Transformez des données complexes et difficiles en graphiques et tableaux faciles à comprendre en un coup d'œil.

Ce livre montre comment visualiser des données à l'aide de Plotly, un package de visualisation interactive, en utilisant R et Python, et en prenant comme exemples le taux d'emploi et les données relatives à la COVID-19.
La partie 1 présente le concept et l'importance de la visualisation des données, et la partie 2 explique les concepts de base de Plotly et ses fonctionnalités essentielles telles que la mise en page et les sous-graphiques.
La partie 3 présente les méthodes de visualisation Plotly et ses fonctionnalités spéciales pour différents usages, comme les nuages ​​de points et les graphiques en cascade.
Dans la partie 4, nous apprendrons comment créer et implémenter des commandes telles que des boutons et des curseurs pour utiliser efficacement les visualisations Plotly, ainsi que comment diffuser les résultats en ligne et hors ligne.
Enfin, l'annexe décrit le processus de conception et de mise en œuvre d'un tableau de bord utilisant les packages Dash et Shiny afin d'optimiser les capacités de Plotly.

La visualisation des données est le processus qui consiste à rendre visibles en un coup d'œil les caractéristiques d'une grande quantité de données.
Alors, que peut exprimer la visualisation des données, et quelles caractéristiques peut-elle révéler ? Nous étudions la visualisation des données depuis l’école primaire.
Aujourd'hui encore, les élèves de CM1 apprennent à représenter des données à l'aide de graphiques à barres dans leurs manuels de mathématiques du premier semestre.
C’est pourquoi la méthode la plus couramment utilisée en visualisation de données est le graphique à barres, et parfois les graphiques linéaires et les diagrammes circulaires sont également fréquemment utilisés.
Avant de procéder à la visualisation des données, vous devez d'abord décider de ce que vous souhaitez exprimer et de la méthode de visualisation à utiliser.
La visualisation des données est généralement efficace pour représenter la distribution, la comparaison, la tendance, la composition, la corrélation et la géographie des données.

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Le package Plotly fournit des packages liés à chaque langage afin qu'il puisse être utilisé dans divers langages tels que R, Python, Julia, JavaScript, F# et Matlab.
Plotly propose une variété de graphiques et de représentations pour la visualisation des données, notamment des graphiques de base tels que les nuages ​​de points et les graphiques linéaires, des graphiques statistiques tels que les diagrammes en boîte et les histogrammes, des graphiques scientifiques tels que les cartes thermiques et les diagrammes ternaires, et des graphiques financiers tels que les graphiques de séries chronologiques et les graphiques en chandeliers.

--- p.20

En règle générale, un histogramme représente le nombre de données qui se situent dans une plage définie par la taille des classes, c'est-à-dire le nombre de données.
Plotly trace également un histogramme de base pour exprimer le nombre d'instances de données, mais il offre également la possibilité de remplacer cette valeur par une valeur de fonction spécifique.
Plotly propose cinq fonctions d'histogramme : count, qui affiche le nombre de cas, sum, qui affiche la somme des valeurs appartenant à une classe, avg, qui affiche la moyenne, min, qui affiche la plus petite valeur et max, qui affiche la plus grande valeur.
Les fonctions d'histogramme peuvent être utilisées en définissant le nom de la fonction sur la propriété histfunc de la trace de l'histogramme.
Si vous utilisez une fonction autre que count, vous devez définir la variable à appliquer à chaque fonction dans l'attribut y.

--- p.143

Plotly étant un outil de visualisation de données dynamique, il offre diverses fonctionnalités qui réagissent en fonction des interactions des utilisateurs en ligne.
Plusieurs fonctions sont disponibles, mais celle qui permet une interprétation fluide des données visualisées, telles que les valeurs des données et leurs variations, est la fonction « survol ».
Le survol n'est pas une fonctionnalité exclusive à Plotly, mais était largement utilisé par le passé sous le nom d'« infobulle ».
Autrement dit, il s'agit d'une fonction qui interagit avec la souris ou le dispositif de pointage numérique de l'utilisateur et l'informe de l'emplacement pointé par le dispositif grâce à une petite fenêtre.
Ce survol est également communément appelé « survol de la souris », « hover » ou « hover box » et peut être utilisé dans les navigateurs Web à l'aide de CSS.

--- p.234

Les visualisations statiques créées avec ggplot2 de R ou Matplotlib ou seaborn de Python rendent difficile l'obtention de données supplémentaires à partir de la visualisation elle-même, en plus des données visualisées lors de la création du graphique.
Il faut donc composer avec l'inconvénient de devoir recoder et créer des données supplémentaires pour permettre la visualisation.
En particulier, un recodage est nécessaire pour vérifier les valeurs des données à des emplacements spécifiques ou pour zoomer sur les données de sections spécifiques, et il est impossible de créer d'innombrables visualisations en prédisant les habitudes d'utilisation des utilisateurs.
En revanche, les visualisations dynamiques telles que Plotly offrent diverses fonctions qui peuvent être utilisées pour l'analyse des données, comme la vérification des valeurs caractéristiques des données, le zoom avant et arrière et l'affichage de données spécifiques uniquement.
Dans Plotly, l'ensemble des icônes contenant ces fonctions est appelé la barre de modification.

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Il existe deux façons de créer un graphique Plotly en Python : en utilisant le module plotly.graph_objects de la bibliothèque Plotly et en utilisant le module plotly.express.
Le créateur de Plotly recommande également d'utiliser graph_objects pour comprendre les principes de création de Plotly et utiliser des fonctions détaillées.
Cependant, lors de la création d'un graphique Plotly à l'aide du module graph_objects, le code devient très long et très confus lorsqu'une parenthèse est manquante ou affichée incorrectement.
Nous proposons donc le module express pour simplifier l'utilisation de Plotly.

--- p.420