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123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180181182183184185186187188189190191192193194195196197198199200201202203204205206207208209210211212213214215216217218219220221222223224225226227228229230231232233234235236237238239240241242243244245246247248249250251252253254255256257258259260261262263264265266267268269270271272273274275276277278279280281282283284285286287288289290291292293294295296297298299300301302303304305306307308309310311312313314315316317318319320321322323324325326327328329330331332333334335336337338339340341342343344345346347348349350351352353354355356357358359360361362363364365366367368369370371372373374375376377378379380381382383384385386387388389390391392393394395396397398399400401402403404405406407408409410411412413414415416417418419420421422423424425426427428429430431432433434435436437438439440441442443444445446447448449450451452453454455456457458459460461462463464465466467468469470471472473474475476477478479480481482483484485486487488489490491492493494495496497498499500501502503504505506507508509510511512513514515516517518519520521522523524525526527528529530531532533534535536537538539540541542543544545546547548549550551552553554555556557558559560561562563564565566567568569570571572573574575576577578579580581582583584585586587588589590591592593594595596597598599600601602603604605606607608609610611612613614615616617618619620621622623624625626627628629630631632633634635636637638639640641642643644645646647648649650651652653654655656657 |
- <!DOCTYPE html>
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- <head>
- <title>Introduction à la data visualisation</title>
- <meta charset="utf-8" />
- <meta name="author" content="Antoine Neuraz" />
- <script src="libs/header-attrs-2.5/header-attrs.js"></script>
- <link href="libs/remark-css-0.0.1/default.css" rel="stylesheet" />
- <link rel="stylesheet" href="css/my_style.css" type="text/css" />
- </head>
- <body>
- <textarea id="source">
-
-
-
-
- class: center, middle, title
-
- # UE Visualisation
-
- ### 2020-2021
-
- ## Dr. Antoine Neuraz
-
- ### AHU Informatique médicale
- #### Hôpital Necker-Enfants malades, </br> Université de Paris
-
- ---
- class: center, middle
-
- ![](img/usmap_old.png)
-
- ---
- class: center, middle
-
- ![](img/usmap_new.png)
-
- ---
- class: center, middle
-
- <video >
- <source src="img/usmap_video.mp4" type="video/mp4">
- </video>
-
-
- ---
- class: center, middle
- # 2 Objectifs principaux
-
- ### **Principes généraux** de visualisation
- --
-
- ### **Application** à l'aide de R et ggplot2
-
- ---
- class: center, middle
- # Organisation des cours
-
- ### 1ère moitié du cours: théorie
-
- ### 2ème moitié du cours: mise en pratique
-
- ---
- class: center, middle
- # Evaluation par projet en binôme
-
- ### Mardi après-midi: description du projet
-
- ### Soutenance le **30 novembre**
-
- ---
-
- # Visualisation
-
- .pull-left[![:scale 100%](img/visualisation.jpg)]
-
- .pull-right[
-
- #### 1. Action de rendre visible d'une façon matérielle l'action et les effets d'un phénomène.
-
- #### 2. Présentation visuelle sur un écran, sous forme d'image alphanumérique ou graphique, d'un ensemble d'informations traitées par des moyens informatiques.
- ]
-
- ---
- class: center, middle
-
- # Pourquoi visualiser ?
-
- ---
-
- # Pourquoi visualiser graphiquement ?
-
- .pull-left[
-
- #### **Plus riches** : plus d’information en moins d’espace
-
- #### Rend la **structure plus visible**
-
- #### **Plus accessible**
-
- #### **Plus rapide** à appréhender
-
- #### **Plus mémorable**
-
- ]
-
- .pull-right[
-
- ![](img/bandwidth.png)
-
- ]
-
- ---
-
- class: left
-
- # Pourquoi mettre un ordinateur dans la boucle ?
- </br>
-
- ## **Passage à l’échelle**
- --
-
- ## **Efficience**: réutilisation, diffusion
-
- --
- ## **Qualité** et **précision**
-
- ---
- # Pourquoi mettre un humain dans la boucle ?
-
- ![:abs 85%, 7%, 26%](img/humanVScomputer.png)
-
- ---
- class: center, middle
-
- # Buts d'une visualisation
-
- --
-
- .pull-c1[
- ### Enregistrer l'information
-
- ]
-
- --
-
- .pull-c2[
- ### Analyser
-
- ]
-
- --
-
- .pull-c3[
- ### Communiquer
- ]
-
-
- ---
- class: center
-
- # Enregistrer l'information
-
- .pull-left[
- ![](img/carte-plan-paris.jpg)
- ]
-
- .pull-right[
- ![](img/ancien-photo.jpg)
- ]
-
- ---
- class: center, full
- # Analyser
-
- .pull-left[
- ![](img/higlass.png)
- [https://higlass.io/]()
- ]
- .pull-right[
- ![](img/stratomex_explained.png)
- [https://frama.link/stratomex]()
- ]
-
- ---
- class: center, full
- # Communiquer
-
- .pull-left[
- ![](img/wind-map.png)
- [http://hint.fm/wind/]()
- ]
-
- .pull-right[
- ![:scale 70%](img/us-dendro.png)
- [https://frama.link/dendro]()
- ]
-
- ---
-
- class: center, middle
-
- # Définition
-
- ### La visualisation est le processus qui **transforme** les données en **représentation graphique** interactive à des fins d’ **exploration**, de **confirmation** ou de **communication**.
-
-
- ---
-
- # Pourquoi ne pas se limiter aux statistiques ?
-
- ![:abs 80%, 10%, 26%](img/anscombe-stat.png)
-
- ---
-
- # Anscombe's quartet
-
- ![:abs 85%, 7%, 20%](img/anscombe-viz.png)
-
- ---
-
- # Datasaurus dozen
-
- ![:abs 85%, 7%, 18%](img/datasaurus.png)
-
- ---
-
- class: center
-
- ## Un peu d'histoire: enregistrer
-
- .pull-left[
- ![:scale 90%](img/davinci.png)
-
- Da Vinci (1500)
- ]
-
- .pull-right[
- ![:scale 90%](img/galilee.png)
-
- Galilée (1616)
- ]
-
- ---
- class: center
- # Un peu d'histoire: analyser
-
- ![:scale 90%](img/playfair.png)
-
- ### Playfair(1786)
-
- ---
- class: center
- # Un peu d'histoire: trouver des patterns
-
- ![:scale 60%](img/snow.png)
-
- ### John Snow (1854)
-
- ---
- class: center, full
-
- # Communiquer
-
- ![:scale 100%](img/minard.png)
-
- ### Minard(1869)
-
- ---
- # 1 second of internet
- ![:scale 80%](img/1second.png)
- [https://www.internetlivestats.com/one-second/]()
-
- ---
- class: center
- # London Tube 1927
-
- ![:scale 80%](img/tube1927.png)
-
-
- ---
- class: center
- # London Tube 1933
-
- ![:scale 80%](img/tube1933.png)
-
-
- ---
- class: center
- # London Tube today
-
- ![:scale 90%](img/tubetoday.png)
-
- ---
- class: center, middle, inverse
-
- # Types de datasets
-
- ---
- class: center, middle, full
-
- ![](img/dataset_types2.png)
-
- ---
- class: center, full
- ## Caractéristiques des données de tableau
-
- ![:scale 100%](img/donnees_tableau.png)
- ---
-
- # Autres caractéristiques des données
-
- ### **Liens** : relation entre 2 entités (observations, noeuds)
-
- --
-
- ### **Positions** (données spatiales)
-
- --
-
- ### **Grilles** (grids) : stratégie d'échantillonage de données continues
-
-
- ---
- class: center, full
- # Types de variables (attributs)
-
- ![](img/types_variables1.png)
-
- --
-
- ![](img/types_variables2.png)
-
- ---
- # Variables quantitatives
-
-
- ### **Intervalles** = zéro arbitraire
-
- ex: Dates, positions géographiques
-
- &rightarrow; pas de comparaison directe (cf °C et °F)
-
- &rightarrow; seulement des différences
-
- --
-
- ### **Ratios** = zero absolu
-
- ex: longueur, masse
-
- &rightarrow; ratios et proportions
-
- ---
- class: center, middle
-
- ### Comment peut-on représenter visuellement 2 nombres, par exemple:
-
- ### **4 et 8**
-
- ---
- class: center, middle, inverse
-
- # Marques et échelles
-
- ---
- # Marques et échelles
-
- ## **Marques** = geometry
-
- ### Représente les **observations** (items) ou les liens
-
- --
- </br>
- ## **Echelles** = scales
-
- ### Change l'**apparence** des marques en fonction de **variables** (attributs)
-
- ---
- # Marques pour observations
-
- ## Eléments géométriques de base
-
- ![](img/marques.png)
-
- --
- ## Marques 3D: Volume (rarement utilisé)
-
- ---
- class: center, middle, full
- ![](img/marques_liens.png)
-
- ---
- class: center, full
- # **Echelles** (= variables visuelles)
-
- ![:scale 65%](img/echelles.png)
-
- ### Contrôle l'apparence proportionnellement ou en fonction de variables
-
- ---
- # Utiliser les marques et les échelles
-
- .pull-left[
-
- ![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-2-1.png)<!-- -->
- ]
-
- --
- .pull-right[
- ### **Marque**: ligne
- ### **Echelles**: longueur et position
-
- ### **Variables**
-
- #### 1 variable quantitative
-
- #### 1 variable qualitative
- ]
-
- ---
-
- # Utiliser les marques et les échelles
-
- .pull-left[
-
- ![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-3-1.png)<!-- -->
- ]
-
- --
- .pull-right[
- ### **Marque**: point
- ### **Echelles**: position x et position y
-
- ### **Variables**
-
- #### **2** variables quantitatives
-
- ]
-
- ---
-
- # Utiliser les marques et les échelles
-
- .pull-left[
-
- ![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-4-1.png)<!-- -->
- ]
-
- --
- .pull-right[
- ### **Marque**: point
- ### **Echelles**: position x et position y
-
- ### **Variables**
-
- #### 2 variables quantitatives
- #### **1** variable qualitative
-
- ]
-
- ---
-
- # Utiliser les marques et les échelles
-
- .pull-left[
-
- ![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-5-1.png)<!-- -->
- ]
-
- --
- .pull-right[
- ### **Marque**: point
- ### **Echelles**: position x et position y
-
- ### **Variables**
-
- #### **3** variables quantitatives
- #### 1 variable qualitative
-
- ]
-
- ---
- class: center
- # Encodage redondant
-
- ![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-6-1.png)<!-- -->
-
- ### Longueur, position et Luminosité
-
- ---
- class: center
- ## Toutes les échelles ne naissent pas égales
-
- .pull-left[
- ### **Echelles de magnitudes**
-
- #### Combien ?
- ]
-
- --
- .pull-right[
- ### **Echelles d'identité**
-
- #### Quoi? Où?
-
- ]
-
- ---
- class: center
- ## Toutes les échelles ne naissent pas égales
-
- .pull-left[
- ### **Echelles de magnitudes**
-
- #### Combien ?
-
- Position
-
- Longueur
-
- Saturation
-
- ...
-
- #### **Données quantitatives**
- ]
-
- --
- .pull-right[
- ### **Echelles d'identité**
-
- #### Quoi? Où?
-
- Forme
-
- Teinte
-
- Région spatiale
-
- ...
-
- #### **Données qualitatives**
- ]
-
- ---
- class: center, full
-
- ## Echelles - efficience
- ![:scale 90%](img/echelles_efficience.png)
- </textarea>
- <style data-target="print-only">@media screen {.remark-slide-container{display:block;}.remark-slide-scaler{box-shadow:none;}}</style>
- <script src="https://remarkjs.com/downloads/remark-latest.min.js"></script>
- <script src="addons/macros.js"></script>
- <script>var slideshow = remark.create({
- "ratio": "4:3",
- "countIncrementalSlides": false,
- "self-contained": true
- });
- if (window.HTMLWidgets) slideshow.on('afterShowSlide', function (slide) {
- window.dispatchEvent(new Event('resize'));
- });
- (function(d) {
- var s = d.createElement("style"), r = d.querySelector(".remark-slide-scaler");
- if (!r) return;
- s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@page {size: " + r.style.width + " " + r.style.height +"; }";
- d.head.appendChild(s);
- })(document);
-
- (function(d) {
- var el = d.getElementsByClassName("remark-slides-area");
- if (!el) return;
- var slide, slides = slideshow.getSlides(), els = el[0].children;
- for (var i = 1; i < slides.length; i++) {
- slide = slides[i];
- if (slide.properties.continued === "true" || slide.properties.count === "false") {
- els[i - 1].className += ' has-continuation';
- }
- }
- var s = d.createElement("style");
- s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@media print { .has-continuation { display: none; } }";
- d.head.appendChild(s);
- })(document);
- // delete the temporary CSS (for displaying all slides initially) when the user
- // starts to view slides
- (function() {
- var deleted = false;
- slideshow.on('beforeShowSlide', function(slide) {
- if (deleted) return;
- var sheets = document.styleSheets, node;
- for (var i = 0; i < sheets.length; i++) {
- node = sheets[i].ownerNode;
- if (node.dataset["target"] !== "print-only") continue;
- node.parentNode.removeChild(node);
- }
- deleted = true;
- });
- })();
- (function() {
- "use strict"
- // Replace <script> tags in slides area to make them executable
- var scripts = document.querySelectorAll(
- '.remark-slides-area .remark-slide-container script'
- );
- if (!scripts.length) return;
- for (var i = 0; i < scripts.length; i++) {
- var s = document.createElement('script');
- var code = document.createTextNode(scripts[i].textContent);
- s.appendChild(code);
- var scriptAttrs = scripts[i].attributes;
- for (var j = 0; j < scriptAttrs.length; j++) {
- s.setAttribute(scriptAttrs[j].name, scriptAttrs[j].value);
- }
- scripts[i].parentElement.replaceChild(s, scripts[i]);
- }
- })();
- (function() {
- var links = document.getElementsByTagName('a');
- for (var i = 0; i < links.length; i++) {
- if (/^(https?:)?\/\//.test(links[i].getAttribute('href'))) {
- links[i].target = '_blank';
- }
- }
- })();</script>
-
- <script>
- slideshow._releaseMath = function(el) {
- var i, text, code, codes = el.getElementsByTagName('code');
- for (i = 0; i < codes.length;) {
- code = codes[i];
- if (code.parentNode.tagName !== 'PRE' && code.childElementCount === 0) {
- text = code.textContent;
- if (/^\\\((.|\s)+\\\)$/.test(text) || /^\\\[(.|\s)+\\\]$/.test(text) ||
- /^\$\$(.|\s)+\$\$$/.test(text) ||
- /^\\begin\{([^}]+)\}(.|\s)+\\end\{[^}]+\}$/.test(text)) {
- code.outerHTML = code.innerHTML; // remove <code></code>
- continue;
- }
- }
- i++;
- }
- };
- slideshow._releaseMath(document);
- </script>
- <!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
- <script>
- (function () {
- var script = document.createElement('script');
- script.type = 'text/javascript';
- script.src = 'https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML';
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- script.src = script.src.replace(/^https?:/, '');
- document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);
- })();
- </script>
- </body>
- </html>
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