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Apprendre Applications de Tracé | Introduction à Matplotlib
Visualisation Ultime Avec Python
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Contenu du cours

Visualisation Ultime Avec Python

Visualisation Ultime Avec Python

1. Introduction à Matplotlib
2. Création de Graphiques Couramment Utilisés
3. Personnalisation des Graphiques
4. Plus de Graphiques Statistiques
5. Visualisation avec Seaborn

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Applications de Tracé

Dans le monde actuel en constante évolution, la quantité de données ne cesse d’augmenter. La visualisation permet de transformer des données brutes en visualisations pertinentes, facilitant ainsi la compréhension des informations essentielles.

Les principales applications de la visualisation sont les suivantes :

  • Communication : la visualisation permet de transmettre des idées et des informations complexes à un large public ;

  • Analyse : utile pour fournir une vue d’ensemble claire de la distribution des données, des relations et des corrélations ;

  • Prise de décision : essentielle pour créer des rapports et des tableaux de bord qui facilitent la prise de décisions stratégiques.

Supposons que vous dirigiez une entreprise et que vous souhaitiez examiner les ventes de vos produits de janvier à juin. Voici un graphique pour clarifier la situation :

Il s’agit d’un exemple avec des données artificielles, mais il montre le nombre de ventes par mois et met en évidence les tendances pour chaque produit.

Par exemple, les ventes de montres ont clairement diminué en mars et en juin, ce qui signifie que ces mois en particulier devraient être analysés afin d’expliquer cette baisse significative concernant les ventes de montres.

Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 1. Chapitre 1

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  • Communication : la visualisation permet de transmettre des idées et des informations complexes à un large public ;

  • Analyse : utile pour fournir une vue d’ensemble claire de la distribution des données, des relations et des corrélations ;

  • Prise de décision : essentielle pour créer des rapports et des tableaux de bord qui facilitent la prise de décisions stratégiques.

Supposons que vous dirigiez une entreprise et que vous souhaitiez examiner les ventes de vos produits de janvier à juin. Voici un graphique pour clarifier la situation :

Il s’agit d’un exemple avec des données artificielles, mais il montre le nombre de ventes par mois et met en évidence les tendances pour chaque produit.

Par exemple, les ventes de montres ont clairement diminué en mars et en juin, ce qui signifie que ces mois en particulier devraient être analysés afin d’expliquer cette baisse significative concernant les ventes de montres.

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