EduGroupe accompagne les entreprises dans leurs projets de formation liée aux technologies informatiques
Formation DataVizualisation : concepts et apports
- Référence : MIBI11
- Durée : 3 jours (21 heures)
- Certification : Non
- Eligible CPF : Non
CONNAISSANCES PREALABLES
- Aucunes
PROFIL DES STAGIAIRES
- Toute personne ayant à représenter graphiquement des données
OBJECTIFS
- Identifier les fondamentaux de la data visualisation
- Vous approprier le panel d'outils de la data visualisation
- Déterminer les indicateurs d'analyse de données
- Choisir la représentation la plus adaptée au message à transmettre
METHODES PEDAGOGIQUES
- Mise à disposition d’un poste de travail par participant
- Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage
- La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions
METHODES D'EVALUATION DES ACQUIS
- Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire
- Attestation de fin de stage adressée avec la facture
FORMATEUR
Consultant-Formateur expert Business Intelligence
CONTENU DU COURS
1 - Qu'est-ce qu'une donnée ?
- Données structurées et non structurées
2 - Les enjeux de la Data Visualisation
- La surabondance de données, et le big data
- Data Visualisation : de quoi parle-t-on ?
- L’importance du visuel dans la compréhension
3 - Où trouver les données ?
- Comment extraire de l’information des données brutes ?
- Préparation des données
- Corrections des données
- Extraction de l’information
- Evaluation de l’information
- Notions de stockage, de protection et de sauvegarde des données
4 - Introduction à la visualisation en temps-réel
- Où trouver les outils de visualisation (logiciels payants ou en open source) ?
- Notion d’indicateur
- Importance du choix de l’indicateur
- Contre-exemples
5 - Les indicateurs
- Indicateur uni-dimensionnel : mode, moyenne, médiane, écart-type, intervalle interquartile
- Choix de la visualisation : boîte à moustache, bâtons, secteurs, histogrammes, diagrammes étoiles, cartographique
- Indicateur bi-dimensionnel : corrélation, Chi 2, coefficient d’association, copules, etc.)
- Choix de la visualisation : diagrammes de dispersion, droite de régression, Analyse Factorielle des Correspondances, etc.
- Indicateur spatial (corrélogrammes, semi-variogrammes), indicateur dynamique (semi-variogrammes temporels), indicateur spatial-dynamique
6 - Elaborer la représentation graphique
- Connaitre les principes de base de la représentation visuelle : couleurs, formes, textes, perceptions, proportions
- S’approprier les différents types de visualisation des données
- Connaitre les outils associés : solutions gratuites et payantes
- Choisir la représentation la plus pertinente en fonction du message à délivrer : infographie, visualisation sémantique, tableaux de bord visuels, cartographie
7 - Mettre en oeuvre les déclencheurs
- Lier sa data visualisation aux actions internes et externes
- Maîtriser la méthode de paramétrage des seuils déclencheurs
- Déterminer efficacement un KPI actionnable
