cassionAnalyse de données

Formation · Intermédiaire · Restitution et diffusion

Visualisation de données pour les programmes

Des graphiques qui survivent à une imprimante, à un vidéoprojecteur et à un relecteur sceptique, construits sous matplotlib et ggplot2 selon les conventions que chaque cluster lit déjà couramment.

PythonR18 h8 leçons

Ce que vous saurez faire

  • Choisir la marque graphique d'après la comparaison que fait le graphique, avant d'ouvrir une bibliothèque de tracé
  • Porter l'incertitude sur un graphique sous une forme qu'un public de programme lit correctement
  • Employer les conventions de couleur du secteur, et reconnaître les palettes qu'il ne faut pas détourner
  • Juger quand une carte vaut moins qu'un diagramme en barres trié, et employer des petits multiples à la place
  • Produire un graphique qui survit au niveau de gris, à un vidéoprojecteur et à un lecteur daltonien
  • Légender une figure pour qu'elle reste juste quand quelqu'un la reprend dans un autre document

Normes et méthodologies

Enquête SMARTCadre intégré de classification de la sécurité alimentaire (IPC)Définitions d'indicateurs de l'UNICEFCritères d'évaluation du CAD de l'OCDENorme humanitaire fondamentale (CHS)

Un graphique dans un rapport de programme n’est ni une décoration ni une exploration. C’est une affirmation, faite sous une forme qu’un lecteur absorbe plus vite qu’une phrase et questionne moins — raison précise pour laquelle il faut le construire avec plus de soin que la phrase, non avec moins.

Ce cours enseigne contre la chaîne de figures de la plateforme plutôt qu’à côté d’elle. Chaque graphique de ce site est produit depuis un jeu de données commité par scripts/figures/build.py, en SVG pour le web et en TikZ pour l’impression, et rien n’est dessiné à la main. Deux des figures employées par ce cours ont été ajoutées par ce cours, via cette chaîne, ce qui est la seule démonstration qui compte.

Trois résultats le structurent.

Quatre instruments, les mêmes 1 955 ménages, et un écart d’un facteur sept. La consommation alimentaire pauvre en signale 7,4 % et l’indice de stratégies 51,0 %. Le cours de sécurité alimentaire énonce ces nombres en prose et un lecteur acquiesce ; les mêmes quatre nombres en barres ne se lisent pas de la même façon.

Une filière d’orientation perd plus entre le consentement et l’émission qu’à toute autre porte. 88,5 % des cas enregistrés consentent, 61,7 % obtiennent une orientation, 40,9 % la voient acceptée. Écrit, c’est une liste ; dessiné, la plus forte chute se trouve là où personne ne l’attend, et c’est une décision de travailleur social et non une défaillance de service.

La bande de signal est réservée et la raison est mesurable. Vert, ambre et rouge signifient normal, modéré et sévère sur cette plateforme — un classement de PB que ce public lit sans réfléchir. Un graphique qui dépense ces trois couleurs sur trois districts a appris au lecteur à cesser de les lire comme une mesure, et aucune légende ne le rattrape.

Python et R tout du long, avec matplotlib et ggplot2 comme outils de travail. Il vous faut Statistiques appliquées aux programmes d’abord : la moitié d’un bon graphique consiste à savoir quel nombre mérite un intervalle, et ce cours suppose que vous savez déjà le dire.

Commencer la formation — La comparaison décide de la marque

Mise en pratique

Lire les leçons ne remplace pas la pratique. Chacun de ces travaux applique la formation à un jeu de données sur lequel elle n'a pas été enseignée.

Progression

L'inscription est gratuite et sert uniquement à enregistrer votre progression : la formation est consultable sans compte.

Emporter hors ligne

L'intégralité de la formation en PDF composé — chaque leçon, chaque exemple de code, le dictionnaire des variables et les définitions d'indicateurs. Produit à partir de la même source que cette page.

La source LaTeX accompagne chaque PDF, afin qu'une organisation puisse adapter le support à sa charte ou intégrer une leçon à son propre kit de formation.