobs les jeunes soumettent-ils le plus de prêts ?

1. On filtre les individus pertinents (les jeunes)

2. On aggrège les individus restant (par job)

3. On calcule une métrique dans chaque groupe

(% de succès)

4. On choisit des variables graphiques (hauteur de barres)

5. On trace le graphique

et si on veut poser d'autres questions ?

On ajoute de l'interactivité !

Interaction

ça modifie les paramètres

on Regénère les graphiques

Récapitulatif des calculs

Filtrage, Aggrégation,

Métrique...

"côté serveur"

Calculs liés au rendu

graphique 

"côté client"

C'est là que ça se gâte

Nos ordis

Vos ORDIS

Les choix design peuvent être très impactant

Exemple :

Les transitions

POUR Fluidifier les changement d'état

On interpole

Certaines transitions sont plus complexes que d'autres

Le nombre d'éléments à animer est aussi impactant

autre Exemple :

La complexité du graphique

La précision varie avec le besoin

Exemple : Données géographiques

Exemple : Réseaux

éléments plus complexes

plus de calculs

Plus d'éléments

plus de calculs

Et il y a pleins d'autres facteurs

Les échanges réseau

La complexité des algorithmes

la Gestion du responsive

Les solutions sont souvent coûteuses

On peut "faire mieux que" le navigateur

On peut réduire l'échelle côté serveur

On peut parfois adapter l'échelle à la viz

La bonne technique est celle qu'on ne voit pas

la majorité des cas sont résolus

le principal problème est l'échelle

et tout ça est finalement assez positif

Merci beaucoup !

Anatomie de la dataviz sur le web

By Alexis Jacomy

Anatomie de la dataviz sur le web

Salon de la Data 2017, Nantes

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