5 – Rendre visuelles des données brutes
La data-v isualisation c’est LA nouvelle tendance de création de contenu. Un mot anglais (une fois de plus) pour décrire une nouvelle forme de traitement de l’information. Sur le site de France Inter, Julien Baldacchino présente le concept comme « l’art d’exposer, de façon graphique, des données brutes ». Une infographie, par exemple, est une forme de data-visualisation.
Les meilleures data visualisations de 2015
Comme chaque année, le site Information Is Beautiful a décerné ses prix aux meilleures réalisations de data visualisation à travers le monde. Le jury de l'édition 2015 a attribué la médaille d'or à une représentation des maladies infectieuses aux Etats-Unis sur une période de 80 ans. La médaille d'argent récompense une réalisation très réussie des langues parlées dans le monde qui fait apparaître une sur-représentation de la langue chinoise (et de ses dérivés). La médaille de bronze couronne une image des alliances politiques au sein de la Chambre des Représentants aux Etats-Unis. Information Is Beautiful a également attribué une série de prix dans les domaines du journalisme de données, de l'infographie, et des cartes interactives.
Visualisation de données, dessiner pour informer et comprendre…
La datavisualisation est l’étude et la mise en image d’informations, de données et de chiffres bruts. Conçue comme un résumé visuel, elle permet de les rendre plus accessibles et ouvre aussi parfois de nouvelles perspectives. Elle est l’œuvre du datadesigner, qui travaille en collaboration avec le datajournaliste (qui recueille les données), à moins d’assumer lui-même cette fonction de documentation et d’investigation.
5 – Forêts aléatoires et data mining
0inShare Le module STATISTICA Random Forest est intégré à l’outil de data mining STATISTICA Data Miner. Il reprend les travaux effectués par Breiman et répond aussi bien à des problématiques de classification que de régression.
3 – Des données au savoir
L’informatique a permis d’accumuler des quantités massives de données sur des sujets divers et variés, qu’il s’agisse du génome humain, de simples opérations de vente ou encore de données textuelles. Une donnée brute, tant sous sa forme numérique que papier, n’est pas intéressante en elle-même. Le data mining (« fouille de données » pour les francophones, également appelé Knowledge Discovery From Data) lui apporte tout son intérêt. Comment transformer les données en sources de savoir ? Voici l’une des grandes questions qui préoccupent les experts de la donnée. Le data mining tente d’apporter des réponses à cheval sur un grand nombre d’autres disciplines, soit en tant qu’outils comme les statistiques et la recherche opérationnelle, soit en tant que domaine d’application comme la sociologie, le marketing ou la biologie.
1 – Exploration de données
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Vous lisez un « bon article ». L'utilisation industrielle ou opérationnelle de ce savoir dans le monde professionnel permet de résoudre des problèmes très divers, allant de la gestion de la relation client à la maintenance préventive, en passant par la détection de fraudes ou encore l'optimisation de sites web.
2 – Les techniques de collecte automatisée
Ces vingt dernières années ont vu le développement de techniques et d’outils informatiques qui permettent d’automatiser la collecte et la mise en forme de données, en particulier celles provenant d’internet[1]. Plus puissantes et plus faciles d’accès, ils sont aussi de plus en plus utilisés dans de nombreuses professions. Leur diffusion intéresse donc les chercheurs en sciences sociales, à la fois parce qu’elles permettent de collecter rapidement des informations sur divers aspects du monde social, mais aussi parce qu’elle conteste un peu plus leur monopole dans la production de données quantitatives. On se propose ici de réaliser un rapide tour d’horizon sur cette question qui souligne le potentiel, et évoque certains enjeux, du recours croissant à ces méthodes pour nos disciplines.
1 – Data mining et marketing
Le data mining signifie littéralement « forage de données ». Comme dans tout forage, sont but est d’extraire des données disponibles au sein de toute entreprise des informations exploitables d’un point de vue commercial. Dans le contexte actuel ou le consommateur est considéré comme volatile, ou la concurrence s’intensifie et ou les marchés deviennent saturés, le client devient l’acteur principal de l’entreprise. Des milliers d’informations sont collectées sur les comportements des clients mais sont le plus souvent mal exploitées. Le data mining intervient alors pour exploiter au mieux ces données.
Big Data : tarte à la crème ou révolution pour les études marketing ? (volet 1) la vie du conseil et des études marketing
En l’espace de quelques mois seulement et au risque de la saturation du public, le big data s’est imposé comme un thème incontournable dans l’univers du marketing, généralement accolé du terme de « révolution »... Mais qu’est ce que le Big Data ? Quelle est la réalité de cet enjeu pour les études marketing ? Est-ce une menace ? Une opportunité ?
