Comprendre la Data Visualisation

Qu'est-ce que la datavisualisation ?
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Atelier After Effects - Data visualisation
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Les objectifs de cette vidéo sont de comprendre les principes fondamentaux de la data visualisation, d'apprendre à éviter l'ajout d'éléments non nécessaires, et de savoir créer des visuels efficaces et signifiants.

La data visualisation consiste à représenter les données de manière visuelle et intuitive, en évitant les éléments non significatifs.

La data visualisation est un outil essentiel dans le domaine de l'analyse de données. Elle permet de représenter des données de manière visuelle pour une meilleure compréhension et une interprétation plus rapide. Le principe fondamental est d'éviter de surcharger l'image d'éléments qui ne sont pas pertinents. Par exemple, si vous souhaitez montrer l'expansion de l'eau, il est préférable d'utiliser une représentation organique comme une tâche d'huile, plutôt qu'un simple symbole de flèche à côté d'une bouteille d'eau.

Il est crucial que le visuel transmette l'information de manière intrinsèque, sans avoir besoin de beaucoup de légendes ou de commentaires explicatifs. Les formes, les couleurs et les effets visuels doivent être directement liés au sens des données qu'ils représentent, et ces choix doivent être justifiés et non arbitraires. Une visualisation bien conçue permet non seulement de présenter l'information de manière claire et précise, mais aussi d'engager et de capter l'attention de l'audience, surtout lorsqu'elle est animée.

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Questions réponses
Qu'est-ce que la data visualisation?
La data visualisation est l'art de représenter les données sous une forme visuelle comme des graphiques ou des infographies pour en faciliter la compréhension.
Pourquoi est-il important de ne pas surcharger une visualisation de données?
Il est important de ne pas surcharger une visualisation de données pour éviter de distraire ou de confondre l'audience avec des éléments non pertinents, garantissant ainsi une transmission claire et directe de l'information.
Quels éléments utiliser pour rendre une data visualisation significative?
Pour rendre une data visualisation significative, utilisez des formes, des couleurs, et des effets visuels qui correspondent directement au message ou aux tendances que vous souhaitez véhiculer.

Programme détaillé

3 commentaires
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m.thiebault_1
Il y a 3 ans
Oui bonne formation!
Un problème rencontré entre After et JSON, After effets ne reconnait pas les valeurs du fichiers JSON au-delà de 32768... Soyez pas surpris si vous voulez indiquer la population (à 259 210 habitants par exemple le Json dans AE vous donneras maximum 32 768) va falloir trouver des astuces (exprimer en Kilo, 259K par exemple, mais bon moins précis...). Peut-être que le formateur à une méthode pour contourner cela ?
Merci
ablyssem
Il y a 3 ans
Formateur pédagogue, formation intéressantes et complète.
frederic.holstein
Il y a 3 ans
Excellent pédagogue.
Sauf que je n'arrive pas à charger le moindre fichier .csv : "impossible de lire à partir de la source " alors que mon fichier ne contient qu'un seul mot, et je crois avoir tout essayer.