All language subtitles for 001 Introduction to Visualization Section_en-fr
Afrikaans
Akan
Albanian
Amharic
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Basque
Belarusian
Bemba
Bengali
Bihari
Bosnian
Breton
Bulgarian
Cambodian
Catalan
Cebuano
Cherokee
Chichewa
Chinese (Simplified)
Chinese (Traditional)
Corsican
Croatian
Czech
Danish
Dutch
English
Esperanto
Estonian
Ewe
Faroese
Filipino
Finnish
Frisian
Ga
Galician
Georgian
German
Greek
Guarani
Gujarati
Haitian Creole
Hausa
Hawaiian
Hebrew
Hindi
Hmong
Hungarian
Icelandic
Igbo
Indonesian
Interlingua
Irish
Italian
Japanese
Javanese
Kannada
Kazakh
Kinyarwanda
Kirundi
Kongo
Korean
Krio (Sierra Leone)
Kurdish
Kurdish (SoranĂ®)
Kyrgyz
Laothian
Latin
Latvian
Lingala
Lithuanian
Lozi
Luganda
Luo
Luxembourgish
Macedonian
Malagasy
Malay
Malayalam
Maltese
Maori
Marathi
Mauritian Creole
Moldavian
Mongolian
Myanmar (Burmese)
Montenegrin
Nepali
Nigerian Pidgin
Northern Sotho
Norwegian
Norwegian (Nynorsk)
Occitan
Oriya
Oromo
Pashto
Persian
Polish
Portuguese (Brazil)
Portuguese (Portugal)
Punjabi
Quechua
Romanian
Romansh
Runyakitara
Russian
Samoan
Scots Gaelic
Serbian
Serbo-Croatian
Sesotho
Setswana
Seychellois Creole
Shona
Sindhi
Sinhalese
Slovak
Slovenian
Somali
Spanish
Spanish (Latin American)
Sundanese
Swahili
Swedish
Tajik
Tamil
Tatar
Telugu
Thai
Tigrinya
Tonga
Tshiluba
Tumbuka
Turkish
Turkmen
Twi
Uighur
Ukrainian
Urdu
Uzbek
Vietnamese
Welsh
Wolof
Xhosa
Yiddish
Yoruba
Zulu
Would you like to inspect the original subtitles? These are the user uploaded subtitles that are being translated:
1
00:00:05,560 --> 00:00:06,880
Bienvenue dans cette rubrique.
2
00:00:07,240 --> 00:00:11,680
Dans cette section, nous allons maintenant examiner nos vues graphiques de nos données.
3
00:00:11,770 --> 00:00:16,059
Jusqu’à présent, nous avons examiné des tableaux et des vues textuelles des données.
4
00:00:16,329 --> 00:00:20,350
Grâce aux vues graphiques, nous pouvons réellement voir les modèles au sein des données.
5
00:00:20,350 --> 00:00:24,880
Nous obtenons ainsi une représentation visuelle différente des données et pouvons les comprendre.
6
00:00:25,300 --> 00:00:27,170
Nous allons commencer par le graphique à colonnes groupées.
7
00:00:27,170 --> 00:00:28,300
Nous allons voir le bar commun.
8
00:00:28,300 --> 00:00:32,830
Les graphiques sont vraiment géniaux lorsque nous voulons comprendre à quel point quelque chose est grand ou petit,
9
00:00:33,220 --> 00:00:35,290
combien une chose est plus grande que l’autre.
10
00:00:35,470 --> 00:00:39,700
Nous allons donc commencer par la colonne groupée, puis nous passerons aux 100 % et aux
11
00:00:39,700 --> 00:00:40,840
graphique à colonnes empilées.
12
00:00:40,840 --> 00:00:45,700
Et ce que nous allons voir, c'est la capacité de voir comment un élément contribue à l'autre.
13
00:00:45,700 --> 00:00:49,370
Nous allons donc pouvoir voir comment ces éléments contribuent au total.
14
00:00:49,390 --> 00:00:51,900
Ensuite, nous allons passer Ă nos graphiques de tendances.
15
00:00:51,910 --> 00:00:56,530
Donc, avec nos graphiques de tendance, nous avons quelques graphiques que nous pouvons examiner, notre graphique linéaire.
16
00:00:56,530 --> 00:00:57,700
ou un graphique Ă aires.
17
00:00:57,850 --> 00:01:02,110
Notre graphique linéaire nous donne donc une représentation de la façon dont les données évoluent au fil du temps.
18
00:01:02,110 --> 00:01:04,629
Et ce sont essentiellement nos tendances que nous recherchons.
19
00:01:04,780 --> 00:01:09,190
Les graphiques linéaires sont donc également très utiles lorsque vous souhaitez comprendre comment les choses évoluent dans le futur.
20
00:01:09,190 --> 00:01:11,050
Ă l'avenir, nous allons voir cette zone.
21
00:01:11,050 --> 00:01:15,670
Les graphiques nous donnent une vue très similaire à celle des graphiques linéaires, mais ils colorent la zone précédente.
22
00:01:15,670 --> 00:01:18,910
Ils nous donnent donc la capacité de comprendre la taille ou la taille d’un objet.
23
00:01:19,240 --> 00:01:23,860
Ensuite, je vais regarder votre visualisation pour le graphique en ruban, qui nous donne en fait la vue
24
00:01:23,860 --> 00:01:25,930
de pouvoir voir comment les éléments sont classés.
25
00:01:25,930 --> 00:01:30,900
Vous pouvez donc voir quel élément est le plus important en suivant son classement tout au long du graphique.
26
00:01:30,910 --> 00:01:33,010
Mais vous verrez dans la leçon comment procéder.
27
00:01:33,010 --> 00:01:35,140
Ensuite, nous allons examiner quelques graphiques supplémentaires.
28
00:01:35,140 --> 00:01:40,510
Lorsque nous regardons notre graphique circulaire, regardez un graphique arborescent, et ceux-ci vous donneront différentes représentations visuelles.
29
00:01:40,630 --> 00:01:44,440
Nous allons également examiner un nuage de points et un diagramme à bulles qui pourraient nous permettre de voir
30
00:01:44,440 --> 00:01:46,120
corrélations entre les données.
31
00:01:46,210 --> 00:01:50,650
Et nous allons regarder l'arbre de décomposition, qui nous permet de voir comment les composants
32
00:01:50,650 --> 00:01:52,540
d'un objet constitue quelque chose.
33
00:01:53,050 --> 00:01:56,410
Mais encore une fois, passons aux leçons et je vous y verrai.
3878