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Littérature scientifique sur le sujet « Datavisualisation »

Auteur : Grafiati
Publié le 8 juin 2024

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Articles de revues sur le sujet "Datavisualisation"

1

Reyes, Everardo. « La datavisualisation comme image-interface ». I2D - Information, données & ; documents 52, no 2 (2015) : 38. http://dx.doi.org/10.3917/i2d.152.0038.

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2

Arruabarrena, Béa. « L’écosystème numérique de la datavisualisation ». I2D - Information, données & ; documents 52, no 2 (2015) : 56. http://dx.doi.org/10.3917/i2d.152.0056.

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3

Garnier, Alain. « La datavisualisation en pleine forme ». I2D - Information, données & ; documents 52, no 3 (2015) : 19. http://dx.doi.org/10.3917/i2d.153.0019.

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4

Cossin, S., D. Heve et O. Jamet. « Datavisualisation des parcours de soins ». Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 66 (mars 2018) : S38—S39. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2018.01.083.

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5

Arruabarrena, Béa. « Datavisualisation : des données à la connaissance ». I2D - Information, données & ; documents 52, no 2 (2015) : 28. http://dx.doi.org/10.3917/i2d.152.0028.

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6

Desfriches-Doria, Orélie. « Quels dispositifs numériques pour appréhender la datavisualisation ? » I2D - Information, données & ; documents 52, no 2 (2015) : 54. http://dx.doi.org/10.3917/i2d.152.0054.

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7

Chaudiron, Stéphane. « L’éditorialisation des produits de veille : enjeux et défis de la datavisualisation ». I2D - Information, données & ; documents 2, no 2 (17 novembre 2020) : 78–81. http://dx.doi.org/10.3917/i2d.202.0078.

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Résumé :
L’éditorialisation des contenus de veille est aujourd’hui cruciale, si l’on veut répondre aux nouveaux usages. À cet égard, les techniques de représentation graphique ( datavisualisation ou dataviz ), de plus en plus utilisées par les médias, comme on l’a vu lors de la crise de la Covid-19, sont des outils séduisants. Ils permettent de diffuser une information de manière rapide, et synthétique, donc percutante. Cependant en termes de méthode et de pertinence, ils posent un double défi : statistique et heuristique.
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8

Amato, Étienne Armand. « Enjeux et opportunités de la datavisualisation : interagir avec les données ». I2D - Information, données & ; documents 52, no 2 (2015) : 34. http://dx.doi.org/10.3917/i2d.152.0034.

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9

Houser, Matthieu. « Les enjeux de la datavisualisation : de l’approche statique à l’analyse dynamique en finances locales ». Gestion & ; Finances Publiques, no 5 (septembre 2021) : 34–39. http://dx.doi.org/10.3166/gfp.2021.5.006.

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Résumé :
Les finances locales subissent des réformes constantes complexifiant la compréhension de l’impact pour les territoires. La data visualisation permet de croiser des données rapidement en fonction de strates démographiques. L’analyse financière doit donc désormais s’effectuer en croisant les données.
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10

Guerin, Caroline, Maguelonne Chandesris et Anaïs Remy. « Vers des algorithmes à dess(e)ins : intégration du design dans la conception d’une datavisualisation ». Sciences du Design 4, no 2 (2016) : 30. http://dx.doi.org/10.3917/sdd.004.0030.

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Plus de sources

Chapitres de livres sur le sujet "Datavisualisation"

1

Arruabarrena, Béa. « Datavisualisation : principes, enjeux et perspectives pour des utilisateurs non experts ». Dans Big Data - Open Data : Quelles valeurs ? Quels enjeux ?, 151. De Boeck Supérieur, 2015. http://dx.doi.org/10.3917/dbu.chron.2015.01.0151.

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2

Lrhoul, Hanae, Ghislaine Chartron, Ahmed Bachr et Othman Benammar. « La datavisualisation comme outil de pilotage de la recherche scientifique médicale au sein de la Faculté de Médecine et de Pharmacie de Casablanca ». Dans Big Data - Open Data : Quelles valeurs ? Quels enjeux ?, 165. De Boeck Supérieur, 2015. http://dx.doi.org/10.3917/dbu.chron.2015.01.0165.

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