Inspirez-moi, inspirez-vous

Liens utiles pour Data Scientist

Prenez mes idées j'en aurai d'autresJ’ai commencé ce blog sur l’analyse de données pour moi, puis je me suis rendue compte que je le faisais aussi pour vous. Je me suis demandée jusqu’où je pourrais aller dans mes articles avec toujours un peu d’inquiétude : « Si je publie tout ce que je sais, que me restera t-il? ». Après un peu plus d’un an, je me rends surtout compte que plus on donne et plus on progresse. Chaque article que j’écris sur un sujet que je connaissais déjà me permet d’attaquer un nouveau sujet. Je m’enrichie aussi énormément de vos commentaires et de vos messages d’encouragement.

Coco Chanel a dit « Prenez mes idées j’en aurai d’autres » et j’adore cette citation. Alors j’ai décidé de partager avec vous mes sources d’inspiration.

Chacun de ces liens mérite toute votre attention. D’ailleurs j’espère secrètement que lovelyanalytics est aussi dans votre liste de liens préférés. Alors n’attendez plus et ajoutez cette page à vos favoris, je suis sûre qu’elle vous aidera un jour ou l’autre.

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Vous pensez que les graphiques R ne sont pas présentables?

3 librairies R à connaitre

lovelyanalytics_graphiquesR

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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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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