Quelles techniques et outils innovants de visualisation de données peuvent vous aider à vous démarquer dans votre carrière ?

2 Visualisations animées et vidéo

Une autre façon de rendre vos visualisations de données plus captivantes et mémorables consiste à utiliser l’animation et la vidéo pour montrer les changements, les tendances et les mouvements des données au fil du temps. Les visualisations animées et vidéo peuvent ajouter une dimension temporelle à vos données, ainsi que créer un sentiment de mouvement et d’émotion. Pour créer des visualisations animées et vidéo, vous devez utiliser des outils et des logiciels capables de manipuler et d’exporter des images de données sous forme de GIF, de MP4 ou d’autres formats. Certains des outils les plus populaires sont R, Python et Adobe After Effects, qui proposent diverses bibliothèques et plugins pour créer des animations et des vidéos à partir de données.

3 Visualisations en réalité augmentée et virtuelle

Si vous souhaitez faire passer vos visualisations de données au niveau supérieur, vous pouvez expérimenter la réalité augmentée et virtuelle (AR et VR) technologies capables de créer des environnements immersifs et interactifs pour l’exploration des données. Les visualisations en réalité augmentée et en réalité virtuelle peuvent permettre aux utilisateurs de découvrir les données de manière plus réaliste et plus attrayante, ainsi que de fournir de nouvelles perspectives et perspectives. Pour créer des visualisations AR et VR, vous devez utiliser des outils et des plateformes capables d’intégrer des données à des modèles et des scènes 3D. Certains des outils les plus avancés sont Unity, Unreal Engine et A-Frame, qui nécessitent des compétences en programmation et en conception, mais offrent des possibilités illimitées de visualisation des données.

4 Visualisations génératives et artistiques

Si vous voulez libérer votre créativité et votre flair artistique, vous pouvez essayer des visualisations génératives et artistiques qui peuvent transformer les données en visuels uniques et esthétiques qui peuvent évoquer des émotions et des significations. Les visualisations génératives et artistiques peuvent utiliser des algorithmes, des règles ou du caractère aléatoire pour générer des œuvres d’art basées sur des données, telles que des formes, des motifs, des couleurs ou des sons. Pour créer des visualisations génératives et artistiques, vous devez utiliser des outils et des langages qui peuvent prendre en charge le codage créatif et l’art des données. Certains des outils les plus populaires sont Processing, P5.js et OpenFrameworks, qui offrent des environnements faciles à utiliser et expressifs pour la visualisation des données.

5 Narration et récits de données

Enfin, l’une des techniques de visualisation des données les plus importantes et les plus innovantes est la narration et les récits de données, qui peuvent combiner des données, des visuels et des mots pour créer des histoires convaincantes et persuasives qui peuvent informer, éduquer et inspirer le public. Le storytelling et les récits de données peuvent vous aider à communiquer vos informations, vos conclusions et vos recommandations sur les données de manière claire et attrayante, ainsi qu’à vous connecter avec les émotions et les valeurs de votre public. Pour créer des récits et des récits de données, vous devez utiliser des outils et des plateformes qui peuvent prendre en charge le journalisme de données, la présentation et le reporting. Parmi les outils les plus populaires, citons Google Data Studio, Flourish et Datawrapper, qui offrent des moyens simples et intuitifs de créer des histoires et des récits de données.

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre ?