Data visualisation with R – Visualisation des données avec R

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Chapitre 5 : Visualisation de données géographiques

1-Présentation des différentes techniques de visualisation de données géographiques (cartes choroplèthes, cartes à bulles, etc.) – Presentation of the different techniques for visualizing geographic data (choropleth maps, bubble maps, etc.)

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Dans l’analyse de données, la visualisation de données géographiques est un outil puissant pour représenter et comprendre les données spatiales. Il existe plusieurs techniques de visualisation de données géographiques, chacune ayant ses avantages et ses inconvénients. Voici une présentation de quelques techniques de visualisation de données géographiques couramment utilisées :

Cartes choroplèthes

Les cartes choroplèthes sont des cartes dans lesquelles les régions sont colorées en fonction de la valeur d’une variable. Les cartes choroplèthes sont utiles pour représenter les données spatiales discrètes ou continues.

Exemple :

Source : https://rgeomatic.hypotheses.org/659

Cartes à bulles

Les cartes à bulles sont des cartes dans lesquelles les points sont représentés par des cercles dont la taille est proportionnelle à la valeur d’une variable. Les cartes à bulles sont utiles pour représenter les données spatiales ponctuelles.

Par exemple :

Source : https://datavizcatalogue.com/FR/methodes/carte_a_bulles.html

Cartes en cascade

Les cartes en cascade sont des cartes dans lesquelles les régions sont représentées par des carrés empilés. Les cartes en cascade sont utiles pour représenter les données spatiales hiérarchiques.

Cartes en flux

Les cartes en flux sont des cartes dans lesquelles les flux entre les régions sont représentés par des lignes. Les cartes en flux sont utiles pour représenter les données spatiales relationnelles. Par exemple :

Source : https://groupefmr.hypotheses.org/4107

Il existe d’autres techniques de visualisation de données géographiques, telles que les cartes en nids d’abeille, les cartes en treemap, etc. Le choix de la technique de visualisation dépend des données et de l’objectif de l’analyse.

In data analysis, geographic data visualization is a powerful tool for representing and understanding spatial data. There are several geographic data visualization techniques, each with its own advantages and disadvantages. Here is an overview of some commonly used geographic data visualization techniques:

Choropleth Maps

Choropleth maps are maps in which regions are colored based on the value of a variable. Choropleth maps are useful for representing discrete or continuous spatial data.

Exemple :

Source : https://rgeomatic.hypotheses.org/659

Bubble Maps

Bubble maps are maps in which points are represented by circles whose size is proportional to the value of a variable. Bubble maps are useful for representing point spatial data.

For example:

Source : https://datavizcatalogue.com/FR/methodes/carte_a_bulles.html

Cascade Maps

Cascade maps are maps in which regions are represented by stacked squares. Cascade maps are useful for representing hierarchical spatial data.

Flow Maps

Flow maps are maps in which flows between regions are represented by lines. Flow maps are useful for representing relational spatial data.

For example:

Source : https://groupefmr.hypotheses.org/4107

There are other techniques for visualizing geographic data, such as honeycomb maps, treemaps, etc. The choice of visualization technique depends on the data and the objective of the analysis.

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