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data science

Après avoir évoqué, dans l’article précédent, l’importance de choisir le bon type de palette, le sens culturel de certaine couleurs ainsi que les contraintes de lisibilité, penchons-nous sur la réutilisation des couleurs dans un tableau de bord. Nous verrons aussi que faire lorsqu’il y a trop de couleurs dans une visualisation et surtout pourquoi cela peut être problématique.

[en savoir plus sur l’utilisation des couleurs dans les visualisations de données (2)]

Parler de l’utilisation des couleurs dans le reporting peut sembler accessoire. Pourtant, les choix effectués en matières de couleurs vont avoir une influence sur la lisibilité et la compréhension du contenu. Un mauvais choix de palette, des teintes trop proches ou encore “contre-intuitives” peuvent rendre un tableau de bord très difficile à comprendre, voire parfois tromper le lecteur.

[en savoir plus sur l’utilisation des couleurs dans les visualisations de données]

Ce travail, intitulé Analyse spatiale et multivariée des votations fédérales entre 2000 et 2014 : granularité, cartographie et autocorrélation et réalisé sous la direction du Professeur François Bavaud, propose une analyse statistique des résultats de 134 objets de votation, soumis à la population suisse entre 2000 et 2014. Trois différents maillages (communes, districts et cantons) sont utilisés pour l’ensemble des analyses.

On observe des dissimilarités régionales ; entre différentes régions linguistiques, avec notamment le fameux Röstigraben, ou encore entre des régions urbaines ou rurales. Les régions frontalières sont également mises en évidence dans certaines analyses.

[en savoir plus sur mon mémoire de maîtrise]