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Apprendre Introduction à la Visualisation de Données | Section
Visualisation de Données avec Matplotlib

bookIntroduction à la Visualisation de Données

Dans le monde actuel en constante évolution, la quantité de données ne cesse d’augmenter. La visualisation graphique permet de transformer des données brutes en visualisations pertinentes, facilitant ainsi la compréhension des informations essentielles.

Les principales applications de la visualisation graphique sont les suivantes :

  • Communication : la visualisation graphique facilite la transmission d’idées et d’informations complexes à un large public ;
  • Analyse : utile pour fournir une vue d’ensemble claire de la distribution des données, des relations et des corrélations ;
  • Prise de décision : essentielle pour la création de rapports et de tableaux de bord qui soutiennent la prise de décisions stratégiques.

Supposons que vous dirigiez une entreprise et que vous souhaitiez examiner les ventes de vos produits de janvier à juin. Voici un graphique pour clarifier la situation :

Exemple de graphique

Il s’agit d’un exemple avec des données artificielles, mais il montre le nombre de ventes par mois et met en évidence les tendances pour chaque produit.

Par exemple, les ventes de montres ont clairement diminué en mars et en juin, ce qui signifie que ces mois en particulier doivent être analysés afin d’expliquer cette baisse significative concernant les ventes de montres.

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Lesquelles des propositions suivantes décrivent les principales applications de la visualisation graphique telles que présentées dans ce chapitre

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Section 1. Chapitre 1

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Dans le monde actuel en constante évolution, la quantité de données ne cesse d’augmenter. La visualisation graphique permet de transformer des données brutes en visualisations pertinentes, facilitant ainsi la compréhension des informations essentielles.

Les principales applications de la visualisation graphique sont les suivantes :

  • Communication : la visualisation graphique facilite la transmission d’idées et d’informations complexes à un large public ;
  • Analyse : utile pour fournir une vue d’ensemble claire de la distribution des données, des relations et des corrélations ;
  • Prise de décision : essentielle pour la création de rapports et de tableaux de bord qui soutiennent la prise de décisions stratégiques.

Supposons que vous dirigiez une entreprise et que vous souhaitiez examiner les ventes de vos produits de janvier à juin. Voici un graphique pour clarifier la situation :

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Il s’agit d’un exemple avec des données artificielles, mais il montre le nombre de ventes par mois et met en évidence les tendances pour chaque produit.

Par exemple, les ventes de montres ont clairement diminué en mars et en juin, ce qui signifie que ces mois en particulier doivent être analysés afin d’expliquer cette baisse significative concernant les ventes de montres.

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