La datavisualisation est l’étude, la science ou l’art de représenter les données de façon visuelle parce qu’« un dessin vaut mieux qu’un long discours ». Cet outil permet d’aboutir à la compréhension d’une situation complexe décrite par de multiples informations et permet d’en faire une synthèse à l’aide de graphiques afin ainsi de se fonder une opinion et prendre des décisions sur cette situation.

Le cours se découpe en 2 grandes parties l’une généraliste sur les divers outils et règles utilisés en datavisualisation et l’autre plus axée sur la représentation graphique à l’issue d’une analyse plus approfondie des données. Ce syllabus ne traite que de la partie II.

1. Partie 1 « méthodes descriptives non supervisées » :
   1. les règles d’association comme outil de « profilage » d’événements concomitants et leur visualisation via un graphe ;
   2. la classification ascendante hiérarchique comme outil de « profilage » d’unités statistiques et sa visualisation via le dendrogramme ;
   3. la réduction de dimension via l’analyse en composantes principales et ses outils de visualisation - introduction aux autres méthodes factorielles;
2. Partie 2  « méthodes prédictives supervisées » : un aperçu de l’utilisation des arbres de décision et de régression.

    

   Ressources pédagogiques :

   • Cours disponibles sur Elearn. 

À la fin de cet EC, vous serez capable de :

• Explorer, décrire et interpréter des données dans leur aspect multidimensionnel, 
• Cibler la bonne méthode d’analyse pour répondre à une problématique métier et fournir un rendu graphique.

Avoir suivi l’EC Visualisation de données I de l’UE Visualisation de données. 

Évaluation Continue Intégrale (ECI) 100%.