Vous pensez que les graphiques R ne sont pas présentables?

3 librairies R à connaitre

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Si quand vous entendez parler de graphiques R, vous pensez à la fonction plot, difficile à paramétrer avec un rendu que vous n’oseriez pas présenter, alors cet article est fait pour vous. Parce que ça c’était avant. Il existe maintenant des librairies qui permettent de faire facilement des graphiques beaucoup plus visuels. Je vous parle de 3 packages : ggplot2, plotly et gganimate (qui permet de faire des GIF animés).

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Suivre sa segmentation client avec un diagramme de Sankey

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Et si on dépoussiérait l’analyse de segmentation client? Fini les vieilles matrices de passage. Vous voyez de quoi je parle? Quand vous faites une segmentation client, il faut suivre son évolution dans le temps pour vérifier que le plan d’actions que vous avez mis en place vous permet bien d’être plus performant. Pour cela vous voudrez vérifier que les segments à faible valeur diminuent au profit d’autres segments plus importants.

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Chord diagrams vous connaissez?

Chord Diagram

Je suis sûre que vous avez déjà vu ce type de graphiques qu’on appelle Chord diagram. Ils ont un air assez sophistiqué et ça change un peu des visualisations classiques : histogrammes, pie chart et cie… Mais bon encore faut-il savoir quand et comment les utiliser.

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Et pourquoi pas un Treemap?

Les treemap permettent d’avoir une représentation hiérarchique de vos données

Treemap

Dans mon précédent article 5 conseils pour présenter vos résultats d’analyses je parlais de Treemap. De premier abord ce type de graphique peut paraître compliqué voire inutile s’il n’est pas utilisé pour la bonne problématique. Pourtant comme la plupart des visualisations, si vous savez l’utiliser à bon escient il deviendra un véritable allié de vos tableaux de bords.

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5 conseils pour présenter vos résultats d’analyses

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Ca y est votre analyse est presque terminée, après plusieurs jours de préparation, d’exploration et peut être même de modélisation vous avez des programmes, des lignes de code, des chiffres un peu partout et surtout des résultats.

Félicitations vous allez pouvoir passer à la phase de restitution. La plupart des Data Scientists que j’ai rencontré n’apprécient pas vraiment cette partie du projet. Je trouve au contraire que tout peu se jouer à ce moment là. Une super analyse mal restituée ça ne fonctionne pas, tout comme une mauvaise analyse bien restituée d’ailleurs. Moi j’adore cette partie de visualisation des résultats et voici mes conseils pour réussir.

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