Excel - Les grands principes de la data visualisation

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Découvrir

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des explications sur la compréhension

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et des concepts fondamentaux

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autour de la data visualisation.

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Pour ça, on va prendre quelques illustrations

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de visualisation qui sont historiques et

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célèbres et aussi pour vous montrer que

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ce qu'on appelle la data visualisation,

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c'est pas quelque chose de récent.

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Donc le premier concept fondamental à

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avoir en tête, c'est le storytelling.

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Les visualisations cherchent

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à raconter un histoire.

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Elles cherchent à expliquer quelque

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chose avec un cheminement

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de pensée et là typiquement en

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fait le schéma que vous avez ici

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Il raconte tout à fait une histoire.

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Et d'ailleurs,

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c'est l'histoire de France.

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En tout cas,

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les histoires des guerres françaises.

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Donc cette illustration a été

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réalisée par Charles Joseph Minard qui

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représente la campagne de Russie,

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donc de 1812 à 1813 qui a

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été menée par Napoléon.

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Donc qu'est ce qu'on peut lire

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sur ce graphique donc vous avez

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en fait le nombre de troupes

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qui est représenté par

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la largeur du trait donc déjà ça,

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c'est quelque chose d'assez

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astucieux pour le rendre visuel et

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donc on va avoir l'avancée des troupes

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françaises en territoire russe à

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partir de ce fleuve là qui vont

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s'enfoncer dans les terres russes et en fait,

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au fur et à mesure,

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on va voir que le trait s'amenuise,

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et est de moins en moins épais et ça

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correspond aux pertes qui ont

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été subies par l'armée française lors

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de leur avancée dans le territoire russe.

00:01:31

Donc ici on avance, on avance,

00:01:33

on avance, on avance.

00:01:34

On a au passage des check-points

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avec des valeurs où ils sont partis

00:01:40

422 000 ils n'étaient plus que 400 000,

00:01:43

et cetera et cetera,

00:01:45

et cetera.

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Avec également les villes qui ont été

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rencontrées et on arrive du coup à Moscou où,

00:01:52

ils n'étaient déjà plus que 100 000.

00:01:54

Et ensuite,

00:01:54

vous avez en noir en fait la retraite

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donc la fameuse retraite de Russie

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où l'armée française est repartie

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en plein hiver en France parce

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que le tsar

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avait brûlé Moscou tout simplement.

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Donc les soldats n'avaient

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n'avait plus de logis est pas de quoi

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construire donc ils sont repartis.

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Bon je vais pas faire l'histoire de France,

00:02:16

pardon je m'étale un peu je

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je m'égare.

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En tous les cas,

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voilà le trait rouge correspond à la

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retraite des troupes françaises.

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Et donc on voit effectivement que

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ça s'amenuis

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On voit déjà ici qu'il y avait eu

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un premier retour de la part de

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certaines troupes et finalement,

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qui ne sont arrivées que 10 milles,

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lors du passage de ce fleuve.

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Donc ça a été une ,

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ce qu'on appelle aujourd'hui une

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bérézina qui correspond à un

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épisode de cette campagne de Russie,

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peu importe.

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vous pouvez regarder sur Wikipédia,

00:02:52

si ça vous intéresse, je vais m'arrêter là.

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En tous les cas,

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voici comment illustrer de manière très

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simple plutôt qu'un grand tableau

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avec des dates et

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un volume de troupes avec

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aussi potentiellement des lieux.

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ici en un coup d'oeil on comprend ce

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qui s'est passé et on se rend compte aussi

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effectivement de l'histoire qui a pu

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avoir sur cette déperdition au fur et à

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mesure les étapes clés à et

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les différentes pertes qui ont pu avoir lieu.

00:03:19

En plus de ça on va avoir une autre échelle.

00:03:22

Donc ça aussi,

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c'est très intéressant en fait le l

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graphique est très complet avec les

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températures que vous avez ici et à chacune

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des étapes du coup surtout sur le retour.

00:03:31

donc retraite en hiver en Russie égal,

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températures extrêmement froides

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donc là des températures

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négatives qui expliquent aussi là,

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on voit à chaque fois les

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les check point,

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les étapes de perte sur les températures

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qui étaient extrêmement froides et qui

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ont aussi expliquées le nombre de morts

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qui a pu avoir donc premier concept

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fondamental à retenir sur la visualisation,

00:03:52

elle sert

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à raconter une histoire comme

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je viens de le faire.

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2e élément très important à avoir en tête,

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c'est qu'elle permet normalement

00:04:01

si elle est bien faite,

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de faire passer instantanément un message.

00:04:06

Donc cette 2e illustration qui

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est ma foi très jolie donc

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en rosace , en hélice,

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comme on peut le voir ici.

00:04:17

Donc elle a été réalisée

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par Florence Nightingale,

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donc qui était une infirmière pour l'armée

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britannique et qui cherchait à montrer

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À l'armée britannique en fait que il y

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avait un gros problème sanitaire

00:04:31

sur les champs de bataille,

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notamment au niveau des infirmeries

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qui étaient à côté du front pour

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montrer en fait que la principale

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cause de mortalité sur la guerre

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de Crimée

00:04:48

était des problèmes de maladies

00:04:50

qu'on appelait épidémiques donc

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en gros des épidémies

00:04:55

sur les infirmeries.

00:04:57

Et donc là nécessité en fait alors

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sur les infirmeries et dans le champ

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de bataille et donc là nécessité

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d'aller instaurer des règles sanitaires.

00:05:06

Alors en 2020, avec le COVID,

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ça ne fait que plus éco.

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Donc déjà à l'époque il y avait ce

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type de raisonnement là et en fait ce

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que vous avez ici tout simplement,

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c'est une rosace qui va indiquer

00:05:19

pour chaque mois,

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donc là ici vous voyez April May,

00:05:22

June, July et cetera sur les années,

00:05:24

on va avoir différentes couleurs pour

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expliquer les causes de mortalité.

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Donc si je me souviens bien,

00:05:30

le noir correspond aux morts sur

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le champ de bataille, le rose,

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je crois que c'est suite aux

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complications de blessures de guerre

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pour faire très simple et ensuite

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Le bleu correspond aux maladies

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épidémiques et là en fait on se rend

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compte instantanément que et surtout

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là encore on regarde le janvier 1855.

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La proportion des maladies épidémiques

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qui est absolument énorme par

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rapport aux morts qu'on

00:05:57

pourrait s'attendre sur.

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ces ces champs de bataille

00:06:00

et au final, effectivement,

00:06:01

on peut voir instantanément le problème,

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donc les maladies épidémiques qui tuent

00:06:05

plus que la guerre en elle-même et en

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plus de ça du coup elle a appliqué

00:06:10

un zoom en fait ici par rapport à

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ce que vous souhaitez nous afficher.

00:06:14

Donc ça a été extrêmement complet dans

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la manière d'afficher donc là quand vous

00:06:18

montrez ça aux aux généraux britanniques,

00:06:20

là y a pas de débat.

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En fait, vous avez simplement à montrer

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cette zone pour dire il faut

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instaurer des règles sanitaires

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dans les armées britanniques et donc

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là, le message est instantanément passé,

00:06:33

il n'y a pas forcément besoin de polémiquer.

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Le dernier élément, et c'est,

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je pense, peut être le plus évident

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de tout ceux que j'ai pu vous montrer,

00:06:44

c'est que

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une visualisation sert à rendre des

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choses évidentes alors qu'elles ne l'étaient

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pas du tout avec des données brutes.

00:06:53

Le dernier cas que je souhaite vous montrer,

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donc c'est toujours des

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des choses historiques,

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mais que je trouve encore une

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fois extrêmement intéressantes

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Ça va être cette carte de Londres qui

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a été faite en 1854 par John Snow.

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Et oui, ça ne s'invente pas,

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alors qu'il y avait une une épidémie

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de choléra sur Londres, voilà.

00:07:16

Et donc on cherche à estimer la cause

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de cette épidémie de choléra.

00:07:21

Donc sans rentrer dans les détails,

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on se demandait si c'était dans l'air,

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on se demandait si c'était contagieux

00:07:28

et cetera,

00:07:29

et cetera.

00:07:29

Et donc on avait chargé cette personne là,

00:07:32

donc un médecin d'essayer d'investiguer pour

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comprendre un petit peu ce qui se passait.

00:07:37

Donc lui, sa méthode,

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ça a été relativement simple,

00:07:40

ça a été de prendre une carte du du quartier

00:07:44

de Soho à Londres et d'aller mettre

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un rectangle sur chaque

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palier ou il y a eu un mort,

00:07:50

donc on allait récupérer les

00:07:51

adresses des morts de choléra.

00:07:53

Et à chaque fois,

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sur un palier,

00:07:55

on allait rajouter ce rectangle,

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donc ce qu'on s'est aperçu très rapidement,

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c'est que déjà ça se situait

00:08:00

dans une toute petite zone.

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Donc qui était ici et quand on fait le zoom,

00:08:05

on voit que il y avait ici un point d'eau

00:08:07

qui était en plein milieu d'une zone

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ou il y avait énormément de morts.

00:08:12

Donc encore une fois,

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chose qui se voyait pas forcément

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juste avec une liste de d'adresses

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avec les morts correspondants et

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donc effectivement, en zoomant,

00:08:20

on se rend compte que on a donc là

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écrit Pump donc c'est

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le point d'eau et en fait

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on se rend compte que tout simplement

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dans ce point d'eau,

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on avait jeté des couches de bébé

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qui étaient atteint de choléra,

00:08:37

donc effectivement, on était au 19e siècle,

00:08:39

et les

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normes sanitaires encore une fois

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n'étaient pas présentes et donc le fait

00:08:46

de jeter des couches souillées

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de bébé qui étaient atteints du choléra.

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Les gens, du coup,

00:08:52

allaient récupérer de l'eau pour

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boire et donc s'infectaient eux-mêmes,

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et donc à partir de là,

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on a pu fermer cette pompe.

00:09:00

Et instantanément,

00:09:00

du coup, sur cette zone,

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le nombre de choléra a drastiquement baissé.

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Voilà donc là, vous voyez à partir de

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choses qu'on ne pouvait pas comprendre,

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on l'a simplement affiché sur

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une carte et on a pu résoudre la

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problématique qu'on avait

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sur cette épidémie de

00:09:18

choléra et pour vous convaincre

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encore un peu plus de ce cas-là.

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Ce que je voulais vous montrer,

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c'était un petit cas où on

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va avoir ce tableau de données.

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Donc les mois avec le nombre de ventes,

00:09:32

le chiffre d'affaires en milliers d'euros

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qui a été réalisé pour une entreprise,

00:09:36

peu importe laquelle.

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Et donc je vais vous demander de

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prendre quelques secondes de

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réflexion et me dire voilà,

00:09:42

avec ce tableau,

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qu'est ce que vous êtes capable de

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me dire sur ce qui s'est passé au

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cours de ce semestre là ?

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Voilà, je vous laisse quelques secondes.

00:09:53

Sinon, mettez sur pause si vous

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voulez un peu plus de temps.

00:09:57

Moi, personnellement, j'ai du mal.

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Clairement, je vois qu'il y a effectivement,

00:10:01

voilà des en tout cas une

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fluctuation qui est existantes.

00:10:04

Là ça monte là ça redescend donc

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là ça a l'air d'être une valeur

00:10:07

relativement basse

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par rapport aux autres, et cetera.

00:10:11

Mais rien de bien concluant.

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Par contre, si on l'affiche sur un

00:10:14

graphique donc comme je l'ai fait donc

00:10:16

c'est exactement les mêmes valeurs,

00:10:18

on va tout de suite en fait

00:10:20

visuellement détecter des choses

00:10:21

qui vont nous sauter aux yeux.

00:10:23

Déjà on a toute la partie sur les extrêmes,

00:10:26

ça l'œil est très habitué à repérer

00:10:28

les valeurs

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qui sortent un petit peu de du lot,

00:10:32

donc là on voit instantanément que le

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meilleur mois est le mois de mai et que

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le plus mauvais mois est le mois de mars,

00:10:39

2e élément qu'on peut alors de

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manière un peu secondaire apercevoir,

00:10:43

c'est que effectivement le premier

00:10:44

trimestre a été moins bon que le 2e.

00:10:46

Là on voit que on a 3 points qui sont

00:10:49

relativement voilà autour

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de 50 et là on voit tout de

00:10:54

suite qu'on décolle et que sur la

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fin du 2e trimestre on est plutôt

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sur des valeurs autour de 60. 70.

00:11:02

Aussi l'œil va directement,

00:11:03

en tout cas,

00:11:04

le cerveau va essayer de tracer

00:11:05

une droite pour simplifier ça.

00:11:07

Et c'est vrai que au final,

00:11:09

on est plutôt sur une tendance qui est

00:11:11

à la hausse encore une fois sur le trimestre.

00:11:15

Et encore autre chose qu'on

00:11:17

pourrait constater, donc là,

00:11:18

ça va un petit peu plus loin,

00:11:21

c'est peut être une amorce de

00:11:23

chute pour l'été parce qu'on passe

00:11:25

de 75 000 en mai à presque

00:11:28

60000 en juin donc voilà, tout ça,

00:11:30

c'est très difficile à avoir

00:11:32

sur un tableau de données,

00:11:34

donc pour parfois essayer de

00:11:35

comprendre quelque chose

00:11:36

allez,

00:11:39

à partir du tableau,

00:11:40

on fait rapidement un graphique sur

00:11:43

Excel et on peut tout de suite voir

00:11:45

des choses qui nous sauteraient pas

00:11:47

aux yeux si on ne l'avait pas vu.

00:11:49

Voilà donc

00:11:51

toutes ces notions fondamentales

00:11:53

et l'intérêt qu'il peut y avoir

00:11:56

à faire de la data visualisation.

00:00:02

объяснения понимания

00:00:04

и фундаментальные понятия

00:00:06

вокруг визуализации данных.

00:00:08

Для этого возьмем несколько иллюстраций.

00:00:11

визуализация, которая является исторической и

00:00:14

известный, а также показать вам, что там,

00:00:16

то, что называется визуализацией данных,

00:00:19

это не что-то недавнее.

00:00:21

Итак, первая фундаментальная концепция

00:00:23

иметь в виду — это рассказывать истории.

00:00:25

Поиск визуализаций

00:00:26

чтобы рассказать историю.

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Он стремится объяснить некоторые

00:00:30

что-то с путешествием.

00:00:32

Думать и там типично в

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делает диаграмму, которую вы имеете здесь.

00:00:36

Это довольно много историй.

00:00:39

И кроме того,

00:00:40

такова история Франции.

00:00:41

В любом случае,

00:00:42

истории французских войн.

00:00:44

Итак, эта иллюстрация была

00:00:46

режиссер Чарльз Джозеф Минард, который

00:00:48

представляет Русскую кампанию,

00:00:50

таким образом, с 1812 по 1813 год, который

00:00:53

возглавлял Наполеон.

00:00:54

Итак, что мы можем прочитать

00:00:57

на этом графике, чтобы у вас было

00:00:59

фактически численность войск

00:01:01

кто этим представлен.

00:01:03

Ширина линии так уже, что,

00:01:05

это довольно много вещей

00:01:07

умный, чтобы сделать его визуальным и

00:01:09

так что у нас будет наступление войск

00:01:11

Французский язык на территории России на

00:01:13

от этой реки там, что будет

00:01:15

погрузиться в русские земли и, по сути,

00:01:17

как и когда,

00:01:19

мы увидим, что линия уменьшается,

00:01:21

это все меньше и меньше ***** и что

00:01:24

соответствует потерям, которые

00:01:26

пострадали от французской армии во время

00:01:28

их продвижения на российскую территорию.

00:01:31

Итак, здесь мы движемся вперед, мы продвигаемся,

00:01:33

мы движемся вперед, мы движемся вперед.

00:01:34

У нас на проходе к контрольно-пропускным пунктам

00:01:37

со ценностями или они исчезли.

00:01:40

422000 их было всего 400000,

00:01:43

и так далее и так далее,

00:01:45

и так далее.

00:01:47

С также городами, которые были

00:01:49

встретились и мы неожиданно приехали в Москву,

00:01:52

это было уже только 100 000.

00:01:54

И потом

00:01:54

Вы на самом деле имеете пенсию в черном

00:01:57

так знаменитое отступление из России

00:01:59

или французская армия ушла

00:02:01

в середине зимы во Франции потому что

00:02:03

что царь практиковал ла,

00:02:05

он просто сжег Москву.

00:02:07

Так что у солдат не было

00:02:09

больше не было дома нет

00:02:12

построили так, чтобы они ушли.

00:02:13

Ну, я не собираюсь делать историю Франции,

00:02:16

извините, я немного растекаюсь, я

00:02:19

Я сбился с пути.

00:02:20

В любом случае,

00:02:21

Вот красная линия соответствует

00:02:24

отступление французских войск.

00:02:26

И поэтому мы действительно видим, что

00:02:28

мне больно, что это меню.

00:02:30

Мы уже видим здесь, что был первый,

00:02:33

первое возвращение из

00:02:35

некоторые войска и, наконец,

00:02:37

которые прибыли всего на 10 миль,

00:02:40

затем прохождение этой реки.

00:02:42

Так что это был бах,

00:02:44

то, что сейчас называется

00:02:46

березина, которая соответствует

00:02:48

эпизод этой кампании из России,

00:02:50

Меня не волнует.

00:02:51

Вы можете посмотреть на это в Википедии,

00:02:52

если вам интересно, я остановлюсь на этом.

00:02:55

В любом случае,

00:02:56

вот как проиллюстрировать в очень

00:02:58

простая, а не большая картина

00:02:59

с датами и датами,

00:03:01

объем войск с

00:03:03

также потенциально места.

00:03:04

Бах здесь с первого взгляда мы понимаем это

00:03:06

это произошло, и мы тоже понимаем.

00:03:09

Бах действительно истории, которая могла бы

00:03:12

имеют на эту потерю как и когда

00:03:14

измеряет ключевые шаги и различные из них,

00:03:16

различные потери, которые могли произойти.

00:03:19

Кроме того, у нас будет еще одна шкала.

00:03:22

Так что это тоже,

00:03:23

это очень интересно на самом деле

00:03:25

граф очень полный с

00:03:27

температуры у вас здесь и на каждом

00:03:29

ступени удара, особенно на возвращении.

00:03:31

Чему же такое отступление зимой в России,

00:03:34

чрезвычайно низкие температуры

00:03:35

так что есть температуры на

00:03:36

отрицательный, что также объясняет,

00:03:38

мы видим каждый раз, когда

00:03:40

указанные на контрольно-пропускных пунктах,

00:03:42

шаги потери на температуру

00:03:44

кто был чрезвычайно холоден и кто

00:03:46

также объяснил количество смертей

00:03:48

кто, таким образом, может иметь первую концепцию

00:03:50

важно помнить о визуализации,

00:03:52

он служит.

00:03:52

Рассказывая историю, подобную

00:03:54

Я только сделал.

00:03:56

2-й очень важный элемент, который следует иметь в виду,

00:04:00

Это то, что он обычно позволяет

00:04:01

если это хорошо сделано,

00:04:04

чтобы мгновенно передать сообщение.

00:04:06

Итак, эта 2-я иллюстрация, что

00:04:08

моя вера очень очень красивая, так что

00:04:11

в розетке, как в спирали,

00:04:14

как видно здесь.

00:04:17

Так это было реализовано

00:04:19

Флоренс Найтингейл,

00:04:20

так кто же был медсестрой для армии

00:04:23

Британцы и которые стремились показать.

00:04:26

Британской армии на самом деле, что y

00:04:28

была большая проблема со здоровьем на,

00:04:31

на поле боя,

00:04:34

особенно на уровне лазаретов

00:04:36

который был рядом с фронтом для

00:04:40

на самом деле показать, что главное

00:04:42

причина смерти на войне

00:04:45

Крыма во время содержания под стражей

00:04:48

В Крыму были проблемы болезней

00:04:50

которая поэтому называлась эпидемией

00:04:52

приблизительно от эпидемий

00:04:55

на лазаретах.

00:04:57

И поэтому необходимость в самом деле тогда

00:05:00

на лазаретах и на местах

00:05:02

битвы и поэтому возникает необходимость

00:05:04

пойти и установить правила здоровья.

00:05:06

Так в 2020 году, с COVID,

00:05:08

это только более экологично.

00:05:10

Так что уже в то время было это

00:05:12

типа рассуждений нет и фактически это

00:05:14

что у вас просто есть здесь,

00:05:17

Это розовое окно, которое будет указывать

00:05:19

за каждый месяц,

00:05:20

итак, здесь вы видите апрель май,

00:05:22

Июнь, июль и так далее годы,

00:05:24

у нас будут разные цвета для

00:05:26

объяснить причины смертности.

00:05:28

Поэтому, если я правильно помню,

00:05:30

черный соответствует мертвым на

00:05:33

поле боя, розовый,

00:05:35

Я думаю, что это в результате

00:05:37

осложнения военных ранений

00:05:39

сделать его очень простым, а затем и тем.

00:05:42

Синий цвет соответствует заболеваниям

00:05:44

эпидемии и туда по сути мы идем

00:05:47

мгновенно подсчитывает это и превыше всего

00:05:49

здесь мы снова посмотрим на январь 1855 года.

00:05:52

Доля эпидемических заболеваний

00:05:53

который абсолютно огромен

00:05:55

связь со смертями, которые

00:05:57

можно было ожидать дальше.

00:05:58

Это на этих полях сражений

00:06:00

и в конце концов, действительно,

00:06:01

можно мгновенно увидеть проблему,

00:06:03

так эпидемические заболевания, которые убивают

00:06:05

больше, чем сама война и в

00:06:08

больше из этого, поэтому она подала заявку

00:06:10

зум на самом деле здесь по отношению к

00:06:12

что вы хотите нам показать.

00:06:14

Таким образом, он был чрезвычайно полным в

00:06:16

способ отображения там, когда вы

00:06:18

покажите это британским генералам,

00:06:20

Ну, нет никаких дебатов.

00:06:22

На самом деле, вы просто должны показать

00:06:24

эта область сказать Бах это необходимо

00:06:27

установить санитарные правила на.

00:06:28

О британских армиях и, следовательно,

00:06:31

там сообщение мгновенно передается,

00:06:33

нет необходимости в полемике.

00:06:37

Последний элемент, а именно:

00:06:39

Я думаю, пожалуй, самое очевидное

00:06:41

из всего, что я смог показать вам,

00:06:44

это только один.

00:06:45

Визуализация используется для рендеринга

00:06:47

вещи очевидные, когда этого не было

00:06:50

совсем не с необработанными данными.

00:06:53

Последний случай, который я хочу вам показать,

00:06:56

так что это всегда

00:06:57

исторические вещи,

00:06:58

но что я все еще нахожу

00:07:01

времена чрезвычайно интересные.

00:07:02

Это будет карта Лондона, которая

00:07:05

был сделан в 1854 году Джоном Сноу.

00:07:08

И да, это не может быть изобретено,

00:07:10

пока была эпидемия

00:07:13

холера в Лондоне, вот и все.

00:07:16

И поэтому мы пытаемся оценить причину.

00:07:19

этой эпидемии холеры.

00:07:21

Так что, не вдаваясь в подробности,

00:07:24

мы задавались вопросом, витает ли он в воздухе,

00:07:26

мы задавались вопросом, заразен ли он

00:07:28

и так далее

00:07:29

и так далее.

00:07:29

И поэтому мы обвинили этого человека там,

00:07:32

поэтому врач, чтобы попытаться исследовать для

00:07:35

немного понять, что происходит.

00:07:37

Итак, он, его метод,

00:07:39

это было относительно просто,

00:07:40

он должен был взять карту окрестностей

00:07:44

из Сохо в Лондон и ехать на пут.

00:07:46

В прямоугольнике на каждом

00:07:48

уровень или была смерть,

00:07:50

так что мы собирались получить

00:07:51

адреса умерших от холеры.

00:07:53

И каждый раз,

00:07:54

на посадке,

00:07:55

мы собирались добавить к этому прямоугольнику,

00:07:57

так что мы поняли очень быстро,

00:07:59

это то, что он уже был найден

00:08:00

на очень маленькой территории.

00:08:02

Итак, кто был здесь и когда мы увеличим масштаб,

00:08:05

мы видим, что здесь была точка воды

00:08:07

кто был прямо посреди области

00:08:09

или было много смертей.

00:08:12

Итак, еще раз,

00:08:13

что-то, что не обязательно было замечено

00:08:15

просто со списком адресов.

00:08:17

С соответствующими смертями и

00:08:19

так что, действительно, путем масштабирования,

00:08:20

мы понимаем, что у нас там есть

00:08:23

Пишет Pump так, что это все

00:08:26

точка воды и фактически мы есть.

00:08:29

Мы понимаем, что просто

00:08:31

в этой точке водоснабжения,

00:08:33

детские подгузники были выброшены

00:08:35

который страдал холерой,

00:08:37

так что, действительно, это был 19-й век,

00:08:39

но с 19-го века и

00:08:42

санитарные нормы еще раз

00:08:44

не присутствовал и, следовательно, факт

00:08:46

бросать грязные подгузники в

00:08:49

младенца, у которого была холера.

00:08:51

Люди, внезапно,

00:08:52

идите и собирайте воду, чтобы

00:08:53

пить и поэтому заражать себя,

00:08:56

и, следовательно, оттуда,

00:08:58

мы смогли закрыть этот насос.

00:09:00

И мгновенно,

00:09:00

внезапно, на этой территории,

00:09:02

количество АА холеры резко сократилось.

00:09:05

Итак, вот вы, вы видите из

00:09:07

вещи, которые не могли быть поняты,

00:09:10

он был просто отображен на

00:09:12

карта, и мы смогли решить

00:09:14

проблема, которая у нас была на

00:09:16

об этом об этой эпидемии

00:09:18

холера и убедить вас

00:09:20

немного больше об этом случае.

00:09:23

Что я хотел вам показать,

00:09:25

это было в маленьком случае, когда мы

00:09:27

будет иметь эту таблицу данных.

00:09:30

Итак, месяцы с количеством продаж,

00:09:32

оборот в тысячах евро

00:09:34

что было осуществлено для компании,

00:09:36

неважно, какой из них.

00:09:37

И поэтому я собираюсь попросить вас

00:09:39

потратьте эти несколько секунд

00:09:40

думай и скажи мне Бах вуаля,

00:09:42

с этой таблицей,

00:09:43

на что вы способны

00:09:45

расскажите мне о том, что произошло в

00:09:47

в течение этого семестра?

00:09:52

Вот и все, я дам вам несколько секунд.

00:09:53

В противном случае приостановите, если

00:09:55

хотите немного больше времени.

00:09:57

Лично мне тяжело.

00:09:59

Ясно, что я вижу, что действительно есть,

00:10:01

В любом случае, вот

00:10:03

флуктуации, которые существуют.

00:10:04

Там он идет вверх, там он идет вниз, так что

00:10:05

там кажется, что это ценность

00:10:07

относительно низкой стоимости

00:10:09

по сравнению с другими и так далее.

00:10:11

Но ничего очень убедительного.

00:10:12

С другой стороны, если он отображается на

00:10:14

графика, так как я это сделал

00:10:16

это точно такие же значения,

00:10:18

мы идем сразу же на самом деле

00:10:20

визуальное обнаружение вещей

00:10:21

которые выпрыгнет на нас.

00:10:23

У нас уже есть целая часть на крайностях,

00:10:26

что глаз очень привык к пятнистым выделениям.

00:10:28

Ценности, которые являются тем, что,

00:10:29

которые немного выделяются из толпы,

00:10:32

итак, мы сразу видим, что

00:10:34

лучший месяц и месяц май и что

00:10:37

худший месяц и месяц март,

00:10:39

2-й элемент, который затем может быть

00:10:41

несколько второстепенный способ восприятия,

00:10:43

именно это действительно первый

00:10:44

Квартал был хуже 2-го.

00:10:46

Там мы видим, что у нас есть 3 пункта, которые

00:10:49

относительно того, что мы собираемся

00:10:51

скажем, 50 и там мы видим все от

00:10:54

продолжение, которое мы взлетаем и что на

00:10:56

конец 2-го квартала мы скорее

00:10:58

на значениях около 60. 70.

00:11:02

Можно также глаз быть прямым,

00:11:03

в любом случае,

00:11:04

мозг попытается проследить

00:11:05

право на упрощение этого.

00:11:07

И это правда, что в конце концов,

00:11:09

мы скорее находимся на тренде, который

00:11:11

снова вверх за квартал.

00:11:15

И еще кое-что, что мы

00:11:17

мог найти, поэтому там,

00:11:18

это идет немного дальше,

00:11:21

это может быть букварь

00:11:23

осень на лето, потому что мы проходим

00:11:25

с 75 000 в мае до почти

00:11:28

60000 в июне, вот и все, все,

00:11:30

это очень трудно иметь

00:11:32

в таблице данных,

00:11:34

поэтому иногда пытаться

00:11:35

что-то понимать.

00:11:36

Бах, давай,

00:11:37

быстро составим стол

00:11:39

со стола,

00:11:40

быстро составим график на

00:11:43

Excel и мы можем видеть сразу.

00:11:45

Вещи, которые не прыгнули бы к нам

00:11:47

глазам, если бы у нас его не было.

00:11:49

Итак, поехали,

00:11:50

колодец

00:11:51

все эти фундаментальные понятия

00:11:53

и интерес, который может быть

00:11:56

для визуализации данных.

00:00:02

explanations of understanding

00:00:04

and fundamental concepts

00:00:06

around data visualization.

00:00:08

For that, we will take some illustrations

00:00:11

visualization that are historical and

00:00:14

famous and also to show you that there,

00:00:16

what is called data visualization,

00:00:19

it is not something recent.

00:00:21

So the first fundamental concept to

00:00:23

to have in mind is storytelling.

00:00:25

Visualizations search

00:00:26

to tell a story.

00:00:28

It seeks to explain some

00:00:30

something with a journey.

00:00:32

To think and there typically in

00:00:34

makes the diagram you have here.

00:00:36

It tells quite a story.

00:00:39

And besides,

00:00:40

this is the history of France.

00:00:41

In any case,

00:00:42

the histories of the French Wars.

00:00:44

So this illustration was

00:00:46

directed by Charles Joseph Minard who

00:00:48

represents the Russian campaign,

00:00:50

so from 1812 to 1813 which

00:00:53

was led by Napoleon.

00:00:54

So what can we read

00:00:57

on this chart so you have

00:00:59

in fact the number of troops

00:01:01

who represented by that.

00:01:03

The width of the line so already that,

00:01:05

it's quite a thing

00:01:07

clever to make it visual and

00:01:09

so we will have the advance of the troops

00:01:11

French in Russian territory at

00:01:13

from this river there that will be

00:01:15

sink into Russian lands and in fact,

00:01:17

as and when,

00:01:19

we will see that the line is diminishing,

00:01:21

it's less and less ***** and that

00:01:24

corresponds to the losses that are

00:01:26

were suffered by the French army during

00:01:28

of their advance into Russian territory.

00:01:31

So here we move forward, we advance,

00:01:33

we move forward, we move forward.

00:01:34

We have at the passage to checkpoints

00:01:37

with values or they are gone.

00:01:40

422000 they were only 400000,

00:01:43

et cetera et cetera,

00:01:45

and so forth.

00:01:47

With also the cities that have been

00:01:49

met and we arrive suddenly in Moscow,

00:01:52

it was already only 100,000.

00:01:54

And then,

00:01:54

you actually have retirement in black

00:01:57

so the famous retreat from Russia

00:01:59

or the French army left

00:02:01

in the middle of winter in France because

00:02:03

that the Tsar had practiced the la,

00:02:05

he had simply burned Moscow.

00:02:07

So the soldiers had no

00:02:09

no longer had a home is no

00:02:12

build so they left.

00:02:13

Well I'm not going to make the history of France,

00:02:16

sorry I spread out a little uh I

00:02:19

I go astray.

00:02:20

In any case,

00:02:21

here is the red line corresponds to the

00:02:24

retreat of French troops.

00:02:26

And so we actually see that

00:02:28

it hurts me, that it menu.

00:02:30

We can already see here that there had been a first,

00:02:33

a first return from

00:02:35

some troops and finally,

00:02:37

who have arrived only 10 miles,

00:02:40

then the passage of this river.

00:02:42

So it was a bah,

00:02:44

what is now called a

00:02:46

berezina which corresponds to a

00:02:48

episode of this campaign from Russia,

00:02:50

I don't care.

00:02:51

You can look at it on Wikipedia,

00:02:52

if you are interested, I will stop there.

00:02:55

In any case,

00:02:56

here is how to illustrate in a very

00:02:58

simple rather than a large painting

00:02:59

with dates and des,

00:03:01

a volume of troops with

00:03:03

also potentially places.

00:03:04

Bah here at a glance we understand this

00:03:06

that happened and we realize too.

00:03:09

Bah indeed of the history that could

00:03:12

have on this loss as and when

00:03:14

measures the key steps to and the different ones,

00:03:16

the various losses that may have occurred.

00:03:19

In addition to that we will have another scale.

00:03:22

So that too,

00:03:23

it's very interesting actually the

00:03:25

graph is very complete with the

00:03:27

temperatures you have here and at each

00:03:29

steps of the blow especially on the return.

00:03:31

What so retreat in winter in Russia equals,

00:03:34

extremely cold temperatures

00:03:35

so there temperatures at

00:03:36

negative which also explains the,

00:03:38

we see each time the

00:03:40

indicated on the checkpoints,

00:03:42

loss steps on temperatures

00:03:44

who was extremely cold and who

00:03:46

also explained the number of deaths

00:03:48

who could therefore have first concept

00:03:50

fundamental to remember about visualization,

00:03:52

it serves.

00:03:52

Telling a story like

00:03:54

I just did.

00:03:56

2nd very important element to have in mind,

00:04:00

it is that it normally allows

00:04:01

if it is well done,

00:04:04

to instantly convey a message.

00:04:06

So this 2nd illustration that

00:04:08

is my faith very very pretty so

00:04:11

in rosette as in helix,

00:04:14

as can be seen here.

00:04:17

So it was realized

00:04:19

by Florence Nightingale,

00:04:20

so who was a nurse for the army

00:04:23

British and who sought to show.

00:04:26

To the British Army in fact that y

00:04:28

had a big health problem on the,

00:04:31

on the battlefield,

00:04:34

especially at the level of infirmaries

00:04:36

which was next to the front for

00:04:40

actually show that the main

00:04:42

cause of death on war

00:04:45

of Crimea during the custody of

00:04:48

Crimea was problems of diseases

00:04:50

which was called epidemic therefore

00:04:52

roughly of the of the epidemics

00:04:55

on the infirmaries.

00:04:57

And so there necessity in fact then

00:05:00

on infirmaries and in the field

00:05:02

of battle and therefore there is the need to

00:05:04

to go and establish health rules.

00:05:06

So in 2020, with COVID,

00:05:08

it's only more eco-friendly.

00:05:10

So already at the time there was this

00:05:12

type of reasoning there and in fact this

00:05:14

that you simply have here,

00:05:17

it is a rose window that will indicate

00:05:19

for each month,

00:05:20

so here you see April May,

00:05:22

June, July and so on years,

00:05:24

we will have different colors for

00:05:26

explain the causes of mortality.

00:05:28

So if I remember correctly,

00:05:30

black corresponds to the dead on

00:05:33

the battlefield, the pink,

00:05:35

I think it is as a result of the

00:05:37

complications of war wounds

00:05:39

to make it very simple and then the the.

00:05:42

Blue corresponds to diseases

00:05:44

epidemics and there in fact we go

00:05:47

instantly counts that and above all

00:05:49

here again we look at January 1855.

00:05:52

The proportion of epidemic diseases

00:05:53

which is absolutely huge by

00:05:55

relationship to the deaths that are

00:05:57

could expect on.

00:05:58

It's on these battlefields

00:06:00

and in the end, indeed,

00:06:01

one can instantly see the problem,

00:06:03

so epidemic diseases that kill

00:06:05

more than the war itself and in

00:06:08

more of that so she applied

00:06:10

a zoom in fact here in relation to

00:06:12

what you want to show us.

00:06:14

So it was extremely complete in

00:06:16

the way to display there when you

00:06:18

show this to the British generals,

00:06:20

Well, there is no debate.

00:06:22

In fact, you just have to show

00:06:24

this area to say Bah it is necessary

00:06:27

establish sanitary rules on.

00:06:28

On the in the British armies and therefore

00:06:31

there, the message is instantly passed,

00:06:33

there is not necessarily a need for polemics.

00:06:37

The last element, and that is,

00:06:39

I think, perhaps the most obvious

00:06:41

of all that I have been able to show you,

00:06:44

it is only one.

00:06:45

A visualization is used to render

00:06:47

things obvious when it was not

00:06:50

not at all with raw data.

00:06:53

The last case I want to show you,

00:06:56

so it's always

00:06:57

historical things,

00:06:58

but that I still find a

00:07:01

times extremely interesting.

00:07:02

It's going to be this map of London that

00:07:05

was made in 1854 by John Snow.

00:07:08

And yes, it can't be invented,

00:07:10

while there was an epidemic

00:07:13

cholera on London, that's it.

00:07:16

And so we try to estimate the cause

00:07:19

of this cholera epidemic.

00:07:21

So without going into details,

00:07:24

we wondered if it was in the air,

00:07:26

we wondered if it was contagious

00:07:28

and so forth

00:07:29

and so forth.

00:07:29

And so we had charged this person there,

00:07:32

so a doctor to try to investigate for

00:07:35

understand a little bit what was going on.

00:07:37

So he, his method,

00:07:39

it was relatively simple,

00:07:40

it was to take a map of the neighborhood

00:07:44

from Soho to London and go put.

00:07:46

In rectangle on each

00:07:48

level or there has been a death,

00:07:50

so we were going to get the

00:07:51

addresses of cholera deaths.

00:07:53

And every time,

00:07:54

on a landing,

00:07:55

we were going to add to this rectangle,

00:07:57

so what we realized very quickly,

00:07:59

it is that already it was located

00:08:00

in a very small area.

00:08:02

So who was here and when we zoom in,

00:08:05

we see that there was a water point here

00:08:07

who was right in the middle of an area

00:08:09

or there were a lot of deaths.

00:08:12

So again,

00:08:13

something that was not necessarily seen

00:08:15

just with a list of addresses.

00:08:17

With the corresponding deaths and

00:08:19

so indeed, by zooming,

00:08:20

we realize that we have there

00:08:23

Writes Pump so it's the it's it

00:08:26

the water point and in fact we are.

00:08:29

We realize that simply

00:08:31

in this water point,

00:08:33

baby diapers had been thrown away

00:08:35

who was suffering from cholera,

00:08:37

so indeed, it was the 19th century,

00:08:39

but from the 19th century and the

00:08:42

sanitary standards once again

00:08:44

was not present and therefore the fact

00:08:46

throw soiled diapers at

00:08:49

of a baby who had cholera.

00:08:51

People, suddenly,

00:08:52

go and collect water to

00:08:53

drink and therefore infect themselves,

00:08:56

and therefore from there,

00:08:58

we were able to close that pump.

00:09:00

And instantly,

00:09:00

suddenly, on this area,

00:09:02

the number of AA cholera drastically decreased.

00:09:05

So here you are, you see from

00:09:07

things that could not be understood,

00:09:10

it was simply displayed on

00:09:12

a map and we were able to solve the

00:09:14

problem we had on

00:09:16

on this on this epidemic of

00:09:18

cholera and to convince you

00:09:20

a little more of that case.

00:09:23

What I wanted to show you,

00:09:25

it was in a small case where we

00:09:27

is going to have this data table.

00:09:30

So the months with the number of sales,

00:09:32

turnover in thousands of euros

00:09:34

that was carried out for a company,

00:09:36

no matter which one.

00:09:37

And so I'm going to ask you to

00:09:39

take this few seconds of

00:09:40

think and say to me Bah voilà,

00:09:42

with this table,

00:09:43

what are you capable of

00:09:45

tell me about what happened in the

00:09:47

during this of that semester?

00:09:52

That's it, I'll give you a few seconds.

00:09:53

Otherwise, pause if you

00:09:55

want a little more time.

00:09:57

I, personally, have a hard time huh.

00:09:59

Clearly, I see that there is indeed,

00:10:01

here are in any case a

00:10:03

fluctuation that exist.

00:10:04

There it goes up there it goes down so

00:10:05

there it seems to be a value

00:10:07

of a relatively low value

00:10:09

compared to others, et cetera.

00:10:11

But nothing very conclusive.

00:10:12

On the other hand, if it is displayed on a

00:10:14

graphic so as I did so

00:10:16

it is exactly the same values,

00:10:18

we go right away in fact

00:10:20

visually detect things

00:10:21

that will jump out at us.

00:10:23

Already we have the whole part on the extremes,

00:10:26

that the eye is very used to spotting.

00:10:28

The values that are that,

00:10:29

which stand out a little bit from the crowd,

00:10:32

so there we see instantly that the

00:10:34

best month and the month of May and that

00:10:37

the worst month and the month of March,

00:10:39

2nd element that can then be

00:10:41

a somewhat secondary way to perceive,

00:10:43

it is that indeed the first

00:10:44

Quarter was worse than the 2nd.

00:10:46

There we see that we have 3 points that are

00:10:49

relatively that's around we're going to

00:10:51

say of 50 and there we see everything from

00:10:54

continuation that we take off and that on the

00:10:56

end of the 2nd quarter we are rather

00:10:58

on values around 60. 70.

00:11:02

One can also the eye goes directly,

00:11:03

in any case,

00:11:04

the brain will try to trace

00:11:05

a right to simplify that.

00:11:07

And it is true that in the end,

00:11:09

we are rather on a trend that is

00:11:11

up again over the quarter.

00:11:15

And something else that we

00:11:17

could find, therefore there,

00:11:18

it goes a little further,

00:11:21

it may be a primer of

00:11:23

fall for the summer because we pass

00:11:25

from 75,000 in May to almost

00:11:28

60000 in June so that's it, all that,

00:11:30

it's very difficult to have

00:11:32

on a data table,

00:11:34

so to sometimes try to

00:11:35

understand something.

00:11:36

Bah come on,

00:11:37

we quickly make a table

00:11:39

from the table,

00:11:40

we quickly make a graph on

00:11:43

Excel and we can see right away.

00:11:45

Things that would not jump to us

00:11:47

to the eyes if we hadn't had it.

00:11:49

So here we go,

00:11:50

well,

00:11:51

all these fundamental notions

00:11:53

and the interest that there may be

00:11:56

to do data visualization.

00:00:02

explicaciones de comprensión

00:00:04

y conceptos fundamentales

00:00:06

en torno a la visualización de datos.

00:00:08

Para eso, tomaremos algunas ilustraciones.

00:00:11

visualización que son históricas y

00:00:14

famoso y también para demostrarte que allí,

00:00:16

lo que se llama visualización de datos,

00:00:19

no es algo reciente.

00:00:21

Así que el primer concepto fundamental para

00:00:23

tener en cuenta es contar historias.

00:00:25

Búsqueda de visualizaciones

00:00:26

para contar una historia.

00:00:28

Busca explicar algunos

00:00:30

algo con un viaje.

00:00:32

Pensar y normalmente en

00:00:34

hace el diagrama que tienes aquí.

00:00:36

Cuenta toda una historia.

00:00:39

Y además,

00:00:40

esta es la historia de Francia.

00:00:41

En cualquier caso,

00:00:42

las historias de las guerras francesas.

00:00:44

Así que esta ilustración fue

00:00:46

dirigida por Charles Joseph Minard que

00:00:48

representa la campaña rusa,

00:00:50

así que de 1812 a 1813 que

00:00:53

fue dirigido por Napoleón.

00:00:54

Entonces, ¿qué podemos leer?

00:00:57

en este gráfico para que tenga

00:00:59

de hecho, el número de tropas

00:01:01

quién representó con eso.

00:01:03

El ancho de la línea tan ya que,

00:01:05

es toda una cosa

00:01:07

inteligente para hacerlo visual y

00:01:09

así tendremos el avance de las tropas

00:01:11

Francés en territorio ruso en

00:01:13

de este río hay que

00:01:15

hundirse en tierras rusas y, de hecho,

00:01:17

como y cuando,

00:01:19

veremos que la línea está disminuyendo,

00:01:21

es cada vez menos sangriento y eso

00:01:24

corresponde a las pérdidas que son

00:01:26

fueron sufridos por el ejército francés durante

00:01:28

de su avance en territorio ruso.

00:01:31

Así que aquí avanzamos, avanzamos,

00:01:33

avanzamos, avanzamos.

00:01:34

Tenemos en el paso a los puestos de control

00:01:37

con valores o se han ido.

00:01:40

422000 eran solo 400000,

00:01:43

etcétera y cetera,

00:01:45

y así sucesivamente.

00:01:47

Con también las ciudades que han sido

00:01:49

nos encontramos y llegamos de repente a Moscú,

00:01:52

ya eran solo 100.000.

00:01:54

Y entonces

00:01:54

en realidad tienes la jubilación en negro

00:01:57

así que el famoso retiro de Rusia

00:01:59

o la izquierda del ejército francés

00:02:01

en pleno invierno en Francia porque

00:02:03

que el zar había practicado el la la,

00:02:05

simplemente había quemado Moscú.

00:02:07

Así que los soldados no tenían

00:02:09

ya no tenía una casa no es

00:02:12

construir para que se fueran.

00:02:13

Bueno, no voy a hacer la historia de Francia,

00:02:16

lo siento me extendí un poco uh I

00:02:19

Me extravío.

00:02:20

En cualquier caso,

00:02:21

aquí está la línea roja corresponde a la

00:02:24

retirada de las tropas francesas.

00:02:26

Y así lo vemos

00:02:28

me duele, que sea menú.

00:02:30

Ya podemos ver aquí que hubo una primera,

00:02:33

un primer regreso de

00:02:35

algunas tropas y, por último,

00:02:37

que han llegado a sólo 10 millas,

00:02:40

luego el paso de este río.

00:02:42

Así que fue un bah,

00:02:44

lo que ahora se llama un

00:02:46

berezina que corresponde a un

00:02:48

episodio de esta campaña desde Rusia,

00:02:50

No me importa.

00:02:51

Puedes verlo en Wikipedia,

00:02:52

si está interesado, me detendré allí.

00:02:55

En cualquier caso,

00:02:56

aquí es cómo ilustrar en un

00:02:58

simple en lugar de una pintura grande

00:02:59

con fechas y des,

00:03:01

un volumen de tropas con

00:03:03

también potencialmente lugares.

00:03:04

Bah aquí de un vistazo entendemos esto

00:03:06

eso sucedió y nos damos cuenta también.

00:03:09

Bah de hecho de la historia que podría

00:03:12

tener en esta pérdida como y cuando

00:03:14

mide los pasos clave y los diferentes,

00:03:16

las diversas pérdidas que puedan haberse producido.

00:03:19

Además de eso tendremos otra escala.

00:03:22

Así que eso también,

00:03:23

es muy interesante en realidad el

00:03:25

El gráfico es muy completo con el

00:03:27

temperaturas que tienes aquí y en cada uno

00:03:29

pasos del golpe sobre todo en la vuelta.

00:03:31

Lo que tanto retiro en invierno en Rusia equivale,

00:03:34

temperaturas extremadamente frías

00:03:35

por lo que hay temperaturas a

00:03:36

negativo que también explica el,

00:03:38

vemos cada vez el

00:03:40

indicados en los puntos de control,

00:03:42

pasos de pérdida en las temperaturas

00:03:44

quién tenía mucho frío y quién

00:03:46

también explicó el número de muertes

00:03:48

que, por lo tanto, podría tener el primer concepto

00:03:50

fundamental para recordar sobre la visualización,

00:03:52

sirve.

00:03:52

Contar una historia como

00:03:54

Simplemente lo hice.

00:03:56

2º elemento muy importante a tener en cuenta,

00:04:00

es que normalmente permite

00:04:01

si está bien hecho,

00:04:04

para transmitir instantáneamente un mensaje.

00:04:06

Así que esta 2ª ilustración que

00:04:08

es mi fe muy muy bonita así que

00:04:11

en roseta como en hélice,

00:04:14

como se puede ver aquí.

00:04:17

Así se realizó

00:04:19

por Florence Nightingale,

00:04:20

así que quién era enfermera del ejército

00:04:23

Británico y que buscaba mostrarse.

00:04:26

Al ejército británico, de hecho, que y

00:04:28

tenía un gran problema de salud en el,

00:04:31

en el campo de batalla,

00:04:34

especialmente a nivel de enfermerías

00:04:36

que estaba al lado del frente para

00:04:40

en realidad muestran que el principal

00:04:42

causa de muerte en la guerra

00:04:45

de Crimea durante la custodia de

00:04:48

Crimea era problemas de enfermedades

00:04:50

que se llamó epidemia por lo tanto

00:04:52

más o menos de las epidemias

00:04:55

en las enfermerías.

00:04:57

Y entonces, de hecho, hay necesidad de

00:05:00

en las enfermerías y en el campo

00:05:02

de batalla y por lo tanto existe la necesidad de

00:05:04

para ir y establecer reglas de salud.

00:05:06

Así que en 2020, con COVID,

00:05:08

solo que es más ecológico.

00:05:10

Así que ya en el momento en que hubo esto

00:05:12

tipo de razonamiento allí y de hecho esto

00:05:14

que simplemente tienes aquí,

00:05:17

es un rosetón que indicará

00:05:19

para cada mes,

00:05:20

así que aquí ves abril mayo,

00:05:22

Junio, julio y así sucesivamente años,

00:05:24

tendremos diferentes colores para

00:05:26

explicar las causas de mortalidad.

00:05:28

Así que si no recuerdo mal,

00:05:30

el negro corresponde a los muertos en

00:05:33

el campo de batalla, el rosa,

00:05:35

Creo que es como resultado de la

00:05:37

complicaciones de las heridas de guerra

00:05:39

para hacerlo muy simple y luego el.

00:05:42

El azul corresponde a enfermedades

00:05:44

epidemias y ahí de hecho vamos

00:05:47

cuenta al instante eso y sobre todo

00:05:49

aquí de nuevo miramos a enero de 1855.

00:05:52

La proporción de enfermedades epidémicas

00:05:53

que es absolutamente enorme por

00:05:55

relación con las muertes que son

00:05:57

podría esperar.

00:05:58

Está en estos campos de batalla

00:06:00

y al final, de hecho,

00:06:01

uno puede ver instantáneamente el problema,

00:06:03

tan epidémicas que matan

00:06:05

más que la guerra misma y en

00:06:08

más de eso, así que aplicó

00:06:10

un zoom de hecho aquí en relación con

00:06:12

lo que quieres mostrarnos.

00:06:14

Así que fue extremadamente completo en

00:06:16

la forma de mostrar allí cuando

00:06:18

mostrar esto a los generales británicos,

00:06:20

Bueno, no hay debate.

00:06:22

De hecho, solo tienes que mostrar

00:06:24

esta zona para decir Bah es necesario

00:06:27

establecer normas sanitarias sobre.

00:06:28

Sobre los ejércitos británicos y por lo tanto

00:06:31

allí, el mensaje se pasa instantáneamente,

00:06:33

no hay necesariamente una necesidad de polémicas.

00:06:37

El último elemento, y es decir,

00:06:39

Creo que, quizás, el más obvio

00:06:41

de todo lo que he podido mostrarles,

00:06:44

es solo uno.

00:06:45

Se utiliza una visualización para renderizar

00:06:47

cosas obvias cuando no lo era

00:06:50

para nada con datos en bruto.

00:06:53

El último caso que quiero mostrarles,

00:06:56

así que siempre es

00:06:57

cosas históricas,

00:06:58

pero que todavía encuentro un

00:07:01

tiempos extremadamente interesantes.

00:07:02

Va a ser este mapa de Londres el que

00:07:05

fue realizado en 1854 por John Snow.

00:07:08

Y sí, no se puede inventar,

00:07:10

mientras había una epidemia

00:07:13

cólera en Londres, eso es todo.

00:07:16

Y así tratamos de estimar la causa.

00:07:19

de esta epidemia de cólera.

00:07:21

Así que sin entrar en detalles,

00:07:24

nos preguntamos si estaba en el aire,

00:07:26

nos preguntamos si era contagioso

00:07:28

y así sucesivamente

00:07:29

y así sucesivamente.

00:07:29

Y entonces habíamos cargado a esta persona allí,

00:07:32

así que un médico para tratar de investigar para

00:07:35

entender un poco lo que estaba pasando.

00:07:37

Así que él, su método,

00:07:39

era relativamente simple,

00:07:40

era tomar un mapa del barrio

00:07:44

del Soho a Londres y ve put.

00:07:46

En rectángulo en cada uno

00:07:48

nivel o ha habido una muerte,

00:07:50

así que íbamos a conseguir el

00:07:51

direcciones de muertes por cólera.

00:07:53

Y cada vez,

00:07:54

en un aterrizaje,

00:07:55

íbamos a añadir a este rectángulo,

00:07:57

así que lo que nos dimos cuenta muy rápidamente,

00:07:59

es que ya estaba localizado

00:08:00

en un área muy pequeña.

00:08:02

Entonces, ¿quién estaba aquí y cuándo nos acercamos,

00:08:05

vemos que había un punto de agua aquí

00:08:07

que estaba justo en el medio de un área

00:08:09

o hubo muchas muertes.

00:08:12

Así que de nuevo,

00:08:13

algo que no necesariamente se veía

00:08:15

solo con una lista de direcciones.

00:08:17

Con las defunciones correspondientes y

00:08:19

así que, de hecho, haciendo zoom,

00:08:20

nos damos cuenta de que tenemos allí

00:08:23

Escribe Pump para que sea el que es todo

00:08:26

el punto de agua y de hecho lo somos.

00:08:29

Nos damos cuenta de que simplemente

00:08:31

en este punto de agua,

00:08:33

los pañales para bebés habían sido desechidos

00:08:35

que sufría de cólera,

00:08:37

así que de hecho, era el siglo 19,

00:08:39

pero desde el siglo 19 y el

00:08:42

normas sanitarias una vez más

00:08:44

no estaba presente y por lo tanto el hecho

00:08:46

tirar pañales sucios a

00:08:49

de un bebé que tenía cólera.

00:08:51

La gente, de repente,

00:08:52

ir y recoger agua para

00:08:53

beber y por lo tanto infectarse,

00:08:56

y por lo tanto a partir de ahí,

00:08:58

pudimos cerrar esa bomba.

00:09:00

Y al instante,

00:09:00

de repente, en esta área,

00:09:02

el número de cólera AA disminuyó drásticamente.

00:09:05

Así que aquí estás, ves desde

00:09:07

cosas que no se podían entender,

00:09:10

simplemente se mostró en

00:09:12

un mapa y pudimos resolver el

00:09:14

problema que tuvimos en

00:09:16

sobre esto sobre esta epidemia de

00:09:18

cólera y para convencerte

00:09:20

un poco más de ese caso.

00:09:23

Lo que quería mostrarte,

00:09:25

fue en un pequeño caso donde

00:09:27

va a tener esta tabla de datos.

00:09:30

Así que los meses con el número de ventas,

00:09:32

facturación en miles de euros

00:09:34

que se llevó a cabo para una empresa,

00:09:36

no importa cuál.

00:09:37

Y entonces te voy a pedir que

00:09:39

tome estos pocos segundos de

00:09:40

piensa y dime Bah voilà,

00:09:42

con esta tabla,

00:09:43

de qué eres capaz

00:09:45

cuéntame sobre lo que pasó en el

00:09:47

durante este de ese semestre?

00:09:52

Eso es todo, te daré unos segundos.

00:09:53

De lo contrario, haga una pausa si

00:09:55

quiero un poco más de tiempo.

00:09:57

Yo, personalmente, lo paso mal eh.

00:09:59

Claramente, veo que efectivamente hay,

00:10:01

aquí hay en cualquier caso un

00:10:03

fluctuación que existen.

00:10:04

Allí sube por ahí baja así que

00:10:05

ahí parece ser un valor

00:10:07

de un valor relativamente bajo

00:10:09

en comparación con otros, etcétera.

00:10:11

Pero nada muy concluyente.

00:10:12

Por otro lado, si se muestra en un

00:10:14

gráfico así como yo lo hice

00:10:16

son exactamente los mismos valores,

00:10:18

de hecho, vamos de inmediato

00:10:20

detectar visualmente las cosas

00:10:21

eso saltará hacia nosotros.

00:10:23

Ya tenemos toda la parte en los extremos,

00:10:26

que el ojo está muy acostumbrado a las manchas.

00:10:28

Los valores que son esos,

00:10:29

que se destacan un poco de la multitud,

00:10:32

así que ahí vemos al instante que el

00:10:34

mejor mes y el mes de mayo y que

00:10:37

el peor mes y el mes de marzo,

00:10:39

2º elemento que entonces puede ser

00:10:41

una forma algo secundaria de percibir,

00:10:43

es que efectivamente el primero

00:10:44

El cuarto fue peor que el 2do.

00:10:46

Ahí vemos que tenemos 3 puntos que son

00:10:49

relativamente eso es alrededor vamos a

00:10:51

digamos de 50 y ahí vemos todo desde

00:10:54

continuación que despegamos y que en el

00:10:56

al final del 2º trimestre estamos más bien

00:10:58

en valores alrededor de 60. 40M

00:11:02

También se puede que el ojo vaya directamente,

00:11:03

en cualquier caso,

00:11:04

el cerebro intentará rastrear

00:11:05

un derecho a simplificar eso.

00:11:07

Y es cierto que al final,

00:11:09

estamos más bien en una tendencia que es

00:11:11

volvió a subir durante el trimestre.

00:11:15

Y algo más que nosotros

00:11:17

podría encontrar, por lo tanto, allí,

00:11:18

va un poco más allá,

00:11:21

puede ser una cartilla de

00:11:23

otoño para el verano porque pasamos

00:11:25

de 75.000 en mayo a casi

00:11:28

60000 en junio, así que eso es todo, todo eso,

00:11:30

es muy difícil tener

00:11:32

en una tabla de datos,

00:11:34

así que a veces tratar de

00:11:35

entender algo.

00:11:36

Bah vamos,

00:11:37

rápidamente hacemos una tabla

00:11:39

de la tabla,

00:11:40

rápidamente hacemos un gráfico en

00:11:43

Excel y podemos verlo de inmediato.

00:11:45

Cosas que no saltarían a nosotros

00:11:47

a los ojos si no lo hubiéramos tenido.

00:11:49

Así que aquí vamos,

00:11:50

pozo

00:11:51

todas estas nociones fundamentales

00:11:53

y el interés que pueda haber

00:11:56

para hacer visualización de datos.

00:00:02

Erklärungen des Verständnisses

00:00:04

und grundlegende Konzepte

00:00:06

rund um die Datenvisualisierung.

00:00:08

Dafür nehmen wir einige Illustrationen

00:00:11

Visualisierungen, die historisch und

00:00:14

berühmt und auch, um Ihnen zu zeigen, dass dort,

00:00:16

was als Datenvisualisierung bezeichnet wird,

00:00:19

es ist nichts Neues.

00:00:21

Also das erste grundlegende Konzept, um

00:00:23

im Hinterkopf zu haben ist Storytelling.

00:00:25

Visualisierungssuche

00:00:26

eine Geschichte zu erzählen.

00:00:28

Es versucht, einige zu erklären

00:00:30

etwas mit einer Reise.

00:00:32

Zu denken und es typischerweise in

00:00:34

erstellt das Diagramm, das Sie hier haben.

00:00:36

Es erzählt eine ziemliche Geschichte.

00:00:39

Und außerdem,

00:00:40

das ist die Geschichte Frankreichs.

00:00:41

In jedem Fall

00:00:42

die Geschichte der Französischen Kriege.

00:00:44

Diese Illustration war also

00:00:46

Regie: Charles Joseph Minard, der

00:00:48

repräsentiert die russische Kampagne,

00:00:50

so von 1812 bis 1813, die

00:00:53

wurde von Napoleon geführt.

00:00:54

Was können wir also lesen?

00:00:57

auf diesem Diagramm, damit Sie

00:00:59

in der Tat die Anzahl der Truppen

00:01:01

wer dadurch repräsentiert wird.

00:01:03

Die Breite der Linie so bereits, dass,

00:01:05

es ist eine ziemliche Sache

00:01:07

clever, um es visuell zu machen und

00:01:09

so werden wir den Vormarsch der Truppen haben

00:01:11

Französisch auf russischem Territorium bei

00:01:13

von diesem Fluss dort, der

00:01:15

in russische Länder sinken und in der Tat,

00:01:17

wie und wann,

00:01:19

wir werden sehen, dass die Linie abnimmt,

00:01:21

es ist immer weniger ***** und das

00:01:24

entspricht den Verlusten, die

00:01:26

wurden von der französischen Armee während

00:01:28

ihres Vormarsches auf russisches Territorium.

00:01:31

Hier bewegen wir uns also vorwärts, wir kommen voran,

00:01:33

wir bewegen uns vorwärts, wir bewegen uns vorwärts.

00:01:34

Wir haben an der Passage zu Checkpoints

00:01:37

mit Werten oder sie sind weg.

00:01:40

422000 waren es nur 400000,

00:01:43

et cetera et cetera,

00:01:45

und so weiter.

00:01:47

Mit auch den Städten, die

00:01:49

trafen uns und wir kommen plötzlich in Moskau an,

00:01:52

es waren schon 100.000.

00:01:54

Und dann

00:01:54

Sie haben tatsächlich Rente in schwarz

00:01:57

so der berühmte Rückzug aus Russland

00:01:59

oder die französische Armee ging

00:02:01

mitten im Winter in Frankreich, weil

00:02:03

dass der Zar das La praktiziert hatte,

00:02:05

er hatte Moskau einfach niedergebrannt.

00:02:07

Die Soldaten hatten also keine

00:02:09

kein Zuhause mehr hatte ist nicht

00:02:12

bauen, damit sie gegangen sind.

00:02:13

Nun, ich werde nicht die Geschichte Frankreichs machen,

00:02:16

Sorry, ich habe mich ein wenig ausgebreitet äh ich

00:02:19

Ich gehe in die Irre.

00:02:20

In jedem Fall

00:02:21

hier ist die rote Linie entspricht der

00:02:24

Rückzug der französischen Truppen.

00:02:26

Und so sehen wir tatsächlich, dass

00:02:28

es tut mir weh, dass es Menü ist.

00:02:30

Wir können hier bereits sehen, dass es eine erste gegeben hat,

00:02:33

eine erste Rückkehr von

00:02:35

einige Truppen und schließlich,

00:02:37

die nur 10 Meilen angekommen sind,

00:02:40

dann die Passage dieses Flusses.

00:02:42

Es war also ein Bah,

00:02:44

was jetzt als

00:02:46

Beresina, die einem

00:02:48

Episode dieser Kampagne aus Russland,

00:02:50

Ist mir egal.

00:02:51

Sie können es sich auf Wikipedia ansehen,

00:02:52

Wenn Sie interessiert sind, werde ich hier aufhören.

00:02:55

In jedem Fall

00:02:56

Hier ist, wie man in einem sehr

00:02:58

einfach statt eines großen Gemäldes

00:02:59

mit Datum und Des,

00:03:01

ein Truppenvolumen mit

00:03:03

auch potentiell Orte.

00:03:04

Bah hier auf einen Blick verstehen wir das

00:03:06

das ist passiert und wir erkennen es auch.

00:03:09

Bah in der Tat der Geschichte, die

00:03:12

auf diesen Verlust wie und wann

00:03:14

misst die wichtigsten Schritte zu und die verschiedenen,

00:03:16

die verschiedenen Verluste, die aufgetreten sein können.

00:03:19

Darüber hinaus werden wir eine weitere Skala haben.

00:03:22

Also auch das,

00:03:23

es ist sehr interessant eigentlich die

00:03:25

Graph ist sehr vollständig mit dem

00:03:27

Temperaturen, die Sie hier und bei jedem

00:03:29

Schritte des Schlags vor allem bei der Rückkehr.

00:03:31

Was so ein Rückzug im Winter in Russland bedeutet,

00:03:34

extrem kalte Temperaturen

00:03:35

es gibt also Temperaturen bei

00:03:36

negativ, was auch erklärt,

00:03:38

wir sehen jedes Mal die

00:03:40

auf den Kontrollpunkten angegeben,

00:03:42

Verlustschritte bei Temperaturen

00:03:44

der extrem kalt war und wer

00:03:46

erklärte auch die Zahl der Todesfälle

00:03:48

wer also ein erstes Konzept haben könnte

00:03:50

grundlegend, um sich an die Visualisierung zu erinnern,

00:03:52

es dient.

00:03:52

Eine Geschichte erzählen wie

00:03:54

Ich habe es einfach getan.

00:03:56

2. sehr wichtiges Element, das man im Auge behalten sollte,

00:04:00

es ist, dass es normalerweise erlaubt

00:04:01

wenn es gut gemacht ist,

00:04:04

um sofort eine Nachricht zu übermitteln.

00:04:06

Also diese 2. Illustration, dass

00:04:08

ist mein Glaube sehr, sehr hübsch, also

00:04:11

in Rosette wie in Helix,

00:04:14

wie hier zu sehen ist.

00:04:17

So wurde es realisiert

00:04:19

von Florence Nightingale,

00:04:20

also wer war Krankenschwester für die Armee

00:04:23

Briten und die versuchten zu zeigen.

00:04:26

An die britische Armee in der Tat, dass y

00:04:28

hatte ein großes gesundheitliches Problem auf der,

00:04:31

auf dem Schlachtfeld,

00:04:34

vor allem auf der Ebene der Krankenstationen

00:04:36

die neben der Vorderseite für

00:04:40

zeigen tatsächlich, dass die wichtigsten

00:04:42

Todesursache im Krieg

00:04:45

der Krim während der Haft von

00:04:48

Krim war Probleme von Krankheiten

00:04:50

die daher epidemisch genannt wurde

00:04:52

ungefähr von den Epidemien

00:04:55

auf den Krankenstationen.

00:04:57

Und so gibt es dann tatsächlich die Notwendigkeit

00:05:00

auf Krankenstationen und im Feld

00:05:02

des Kampfes und daher besteht die Notwendigkeit,

00:05:04

zu gehen und Gesundheitsregeln festzulegen.

00:05:06

Also im Jahr 2020, mit COVID,

00:05:08

es ist nur umweltfreundlicher.

00:05:10

Also schon damals gab es das

00:05:12

Art der Argumentation dort und in der Tat dies

00:05:14

die Sie einfach hier haben,

00:05:17

Es ist eine Rosette, die anzeigt

00:05:19

für jeden Monat,

00:05:20

also hier sehen Sie April Mai,

00:05:22

Juni, Juli und so weiter Jahre,

00:05:24

Wir werden verschiedene Farben für

00:05:26

die Todesursachen erklären.

00:05:28

Wenn ich mich also richtig erinnere,

00:05:30

schwarz entspricht den Toten auf

00:05:33

das Schlachtfeld, das Rosa,

00:05:35

Ich denke, es ist das Ergebnis der

00:05:37

Komplikationen von Kriegswunden

00:05:39

um es sehr einfach zu machen und dann die.

00:05:42

Blau entspricht Krankheiten

00:05:44

Epidemien und da gehen wir tatsächlich hin

00:05:47

zählt das sofort und vor allem

00:05:49

hier schauen wir uns wieder den Januar 1855 an.

00:05:52

Der Anteil epidemischer Krankheiten

00:05:53

was absolut riesig ist durch

00:05:55

Beziehung zu den Todesfällen, die

00:05:57

konnte erwarten auf.

00:05:58

Es ist auf diesen Schlachtfeldern

00:06:00

und am Ende tatsächlich,

00:06:01

man kann das Problem sofort sehen,

00:06:03

also epidemische Krankheiten, die töten

00:06:05

mehr als der Krieg selbst und in

00:06:08

mehr davon, also bewarb sie sich

00:06:10

ein Zoom in der Tat hier in Bezug auf

00:06:12

was Sie uns zeigen möchten.

00:06:14

Es war also extrem komplett in

00:06:16

die Art und Weise, wie Sie dort angezeigt werden, wenn Sie

00:06:18

zeigen Sie dies den britischen Generälen,

00:06:20

Nun, es gibt keine Debatte.

00:06:22

In der Tat müssen Sie nur zeigen

00:06:24

In diesem Bereich, um Bah zu sagen, ist es notwendig

00:06:27

Festlegung von Hygienevorschriften auf.

00:06:28

Auf die in den britischen Armeen und damit

00:06:31

dort wird die Nachricht sofort übergeben,

00:06:33

es besteht nicht unbedingt bedarf es einer Polemik.

00:06:37

Das letzte Element, und das ist,

00:06:39

Ich denke, vielleicht die offensichtlichste

00:06:41

von allem, was ich euch zeigen konnte,

00:06:44

es ist nur eines.

00:06:45

Eine Visualisierung wird zum Rendern verwendet

00:06:47

Dinge offensichtlich, wenn es nicht war

00:06:50

überhaupt nicht mit Rohdaten.

00:06:53

Den letzten Fall möchte ich Ihnen zeigen,

00:06:56

also ist es immer

00:06:57

historische Dinge,

00:06:58

aber dass ich immer noch eine

00:07:01

Zeiten extrem interessant.

00:07:02

Es wird diese Karte von London sein, die

00:07:05

wurde 1854 von John Snow hergestellt.

00:07:08

Und ja, es kann nicht erfunden werden,

00:07:10

während es eine Epidemie gab

00:07:13

Cholera auf London, das war's.

00:07:16

Und so versuchen wir, die Ursache abzuschätzen

00:07:19

dieser Cholera-Epidemie.

00:07:21

Also ohne ins Detail zu gehen,

00:07:24

wir fragten uns, ob es in der Luft lag,

00:07:26

Wir fragten uns, ob es ansteckend war

00:07:28

und so weiter

00:07:29

und so weiter.

00:07:29

Und so hatten wir diese Person dort angeklagt,

00:07:32

also ein Arzt, der versucht zu untersuchen für

00:07:35

verstehe ein wenig, was los war.

00:07:37

Also er, seine Methode,

00:07:39

es war relativ einfach,

00:07:40

es sollte eine Karte der Nachbarschaft nehmen

00:07:44

von Soho nach London und geh put.

00:07:46

In Rechteck auf jedem

00:07:48

oder es gab einen Tod,

00:07:50

also wollten wir die

00:07:51

Adressen von Cholera-Todesfällen.

00:07:53

Und jedes Mal,

00:07:54

bei einer Landung,

00:07:55

wir wollten dieses Rechteck ergänzen,

00:07:57

also was wir sehr schnell realisiert haben,

00:07:59

es ist, dass es bereits lokalisiert wurde

00:08:00

auf sehr kleinem Raum.

00:08:02

Also, wer hier war und wann wir hineinzoomen,

00:08:05

wir sehen, dass es hier eine Wasserstelle gab

00:08:07

der mitten in einer Gegend war

00:08:09

oder es gab viele Tote.

00:08:12

Also nochmals,

00:08:13

etwas, das nicht unbedingt gesehen wurde

00:08:15

nur mit einer Liste von Adressen.

00:08:17

Mit den entsprechenden Todesfällen und

00:08:19

also in der Tat, durch Zoomen,

00:08:20

wir erkennen, dass wir dort haben

00:08:23

Schreibt Pump, also ist es das, was es ist

00:08:26

die Wasserstelle und in der Tat sind wir.

00:08:29

Wir erkennen, dass einfach

00:08:31

in dieser Wasserstelle,

00:08:33

Babywindeln waren weggeworfen worden

00:08:35

der an Cholera litt,

00:08:37

es war also tatsächlich das 19. Jahrhundert,

00:08:39

aber aus dem 19. Jahrhundert und der

00:08:42

Sanitäre Standards erneut

00:08:44

nicht anwesend war und daher die Tatsache

00:08:46

verschmutzte Windeln auf

00:08:49

eines Babys, das Cholera hatte.

00:08:51

Menschen, plötzlich,

00:08:52

gehen Sie und sammeln Sie Wasser zu

00:08:53

trinken und sich daher anstecken,

00:08:56

und damit von dort aus,

00:08:58

Wir konnten diese Pumpe schließen.

00:09:00

Und das sofort,

00:09:00

plötzlich, auf diesem Gebiet,

00:09:02

die Zahl der AA-Cholera ging drastisch zurück.

00:09:05

Hier sind Sie also, Sie sehen von

00:09:07

Dinge, die nicht verstanden werden konnten,

00:09:10

es wurde einfach angezeigt auf

00:09:12

eine Karte und wir konnten die

00:09:14

Problem, das wir am

00:09:16

zu diesem Thema zu dieser Epidemie von

00:09:18

Cholera und Sie zu überzeugen

00:09:20

ein wenig mehr von diesem Fall.

00:09:23

Was ich Ihnen zeigen wollte,

00:09:25

es war in einem kleinen Fall, in dem wir

00:09:27

wird diese Datentabelle haben.

00:09:30

Also die Monate mit der Anzahl der Verkäufe,

00:09:32

Umsatz in Tausend Euro

00:09:34

die für ein Unternehmen durchgeführt wurde,

00:09:36

egal welche.

00:09:37

Und so werde ich Sie bitten,

00:09:39

Nehmen Sie diese paar Sekunden von

00:09:40

denke und sage zu mir Bah voilà,

00:09:42

mit dieser Tabelle,

00:09:43

Was können Sie

00:09:45

Erzählen Sie mir, was in der

00:09:47

in diesem Semester?

00:09:52

Das war's, ich gebe Ihnen ein paar Sekunden.

00:09:53

Andernfalls pausieren Sie, wenn Sie

00:09:55

etwas mehr Zeit haben wollen.

00:09:57

Mir persönlich fällt es schwer, huh.

00:09:59

Ich sehe eindeutig, dass es in der Tat

00:10:01

hier sind auf jeden Fall ein

00:10:03

Fluktuation, die existiert.

00:10:04

Dort geht es hinauf, es geht runter, also

00:10:05

dort scheint es ein Wert zu sein

00:10:07

von einem relativ niedrigen Wert

00:10:09

im Vergleich zu anderen, et cetera.

00:10:11

Aber nichts sehr Schlüssiges.

00:10:12

Auf der anderen Seite, wenn es auf einem

00:10:14

Grafik so wie ich es getan habe

00:10:16

es sind genau die gleichen Werte,

00:10:18

wir gehen sofort in der Tat

00:10:20

Dinge visuell erkennen

00:10:21

das wird uns aufspringen.

00:10:23

Schon haben wir den ganzen Teil auf den Extremen,

00:10:26

dass das Auge sehr an Flecken gewöhnt ist.

00:10:28

Die Werte, die das sind,

00:10:29

die sich ein wenig von der Masse abheben,

00:10:32

Da sehen wir also sofort, dass die

00:10:34

bester Monat und der Monat Mai und das

00:10:37

der schlechteste Monat und der Monat März,

00:10:39

2. Element, das dann

00:10:41

eine etwas sekundäre Art der Wahrnehmung,

00:10:43

es ist in der Tat die erste

00:10:44

Das Viertel war schlechter als das 2. Quartal.

00:10:46

Dort sehen wir, dass wir 3 Punkte haben, die

00:10:49

relativ, das ist in der Nähe, die wir tun werden

00:10:51

sagen wir von 50 und dort sehen wir alles von

00:10:54

Fortsetzung, dass wir abheben und dass auf der

00:10:56

Ende des 2. Quartals sind wir eher

00:10:58

auf Werte um 60. 10h

00:11:02

Man kann auch das Auge direkt gehen,

00:11:03

in jedem Fall

00:11:04

das Gehirn wird versuchen, es zu verfolgen

00:11:05

ein Recht, dies zu vereinfachen.

00:11:07

Und es ist wahr, dass am Ende,

00:11:09

wir sind eher auf einem Trend, der

00:11:11

im Laufe des Quartals wieder gestiegen.

00:11:15

Und noch etwas, das wir

00:11:17

könnte daher dort finden,

00:11:18

es geht ein wenig weiter,

00:11:21

es kann eine Grundierung von

00:11:23

Herbst für den Sommer, weil wir vorbeikommen

00:11:25

von 75.000 im Mai bis fast

00:11:28

60000 im Juni, also das war's, all das,

00:11:30

es ist sehr schwierig zu haben

00:11:32

in einer Datentabelle,

00:11:34

also manchmal versuchen,

00:11:35

etwas verstehen.

00:11:36

Bah komm schon,

00:11:37

wir machen schnell einen Tisch

00:11:39

aus der Tabelle,

00:11:40

Wir erstellen schnell eine Grafik auf

00:11:43

Excel und wir können sofort sehen.

00:11:45

Dinge, die uns nicht überspringen würden

00:11:47

für die Augen, wenn wir es nicht gehabt hätten.

00:11:49

Also los geht's,

00:11:50

Brunnen

00:11:51

all diese grundlegenden Begriffe

00:11:53

und das Interesse, das es geben kann

00:11:56

, um Datenvisualisierung zu betreiben.

00:00:02

explicações de compreensão

00:00:04

e conceitos fundamentais

00:00:06

em torno da visualização de dados.

00:00:08

Para isso, vamos levar algumas ilustrações

00:00:11

visualização que são históricas e

00:00:14

famoso e também para mostrar que lá,

00:00:16

o que é chamado de visualização de dados,

00:00:19

não é algo recente.

00:00:21

Então o primeiro conceito fundamental para

00:00:23

ter em mente é contar histórias.

00:00:25

Pesquisa de visualizações

00:00:26

para contar uma história.

00:00:28

Ele procura explicar alguns

00:00:30

algo com uma jornada.

00:00:32

Para pensar e não tipicamente em

00:00:34

faz o diagrama que você tem aqui.

00:00:36

Conta uma história e tanto.

00:00:39

E além disso,

00:00:40

esta é a história da França.

00:00:41

Em todo caso,

00:00:42

as histórias das Guerras Francesas.

00:00:44

Então esta ilustração foi

00:00:46

dirigido por Charles Joseph Minard que

00:00:48

representa a campanha russa,

00:00:50

assim de 1812 a 1813 que

00:00:53

foi liderado por Napoleão.

00:00:54

Então, o que podemos ler

00:00:57

neste gráfico para que você tenha

00:00:59

na verdade, o número de tropas

00:01:01

que representava por isso.

00:01:03

A largura da linha já assim,

00:01:05

é uma coisa e tanto

00:01:07

inteligente para torná-lo visual e

00:01:09

por isso teremos o avanço das tropas

00:01:11

Francês em território russo em

00:01:13

a partir deste rio lá que será

00:01:15

afundar em terras russas e, de fato,

00:01:17

como e quando,

00:01:19

veremos que a linha está diminuindo,

00:01:21

é cada vez menos ***** e que

00:01:24

corresponde às perdas que são

00:01:26

foram sofridos pelo exército francês durante

00:01:28

de seu avanço em território russo.

00:01:31

Então aqui nós avançamos, avançamos,

00:01:33

seguimos em frente, seguimos em frente.

00:01:34

Temos na passagem para postos de controle

00:01:37

com valores ou eles se foram.

00:01:40

422000 eram apenas 400000,

00:01:43

et cetera et cetera,

00:01:45

e assim por diante.

00:01:47

Com também as cidades que foram

00:01:49

conheceu e chegamos de repente em Moscou,

00:01:52

já eram apenas 100.000.

00:01:54

E então,

00:01:54

você realmente tem aposentadoria em preto

00:01:57

de modo que o famoso retiro da Rússia

00:01:59

ou o exército francês deixou

00:02:01

no meio do inverno na França, porque

00:02:03

que o czar tinha praticado o la,

00:02:05

ele simplesmente queimou Moscou.

00:02:07

Então os soldados não tinham

00:02:09

não tinha mais uma casa não é

00:02:12

construir para que eles saíram.

00:02:13

Bem, eu não vou fazer a história da França,

00:02:16

desculpe eu espalhar um pouco uh eu

00:02:19

Eu me desvio.

00:02:20

Em todo caso,

00:02:21

aqui é a linha vermelha corresponde ao

00:02:24

retirada das tropas francesas.

00:02:26

E então nós realmente vemos que

00:02:28

dói-me, que ele menu.

00:02:30

Nós já podemos ver aqui que houve um primeiro,

00:02:33

um primeiro retorno de

00:02:35

algumas tropas e, finalmente,

00:02:37

que chegaram apenas 16 km,

00:02:40

em seguida, a passagem deste rio.

00:02:42

Então era uma bah,

00:02:44

o que agora é chamado de

00:02:46

berezina que corresponde a um

00:02:48

episódio desta campanha da Rússia,

00:02:50

Eu não me importo.

00:02:51

Você pode olhar para ele na Wikipédia,

00:02:52

Se estiver interessado, eu vou parar por aí.

00:02:55

Em todo caso,

00:02:56

aqui é como ilustrar em um muito

00:02:58

simples, em vez de uma grande pintura

00:02:59

com datas e des,

00:03:01

um volume de tropas com

00:03:03

também potencialmente lugares.

00:03:04

Bah aqui em um relance nós entendemos isso

00:03:06

que aconteceu e percebemos também.

00:03:09

Bah de fato da história que poderia

00:03:12

ter sobre esta perda como e quando

00:03:14

mede os passos-chave para e para os diferentes,

00:03:16

as várias perdas que podem ter ocorrido.

00:03:19

Além disso, teremos outra escala.

00:03:22

Então isso também,

00:03:23

é muito interessante, na verdade, o

00:03:25

gráfico é muito completo com o

00:03:27

temperaturas que você tem aqui e em cada

00:03:29

passos do golpe especialmente no retorno.

00:03:31

O que tão retiro no inverno na Rússia é igual,

00:03:34

temperaturas extremamente frias

00:03:35

por isso há temperaturas em

00:03:36

negativo que também explica o,

00:03:38

vemos cada vez que o

00:03:40

indicado nos postos de controle,

00:03:42

passos de perda nas temperaturas

00:03:44

que era extremamente frio e que

00:03:46

também explicou o número de mortes

00:03:48

que poderia, portanto, ter o primeiro conceito

00:03:50

fundamental para lembrar sobre a visualização,

00:03:52

serve.

00:03:52

Contando uma história como

00:03:54

Acabei de fazer isso.

00:03:56

2º elemento muito importante a ter em mente,

00:04:00

é que normalmente permite

00:04:01

se for bem feito,

00:04:04

para transmitir instantaneamente uma mensagem.

00:04:06

Então, esta 2ª ilustração que

00:04:08

é a minha fé muito bonita assim

00:04:11

em roseta como em hélice,

00:04:14

como pode ser visto aqui.

00:04:17

Então foi realizado

00:04:19

por Florence Nightingale,

00:04:20

então, quem era uma enfermeira para o exército

00:04:23

Britânicos e que tentaram mostrar.

00:04:26

Para o exército britânico de fato que y

00:04:28

tinha um grande problema de saúde no,

00:04:31

no campo de batalha,

00:04:34

especialmente ao nível de enfermarias

00:04:36

que estava ao lado da frente para

00:04:40

realmente mostrar que o principal

00:04:42

causa da morte na guerra

00:04:45

da Criméia durante a custódia de

00:04:48

Crimeia era problema de doenças

00:04:50

que foi chamado de epidemia, portanto,

00:04:52

aproximadamente do das epidemias

00:04:55

nas enfermarias.

00:04:57

E assim há necessidade, na verdade, então

00:05:00

em enfermarias e no campo

00:05:02

de batalha e, portanto, há a necessidade de

00:05:04

para ir e estabelecer regras de saúde.

00:05:06

Então, em 2020, com o COVID,

00:05:08

é apenas mais ecológico.

00:05:10

Então já na época havia essa

00:05:12

tipo de raciocínio lá e de fato este

00:05:14

que você simplesmente tem aqui,

00:05:17

é uma janela de rosas que vai indicar

00:05:19

para cada mês,

00:05:20

então aqui você vê Abril Maio,

00:05:22

Junho, julho e assim por diante,

00:05:24

teremos cores diferentes para

00:05:26

explicar as causas da mortalidade.

00:05:28

Então, se bem me lembro,

00:05:30

preto corresponde aos mortos em

00:05:33

o campo de batalha, o rosa,

00:05:35

Eu acho que é como resultado do

00:05:37

complicações de feridas de guerra

00:05:39

para torná-lo muito simples e, em seguida, o .

00:05:42

Azul corresponde a doenças

00:05:44

epidemias e lá, na verdade, vamos

00:05:47

instantaneamente conta isso e acima de tudo

00:05:49

aqui novamente olhamos para janeiro de 1855.

00:05:52

A proporção de doenças epidêmicas

00:05:53

que é absolutamente enorme por

00:05:55

relação com as mortes que são

00:05:57

poderia esperar.

00:05:58

É nestes campos de batalha.

00:06:00

e no final, de fato,

00:06:01

pode-se ver instantaneamente o problema,

00:06:03

tão doenças epidêmicas que matam

00:06:05

mais do que a guerra em si e em

00:06:08

mais do que isso para que ela se inscreveu

00:06:10

um zoom de fato aqui em relação a

00:06:12

o que você quer nos mostrar.

00:06:14

Então foi extremamente completo em

00:06:16

a maneira de exibir lá quando você

00:06:18

mostrar isso aos generais britânicos,

00:06:20

Bem, não há debate.

00:06:22

Na verdade, você só tem que mostrar

00:06:24

esta área para dizer Bah é necessário

00:06:27

estabelecer regras sanitárias sobre.

00:06:28

Sobre os exércitos britânicos e, portanto,

00:06:31

lá, a mensagem é imediatamente passada,

00:06:33

não há necessariamente uma necessidade de polêmicas.

00:06:37

O último elemento, e isto é,

00:06:39

Eu acho que, talvez o mais óbvio

00:06:41

de tudo o que eu tenho sido capaz de mostrar-lhe,

00:06:44

é apenas um.

00:06:45

Uma visualização é usada para renderizar

00:06:47

coisas óbvias quando não era

00:06:50

não com dados brutos.

00:06:53

O último caso que eu quero te mostrar,

00:06:56

por isso é sempre

00:06:57

coisas históricas,

00:06:58

mas que eu ainda encontrar um

00:07:01

vezes extremamente interessante.

00:07:02

Vai ser este mapa de Londres que

00:07:05

foi feito em 1854 por John Snow.

00:07:08

E sim, não pode ser inventado,

00:07:10

enquanto havia uma epidemia

00:07:13

cólera em Londres, é isso.

00:07:16

E assim tentamos estimar a causa

00:07:19

desta epidemia de cólera.

00:07:21

Então, sem entrar em detalhes,

00:07:24

nos perguntamos se estava no ar,

00:07:26

nos perguntamos se era contagioso

00:07:28

e assim por diante

00:07:29

e assim por diante.

00:07:29

E então nós tínhamos cobrado essa pessoa lá,

00:07:32

assim um médico para tentar investigar para

00:07:35

entender um pouco o que estava acontecendo.

00:07:37

Então ele, seu método,

00:07:39

era relativamente simples,

00:07:40

era para tomar um mapa do bairro

00:07:44

do Soho para Londres e vá colocar.

00:07:46

Em retângulo em cada

00:07:48

nível ou houve uma morte,

00:07:50

então nós estávamos indo para obter o

00:07:51

endereços de mortes por cólera.

00:07:53

E toda vez,

00:07:54

em um pouso,

00:07:55

nós íamos adicionar a este retângulo,

00:07:57

então o que percebemos muito rapidamente,

00:07:59

é que já foi localizado

00:08:00

em uma área muito pequena.

00:08:02

Então, quem estava aqui e quando nós ampliamos,

00:08:05

vemos que havia um ponto de água aqui

00:08:07

que estava bem no meio de uma área

00:08:09

ou houve muitas mortes.

00:08:12

Então, novamente,

00:08:13

algo que não foi necessariamente visto

00:08:15

apenas com uma lista de endereços.

00:08:17

Com as mortes correspondentes e

00:08:19

então, de fato, ao ampliar,

00:08:20

percebemos que temos lá

00:08:23

Escreve Bomba, então é o que é

00:08:26

o ponto de água e, de fato, estamos.

00:08:29

Percebemos que simplesmente

00:08:31

neste ponto de água,

00:08:33

fraldas de bebê tinha sido jogado fora

00:08:35

que sofria de cólera,

00:08:37

então, de fato, foi no século XIX,

00:08:39

mas a partir do século XIX e do

00:08:42

normas sanitárias mais uma vez

00:08:44

não estava presente e, portanto, o fato

00:08:46

jogar fraldas sujas em

00:08:49

de um bebê que tinha cólera.

00:08:51

Pessoas, de repente,

00:08:52

ir e coletar água para

00:08:53

beber e, portanto, infectar-se,

00:08:56

e, portanto, a partir daí,

00:08:58

conseguimos fechar a bomba.

00:09:00

E instantaneamente,

00:09:00

de repente, nesta área,

00:09:02

o número de cólera AA diminuiu drasticamente.

00:09:05

Então aqui está você, você vê de

00:09:07

coisas que não podiam ser entendidas,

00:09:10

ele foi simplesmente exibido em

00:09:12

um mapa e fomos capazes de resolver o

00:09:14

problema que tinha em

00:09:16

sobre isso nesta epidemia de

00:09:18

cólera e para convencê-lo

00:09:20

um pouco mais desse caso.

00:09:23

O que eu queria te mostrar,

00:09:25

foi em um pequeno caso onde nós

00:09:27

vai ter essa tabela de dados.

00:09:30

Então, os meses com o número de vendas,

00:09:32

volume de negócios em milhares de euros

00:09:34

que foi realizado para uma empresa,

00:09:36

não importa qual.

00:09:37

E então eu vou pedir-lhe para

00:09:39

tomar este poucos segundos de

00:09:40

pensar e me dizer bah voilà,

00:09:42

com essa tabela,

00:09:43

o que você é capaz de

00:09:45

me diga sobre o que aconteceu no

00:09:47

durante este semestre?

00:09:52

É isso, vou te dar alguns segundos.

00:09:53

Caso contrário, pausa se você

00:09:55

querem um pouco mais de tempo.

00:09:57

Eu, pessoalmente, tenho dificuldade em não.

00:09:59

Claramente, eu vejo que há de fato,

00:10:01

aqui estão, em qualquer caso, um

00:10:03

flutuação que existem.

00:10:04

Lá vai ele lá em cima ele vai para baixo assim

00:10:05

lá parece ser um valor

00:10:07

de um valor relativamente baixo

00:10:09

em comparação com outros, etc.

00:10:11

Mas nada muito conclusivo.

00:10:12

Por outro lado, se ele é exibido em um

00:10:14

gráfico assim como eu fiz isso

00:10:16

são exatamente os mesmos valores,

00:10:18

vamos imediatamente, de fato,

00:10:20

detectar visualmente as coisas

00:10:21

que vai saltar para fora em nós.

00:10:23

Já temos toda a parte nos extremos,

00:10:26

que o olho está muito acostumado a detectar.

00:10:28

Os valores que são isso,

00:10:29

que se destacam um pouco da multidão,

00:10:32

por isso lá vemos instantaneamente que o

00:10:34

melhor mês eo mês de maio e que

00:10:37

o pior mês e o mês de março,

00:10:39

2º elemento que pode ser, então,

00:10:41

uma maneira um pouco secundária de perceber,

00:10:43

é que de fato o primeiro

00:10:44

O quarto foi pior que o 2º.

00:10:46

Lá vemos que temos 3 pontos que são

00:10:49

relativamente que é em torno de nós vamos

00:10:51

dizer de 50 e lá vemos tudo de

00:10:54

continuação que decolar e que no

00:10:56

fim do 2º trimestre estamos bastante

00:10:58

sobre valores em torno de 60. 70.

00:11:02

Pode-se também o olho vai diretamente,

00:11:03

em qualquer caso,

00:11:04

o cérebro vai tentar rastrear

00:11:05

um direito de simplificar isso.

00:11:07

E é verdade que no final,

00:11:09

estamos em uma tendência que é

00:11:11

para cima novamente ao longo do trimestre.

00:11:15

E outra coisa que nós

00:11:17

poderia encontrar, portanto, lá,

00:11:18

ele vai um pouco mais longe,

00:11:21

pode ser uma cartilha de

00:11:23

cair para o verão, porque passamos

00:11:25

de 75.000 em maio para quase

00:11:28

60000 em junho, então é isso, tudo isso,

00:11:30

é muito difícil ter

00:11:32

em uma tabela de dados,

00:11:34

por isso, às vezes, tentar

00:11:35

entender alguma coisa.

00:11:36

Bah vamos lá,

00:11:37

rapidamente fazer uma mesa

00:11:39

da mesa,

00:11:40

rapidamente fazemos um gráfico sobre

00:11:43

Excel e podemos ver imediatamente.

00:11:45

Coisas que não pulariam para nós

00:11:47

aos olhos se não tivéssemos tido.

00:11:49

Então aqui vamos nós,

00:11:50

poço

00:11:51

todas essas noções fundamentais

00:11:53

e o interesse de que pode haver

00:11:56

para fazer a visualização de dados.

00:00:02

uitleg van begrip

00:00:04

en fundamentele concepten

00:00:06

rond datavisualisatie.

00:00:08

Daarvoor zullen we enkele illustraties maken

00:00:11

visualisatie die historisch en

00:00:14

beroemd en ook om je te laten zien dat daar,

00:00:16

wat datavisualisatie wordt genoemd,

00:00:19

het is niet iets recents.

00:00:21

Dus het eerste fundamentele concept om

00:00:23

om in gedachten te hebben is storytelling.

00:00:25

Visualisaties zoeken

00:00:26

om een verhaal te vertellen.

00:00:28

Het probeert enkele

00:00:30

iets met een reis.

00:00:32

Om te denken en er typisch in

00:00:34

maakt het diagram dat je hier hebt.

00:00:36

Het vertelt een heel verhaal.

00:00:39

En bovendien,

00:00:40

dit is de geschiedenis van Frankrijk.

00:00:41

In ieder geval,

00:00:42

de geschiedenissen van de Franse oorlogen.

00:00:44

Dus deze illustratie was

00:00:46

geregisseerd door Charles Joseph Minard die

00:00:48

vertegenwoordigt de Russische campagne,

00:00:50

dus van 1812 tot 1813 die

00:00:53

werd geleid door Napoleon.

00:00:54

Dus wat kunnen we lezen

00:00:57

op deze grafiek zodat je

00:00:59

in feite het aantal troepen

00:01:01

die daardoor vertegenwoordigd werd.

00:01:03

De breedte van de lijn dus al dat,

00:01:05

het is nogal een dingetje

00:01:07

slim om het visueel en

00:01:09

dus we zullen de opmars van de troepen hebben

00:01:11

Frans in Russisch grondgebied bij

00:01:13

van deze rivier daar zal zijn

00:01:15

zinken in Russische landen en in feite,

00:01:17

als en wanneer,

00:01:19

we zullen zien dat de lijn afneemt,

00:01:21

het is steeds minder ***** en dat

00:01:24

komt overeen met de verliezen die

00:01:26

werden geleden door het Franse leger tijdens

00:01:28

van hun opmars naar Russisch grondgebied.

00:01:31

Dus hier gaan we vooruit, we gaan vooruit,

00:01:33

we gaan vooruit, we gaan vooruit.

00:01:34

We hebben bij de doorgang naar checkpoints

00:01:37

met waarden of ze zijn weg.

00:01:40

422000 waren het er slechts 400000,

00:01:43

et cetera et cetera,

00:01:45

enzovoort.

00:01:47

Met ook de steden die

00:01:49

ontmoet en we komen plotseling aan in Moskou,

00:01:52

het waren er al maar 100.000.

00:01:54

En dan,

00:01:54

je hebt eigenlijk pensioen in het zwart

00:01:57

dus de beroemde terugtrekking uit Rusland

00:01:59

of het Franse leger vertrok

00:02:01

midden in de winter in Frankrijk omdat

00:02:03

dat de tsaar de la had beoefend,

00:02:05

hij had moskou gewoon in brand gestoken.

00:02:07

De soldaten hadden dus geen

00:02:09

geen huis meer gehad is geen

00:02:12

bouwen dus ze vertrokken.

00:02:13

Nou, ik ga de geschiedenis van Frankrijk niet maken,

00:02:16

sorry dat ik een beetje uitspreid uh ik

00:02:19

Ik dwaal af.

00:02:20

In ieder geval,

00:02:21

hier is de rode lijn komt overeen met de

00:02:24

terugtrekking van Franse troepen.

00:02:26

En dus zien we eigenlijk dat

00:02:28

het doet me pijn, dat het menu.

00:02:30

We kunnen hier al zien dat er een primeur was geweest,

00:02:33

een eerste terugkeer van

00:02:35

enkele troepen en ten slotte,

00:02:37

die slechts 10 mijl zijn aangekomen,

00:02:40

dan de doorgang van deze rivier.

00:02:42

Het was dus een bah,

00:02:44

wat nu een

00:02:46

berezina die overeenkomt met een

00:02:48

aflevering van deze campagne uit Rusland,

00:02:50

Het maakt me niet uit.

00:02:51

Je kunt het bekijken op Wikipedia,

00:02:52

als je geïnteresseerd bent, zal ik het daar laten.

00:02:55

In ieder geval,

00:02:56

hier is hoe te illustreren in een zeer

00:02:58

simpel in plaats van een groot schilderij

00:02:59

met data en des,

00:03:01

een aantal troepen met

00:03:03

ook potentieel plaatsen.

00:03:04

Bah hier in een oogopslag begrijpen we dit

00:03:06

dat gebeurde en wij beseffen het ook.

00:03:09

Bah inderdaad van de geschiedenis die

00:03:12

hebben op dit verlies als en wanneer

00:03:14

meet de belangrijkste stappen naar en de verschillende,

00:03:16

de verschillende verliezen die zich kunnen hebben voorgedaan.

00:03:19

Daarnaast krijgen we nog een schaal.

00:03:22

Dus ook dat,

00:03:23

het is eigenlijk heel interessant de

00:03:25

grafiek is zeer compleet met de

00:03:27

temperaturen die je hier en bij elk hebt

00:03:29

stappen van de klap vooral op de terugkomst.

00:03:31

Wat zo terugtrekken in de winter in Rusland gelijk is,

00:03:34

extreem koude temperaturen

00:03:35

dus er temperaturen op

00:03:36

negatief wat ook de,

00:03:38

we zien elke keer de

00:03:40

aangegeven op de controleposten,

00:03:42

verliesstappen op temperaturen

00:03:44

wie het extreem koud had en wie

00:03:46

verklaarde ook het aantal sterfgevallen

00:03:48

die dus het eerste concept zou kunnen hebben

00:03:50

fundamenteel om te onthouden over visualisatie,

00:03:52

het dient.

00:03:52

Een verhaal vertellen zoals

00:03:54

Ik deed het gewoon.

00:03:56

2e zeer belangrijk element om in gedachten te hebben,

00:04:00

het is dat het normaal gesproken toestaat

00:04:01

als het goed gedaan is,

00:04:04

om direct een boodschap over te brengen.

00:04:06

Dus deze 2e illustratie die

00:04:08

is mijn geloof heel erg mooi dus

00:04:11

in rozet als in helix,

00:04:14

zoals hier te zien is.

00:04:17

Zo werd het gerealiseerd

00:04:19

door Florence Nightingale,

00:04:20

dus wie was een verpleegster voor het leger

00:04:23

Britten en die probeerden te laten zien.

00:04:26

Aan het Britse leger in feite dat y

00:04:28

had een groot gezondheidsprobleem op de,

00:04:31

op het slagveld,

00:04:34

vooral op het niveau van ziekenboeg

00:04:36

die naast de voorkant was voor

00:04:40

eigenlijk laten zien dat de belangrijkste

00:04:42

doodsoorzaak bij oorlog

00:04:45

van de Krim tijdens de hechtenis van

00:04:48

Krim was problemen van ziekten

00:04:50

wat daarom epidemie werd genoemd

00:04:52

ongeveer van de van de epidemieën

00:04:55

op de ziekenboeg.

00:04:57

En dus is er dan eigenlijk wel degelijk behoefte aan

00:05:00

op ziekenboeg en in het veld

00:05:02

van de strijd en daarom is er de noodzaak om

00:05:04

om gezondheidsvoorschriften op te stellen.

00:05:06

Dus in 2020, met COVID,

00:05:08

het is alleen maar milieuvriendelijker.

00:05:10

Dus toen al was er dit

00:05:12

soort redenering daar en in feite dit

00:05:14

die je hier gewoon hebt,

00:05:17

het is een roosvenster dat aangeeft

00:05:19

voor elke maand,

00:05:20

dus hier zie je april mei,

00:05:22

Juni, juli en ga zo maar door jaren,

00:05:24

we zullen verschillende kleuren hebben voor

00:05:26

verklaar de oorzaken van sterfte.

00:05:28

Dus als ik het me goed herinner,

00:05:30

zwart komt overeen met de doden op

00:05:33

het slagveld, het roze,

00:05:35

Ik denk dat het is als gevolg van de

00:05:37

complicaties van oorlogswonden

00:05:39

om het heel eenvoudig te maken en dan de de.

00:05:42

Blauw komt overeen met ziekten

00:05:44

epidemieën en daar gaan we in feite

00:05:47

telt dat direct en vooral

00:05:49

ook hier kijken we naar januari 1855.

00:05:52

Het aandeel epidemische ziekten

00:05:53

die absoluut enorm is door

00:05:55

relatie tot de sterfgevallen die

00:05:57

kon verwachten op.

00:05:58

Het is op deze slagvelden

00:06:00

en uiteindelijk, inderdaad,

00:06:01

men kan het probleem onmiddellijk zien,

00:06:03

dus epidemische ziekten die doden

00:06:05

meer dan de oorlog zelf en in

00:06:08

meer van dat dus solliciteerde ze

00:06:10

een zoom in feite hier in relatie tot

00:06:12

wat u ons wilt laten zien.

00:06:14

Het was dus uiterst compleet in

00:06:16

de manier om daar weer te geven wanneer je

00:06:18

toon dit aan de Britse generaals,

00:06:20

Welnu, er is geen debat.

00:06:22

Sterker nog, je hoeft alleen maar te laten zien

00:06:24

dit gebied om Bah te zeggen het is noodzakelijk

00:06:27

sanitaire voorschriften vast te stellen op.

00:06:28

Op de in de Britse legers en dus

00:06:31

daar wordt het bericht onmiddellijk doorgegeven,

00:06:33

er is niet per se behoefte aan polemieken.

00:06:37

Het laatste element, en dat is,

00:06:39

Ik denk, misschien wel de meest voor de hand liggende

00:06:41

van alles wat ik u heb kunnen laten zien,

00:06:44

het is er maar één.

00:06:45

Een visualisatie wordt gebruikt om te renderen

00:06:47

dingen die duidelijk waren als het niet

00:06:50

helemaal niet met ruwe data.

00:06:53

Het laatste geval wil ik je laten zien,

00:06:56

dus het is altijd

00:06:57

historische dingen,

00:06:58

maar dat ik nog steeds een

00:07:01

tijden buitengewoon interessant.

00:07:02

Het wordt deze kaart van Londen die

00:07:05

werd in 1854 gemaakt door John Snow.

00:07:08

En ja, het is niet uit te vinden,

00:07:10

terwijl er een epidemie was

00:07:13

cholera op Londen, dat is het.

00:07:16

En dus proberen we de oorzaak in te schatten.

00:07:19

van deze cholera-epidemie.

00:07:21

Dus zonder in details te treden,

00:07:24

we vroegen ons af of het in de lucht was,

00:07:26

we vroegen ons af of het besmettelijk was

00:07:28

enzovoort

00:07:29

enzovoort.

00:07:29

En dus hadden we deze persoon daar aangeklaagd,

00:07:32

dus een arts om te proberen te onderzoeken voor

00:07:35

een beetje begrijpen wat er aan de hand was.

00:07:37

Dus hij, zijn methode,

00:07:39

het was relatief eenvoudig,

00:07:40

het was om een kaart van de buurt te maken

00:07:44

van Soho naar Londen en ga zetten.

00:07:46

In rechthoek op elke

00:07:48

niveau of er is een overlijden geweest,

00:07:50

dus we gingen de

00:07:51

adressen van cholera-sterfgevallen.

00:07:53

En elke keer weer,

00:07:54

op een overloop,

00:07:55

we gingen aan deze rechthoek toevoegen,

00:07:57

dus wat we ons heel snel realiseerden,

00:07:59

het is dat het al was gevonden

00:08:00

in een zeer klein gebied.

00:08:02

Dus wie was hier en wanneer we inzoomen,

00:08:05

we zien dat hier een waterpunt was

00:08:07

die midden in een gebied zat

00:08:09

of er vielen veel doden.

00:08:12

Dus nogmaals,

00:08:13

iets wat niet per se gezien werd

00:08:15

alleen met een lijst met adressen.

00:08:17

Met de bijbehorende sterfgevallen en

00:08:19

dus inderdaad, door in te zoomen,

00:08:20

we beseffen dat we er

00:08:23

Schrijft Pump dus het is het is het

00:08:26

het waterpunt en dat zijn we in feite ook.

00:08:29

We realiseren ons dat gewoon

00:08:31

in dit waterpunt,

00:08:33

babyluiers waren weggegooid

00:08:35

die leed aan cholera,

00:08:37

dus inderdaad, het was de 19e eeuw,

00:08:39

maar uit de 19e eeuw en de

00:08:42

sanitaire normen opnieuw

00:08:44

was niet aanwezig en dus het feit

00:08:46

gooi vuile luiers naar

00:08:49

van een baby die cholera had.

00:08:51

Mensen, plotseling,

00:08:52

ga en verzamel water om

00:08:53

drinken en daarom zichzelf infecteren,

00:08:56

en dus van daaruit,

00:08:58

we hebben die pomp kunnen sluiten.

00:09:00

En onmiddellijk,

00:09:00

plotseling, op dit gebied,

00:09:02

het aantal AA-cholera nam drastisch af.

00:09:05

Dus hier ben je, zie je van

00:09:07

dingen die niet begrepen konden worden,

00:09:10

het werd gewoon weergegeven op

00:09:12

een kaart en we waren in staat om de

00:09:14

probleem dat we hadden op

00:09:16

over dit over deze epidemie van

00:09:18

cholera en om u te overtuigen

00:09:20

iets meer van dat geval.

00:09:23

Wat ik je wilde laten zien,

00:09:25

het was in een klein geval waarin we

00:09:27

krijgt deze gegevenstabel.

00:09:30

Dus de maanden met het aantal verkopen,

00:09:32

omzet in duizenden euro's

00:09:34

die voor een bedrijf is uitgevoerd,

00:09:36

welke ook.

00:09:37

En dus ga ik je vragen om

00:09:39

neem deze paar seconden van

00:09:40

denk en zeg tegen mij Bah voilà,

00:09:42

met deze tabel,

00:09:43

waartoe ben je in staat

00:09:45

vertel me over wat er gebeurde in de

00:09:47

tijdens dit semester?

00:09:52

Dat is het, ik geef je een paar seconden.

00:09:53

Pauzeer anders als u

00:09:55

wil een beetje meer tijd.

00:09:57

Ik heb het persoonlijk moeilijk he.

00:09:59

Het is duidelijk dat ik zie dat er inderdaad,

00:10:01

hier zijn in ieder geval een

00:10:03

fluctuatie die er is.

00:10:04

Daar gaat het naar boven daar gaat het naar beneden dus

00:10:05

daar lijkt het een waarde te zijn

00:10:07

van een relatief lage waarde

00:10:09

vergeleken met anderen, et cetera.

00:10:11

Maar niets heel sluitends.

00:10:12

Aan de andere kant, als het wordt weergegeven op een

00:10:14

grafisch dus zoals ik dat deed

00:10:16

het zijn precies dezelfde waarden,

00:10:18

we gaan eigenlijk meteen

00:10:20

dingen visueel detecteren

00:10:21

dat zal ons opvallen.

00:10:23

We hebben het hele deel al over de uitersten,

00:10:26

dat het oog erg gewend is aan spotten.

00:10:28

De waarden die dat zijn,

00:10:29

die zich een beetje onderscheiden van de massa,

00:10:32

dus daar zien we meteen dat de

00:10:34

beste maand en de maand mei en dat

00:10:37

de slechtste maand en de maand maart,

00:10:39

2e element dat dan

00:10:41

een enigszins secundaire manier om waar te nemen,

00:10:43

het is dat inderdaad de eerste

00:10:44

Kwart was slechter dan het 2e.

00:10:46

Daar zien we dat we 3 punten hebben die

00:10:49

relatief dat is rond we gaan

00:10:51

zeg van 50 en daar zien we alles van

00:10:54

voortzetting die we opstijgen en dat op de

00:10:56

eind 2e kwartaal zijn we eerder

00:10:58

op waarden rond de 60. 70.

00:11:02

Men kan ook het oog direct gaan,

00:11:03

in ieder geval,

00:11:04

de hersenen zullen proberen te traceren

00:11:05

een recht om dat te vereenvoudigen.

00:11:07

En het is waar dat uiteindelijk,

00:11:09

we zitten eerder op een trend die

00:11:11

over het kwartaal weer omhoog.

00:11:15

En nog iets anders dat we

00:11:17

kon vinden, dus daar,

00:11:18

het gaat iets verder,

00:11:21

het kan een primer zijn van

00:11:23

herfst voor de zomer omdat we passeren

00:11:25

van 75.000 in mei naar bijna

00:11:28

60000 in juni dus dat is het, dat alles,

00:11:30

het is heel moeilijk om te hebben

00:11:32

op een gegevenstabel,

00:11:34

dus om soms te proberen

00:11:35

iets begrijpen.

00:11:36

Bah kom op,

00:11:37

we maken snel een tafel

00:11:39

van de tafel,

00:11:40

we maken snel een grafiek op

00:11:43

Excel en we kunnen het meteen zien.

00:11:45

Dingen die ons niet zouden overspringen

00:11:47

voor de ogen als we het niet hadden gehad.

00:11:49

Dus daar gaan we,

00:11:50

goed

00:11:51

al deze fundamentele noties

00:11:53

en de interesse die er kan zijn

00:11:56

om datavisualisatie uit te doen.

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spiegazioni di comprensione

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e concetti fondamentali

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intorno alla visualizzazione dei dati.

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Per questo, prenderemo alcune illustrazioni

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visualizzazione che sono storici e

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famoso e anche per mostrarti che lì,

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ciò che viene chiamato visualizzazione dei dati,

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non è qualcosa di recente.

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Quindi il primo concetto fondamentale per

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da tenere a mente è storytelling.

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Ricerca visualizzazioni

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per raccontare una storia.

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Cerca di spiegare alcuni

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qualcosa con un viaggio.

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Pensare e c'è tipicamente in

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rende il diagramma che hai qui.

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Racconta una bella storia.

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E inoltre,

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questa è la storia della Francia.

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In ogni caso,

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le storie delle guerre francesi.

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Quindi questa illustrazione era

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diretto da Charles Joseph Minard che

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rappresenta la campagna di Russia,

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così dal 1812 al 1813 che

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era guidato da Napoleone.

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Quindi cosa possiamo leggere

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su questo grafico in modo da avere

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infatti il numero di truppe

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chi rappresentava da quello.

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La larghezza della linea in modo che,

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è una bella cosa

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intelligente per renderlo visivo e

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così avremo l'avanzata delle truppe

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Francese in territorio russo a

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da questo fiume ci sarà

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affondare nelle terre russe e infatti,

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come e quando,

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vedremo che la linea sta diminuendo,

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è sempre meno ***** e che

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corrisponde alle perdite che sono

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sono stati sofferti dall'esercito francese durante

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della loro avanzata in territorio russo.

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Quindi qui andiamo avanti, avanziamo,

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andiamo avanti, andiamo avanti.

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Abbiamo al passaggio ai checkpoint

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con valori o sono spariti.

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422000 erano solo 400000,

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et cetera et cetera,

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e così via.

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Con anche le città che sono state

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incontrato e arriviamo improvvisamente a Mosca,

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erano già solo 100.000.

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E poi

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in realtà hai la pensione in nero

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così il famoso ritiro dalla Russia

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o l'esercito francese lasciato

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in pieno inverno in Francia perché

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che lo zar aveva praticato il la,

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aveva semplicemente bruciato Mosca.

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Quindi i soldati non avevano

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non aveva più una casa non è

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costruire così se ne sono andati.

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Beh, non ho intenzione di fare la storia della Francia,

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scusa ho sparso un po 'uh i

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Vado fuori strada.

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In ogni caso,

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Ecco che la linea rossa corrisponde al

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ritirata delle truppe francesi.

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E così lo vediamo davvero

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mi fa male, che menu.

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Possiamo già vedere qui che c'era stata una prima,

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un primo ritorno da

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alcune truppe e infine,

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che sono arrivati a sole 10 miglia,

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poi il passaggio di questo fiume.

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Quindi era un bah,

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quello che ora viene chiamato un

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berezina che corrisponde a un

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episodio di questa campagna dalla Russia,

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Non mi interessa.

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Puoi guardarlo su Wikipedia,

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se sei interessato, mi fermo qui.

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In ogni caso,

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ecco come illustrare in un

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semplice piuttosto che un grande dipinto

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con date e des,

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un volume di truppe con

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anche potenzialmente luoghi.

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Bah qui a colpo d'occhio capiamo questo

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è successo e ci rendiamo conto anche noi.

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Bah davvero della storia che potrebbe

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avere su questa perdita come e quando

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misura i passaggi chiave e i diversi,

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le varie perdite che possono essersi verificate.

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Oltre a ciò avremo un'altra scala.

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Così anche questo,

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è molto interessante in realtà il

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il grafico è molto completo con il

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temperature che hai qui e ad ogni

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passi del colpo soprattutto al ritorno.

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Ciò che si ritira in inverno in Russia equivale,

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temperature estremamente fredde

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quindi ci sono temperature a

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negativo che spiega anche il,

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vediamo ogni volta che il

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indicati sui posti di controllo,

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fasi di perdita sulle temperature

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chi era estremamente freddo e chi

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ha anche spiegato il numero di morti

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chi potrebbe quindi avere il primo concetto

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fondamentale da ricordare sulla visualizzazione,

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serve.

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Raccontare una storia come

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L'ho appena fatto.

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2 ° elemento molto importante da tenere a mente,

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è che normalmente consente

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se è ben fatto,

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per trasmettere istantaneamente un messaggio.

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Quindi questa 2a illustrazione che

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è la mia fede molto molto carina così

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in rosetta come in elica,

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come si può vedere qui.

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Così è stato realizzato

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di Florence Nightingale,

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quindi chi era un'infermiera per l'esercito

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Britannico e che ha cercato di mostrare.

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All'esercito britannico infatti che y

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ha avuto un grosso problema di salute sulla,

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sul campo di battaglia,

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soprattutto a livello di infermerie

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che era accanto alla parte anteriore per

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in realtà mostrano che il principale

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causa di morte in guerra

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della Crimea durante la custodia di

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Crimea era problemi di malattie

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che è stata quindi chiamata epidemia

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all'incirca delle epidemie

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sulle infermerie.

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E quindi c'è necessità in effetti allora

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sulle infermerie e sul campo

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di battaglia e quindi c'è la necessità di

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per andare a stabilire regole sanitarie.

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Quindi nel 2020, con COVID,

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è solo più ecologico.

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Quindi già all'epoca c'era questo

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tipo di ragionamento lì e in effetti questo

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che hai semplicemente qui,

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è un rosone che indicherà

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per ogni mese,

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quindi qui vedi aprile maggio,

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Giugno, luglio e così via anni,

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avremo colori diversi per

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spiegare le cause della mortalità.

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Quindi, se ricordo bene,

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il nero corrisponde al morto su

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il campo di battaglia, il rosa,

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Penso che sia il risultato del

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complicazioni delle ferite di guerra

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per renderlo molto semplice e poi il.

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Il blu corrisponde alle malattie

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epidemie e lì infatti andiamo

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conta istantaneamente questo e soprattutto

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anche qui guardiamo al gennaio 1855.

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La percentuale di malattie epidemiche

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che è assolutamente enorme da

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relazione con i decessi che sono

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potrebbe aspettarsi.

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È su questi campi di battaglia

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e alla fine, infatti,

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si può vedere immediatamente il problema,

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quindi malattie epidemiche che uccidono

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più della guerra stessa e in

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più di questo, quindi ha applicato

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uno zoom infatti qui in relazione a

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cosa vuoi mostrarci.

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Quindi è stato estremamente completo in

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il modo di visualizzare lì quando si

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mostralo ai generali britannici,

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Beh, non c'è dibattito.

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In effetti, devi solo mostrare

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questa zona per dire Bah è necessario

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stabilire norme sanitarie su.

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Sul negli eserciti britannici e quindi

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lì, il messaggio viene immediatamente passato,

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non c'è necessariamente bisogno di polemiche.

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L'ultimo elemento, e cioè,

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Penso, forse il più ovvio

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di tutto ciò che ho potuto mostrarvi,

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è solo uno.

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Per eseguire il rendering viene utilizzata una visualizzazione

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cose ovvie quando non lo era

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per niente con dati grezzi.

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L'ultimo caso che voglio mostrarti,

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quindi è sempre

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cose storiche,

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ma che trovo ancora un

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tempi estremamente interessanti.

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Sarà questa mappa di Londra che

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è stato realizzato nel 1854 da John Snow.

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E sì, non può essere inventato,

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mentre c'era un'epidemia

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colera a Londra, tutto qui.

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E così cerchiamo di stimare la causa

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di questa epidemia di colera.

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Quindi, senza entrare nei dettagli,

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ci siamo chiesti se fosse nell'aria,

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ci siamo chiesti se fosse contagioso

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e così via

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e così via.

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E così avevamo caricato questa persona lì,

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quindi un medico per cercare di indagare per

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capire un po' cosa stava succedendo.

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Quindi lui, il suo metodo,

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era relativamente semplice,

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era quello di prendere una mappa del quartiere

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da Soho a Londra e andare a mettere.

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In rettangolo su ciascuno

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livello o c'è stata una morte,

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quindi stavamo per ottenere il

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indirizzi di morti per colera.

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E ogni volta,

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su un pianerottolo,

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stavamo per aggiungere a questo rettangolo,

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quindi quello che abbiamo realizzato molto rapidamente,

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è che già si trovava

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in un'area molto piccola.

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Quindi chi era qui e quando ingrandiamo,

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vediamo che c'era un punto d'acqua qui

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che era proprio nel mezzo di un'area

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o ci sono stati molti morti.

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Quindi, di nuovo,

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qualcosa che non è stato necessariamente visto

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solo con un elenco di indirizzi.

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Con i decessi corrispondenti e

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così in effetti, con lo zoom,

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ci rendiamo conto che abbiamo lì

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Scrive Pump in modo che sia il it's it

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il punto dell'acqua e infatti lo siamo.

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Ci rendiamo conto che semplicemente

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in questo punto d'acqua,

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i pannolini per bambini erano stati gettati via

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che soffriva di colera,