10 idées de projets de visualisation de données pour tous les niveaux

Projets de visualisation de données pour débuter

Les projets pour débutants visent à poser les bases et à se familiariser avec la lecture des visuels. 

Concentrez-vous sur des outils comme Excel et les bases de Matplotlib, avec des graphiques simples tels que les nuages de points, les courbes et les histogrammes. Démarrer avec des visuels faciles à comprendre et cohérents avec votre connaissance des données est une excellente façon d'acquérir les fondamentaux de la visualisation.

À ce stade, envisagez un cours d'introduction comme Understanding Data Visualization et lancez-vous dans quelques projets.

Projet 1 : tracer le coût des vols selon le jour de la semaine

Cette idée consiste à créer un ou plusieurs nuages de points avec Excel pour visualiser les prix des billets d'avion selon les jours de la semaine. Vous pouvez travailler avec un jeu de données sur le coût des vols par jour, et éventuellement créer plusieurs graphiques par trajet ou par compagnie. Tracez les prix avec la fonction de nuage de points d'Excel, en plaçant les jours de la semaine sur l'axe des x et le prix des billets sur l'axe des y. 

Ce projet constitue un excellent point de départ. Il introduit les concepts clés de la visualisation avec un logiciel accessible à tous, Excel. Il permet d'exploiter des données réelles, parlantes et potentiellement utiles au quotidien. 

Le projet offre une expérience concrète pour transformer des données numériques brutes en un format visuel capable de révéler des tendances de tarification, comme les jours généralement moins chers ou plus coûteux pour voyager.

Compétences et outils mobilisés ou renforcés :

• Utiliser Excel pour visualiser des données
• Saisie et organisation des données
• Compréhension des types de graphiques et de leurs usages appropriés
• Exploration des données et détection de motifs

       Exploration des prix des billets d'avion d'après TripAdvisor. Source : NYCDataScience

Projet 2 : créer de l'art de phyllotaxie avec R

Si vous préférez être guidé, le projet « Creating Floral Patterns Inspired by Phyllotaxis » explore l'intersection des mathématiques, de la nature et de l'art via la visualisation en R. À partir du concept de phyllotaxie — l'agencement des feuilles sur les tiges — vous créerez de superbes spirales qui imitent les motifs naturels des fleurs et des plantes. La phyllotaxie illustre parfaitement comment des principes mathématiques comme la suite de Fibonacci et l'angle d'or décrivent la beauté naturelle. 

À la fin du projet, vous aurez composé votre propre art floral, en utilisant des techniques de visualisation pour mettre en valeur l'élégance de ces motifs naturels. Idéal pour allier créativité et data science tout en approfondissant la compréhension des modèles mathématiques présents dans la nature.

Compétences acquises :

• Créer des visualisations en R avec des outils comme ggplot2
• Comprendre et implémenter les mathématiques derrière les motifs naturels
• Renforcer votre code R en générant et manipulant des données pour représenter de belles formes
• Appliquer des transformations comme les rotations et les mises à l'échelle pour créer des designs complexes

Projet 3 : visualiser l'histoire des lauréats du prix Nobel

Le projet « Visualizing the History of Nobel Prize Winners » explore des données historiques autour de l'une des distinctions les plus prestigieuses au monde. Il s'agit d'analyser et de visualiser des informations sur les lauréats du prix Nobel selon les catégories, les années et les caractéristiques démographiques.

C'est un excellent choix pour débuter, car il combine manipulation de données et visualisations pertinentes sur un jeu de données intéressant et de taille gérable. 

Le projet vous permet de pratiquer diverses techniques de visualisation en travaillant sur des données réelles à portée culturelle et historique. Il introduit aussi la notion importante d'utiliser la visualisation pour mettre au jour et communiquer d'éventuels biais, en développant l'esprit critique parallèlement aux compétences techniques.

Le projet est disponible en Python et en R.

Compétences clés en visualisation développées :

• Créer des visualisations de séries temporelles pour montrer les tendances sur des décennies
• Concevoir des diagrammes en barres et des camemberts pour des données catégorielles (p. ex. catégories de prix)
• Élaborer des cartes thermiques ou choroplèthes pour l'analyse géographique
• Utiliser la couleur à bon escient pour représenter des catégories ou souligner des disparités

Projets intermédiaires de visualisation de données

Après les bases, il est temps d'élever votre niveau avec des projets plus exigeants. Cette section propose des idées de niveau intermédiaire pour enrichir votre boîte à outils et approfondir vos capacités d'analyse.

Projet 4 : comparer les statistiques de joueurs de baseball

Le projet « Compare Baseball Player Statistics » est l'occasion idéale d'appliquer et d'étendre vos bases en visualisation avec Python, à partir de données sportives réelles. 

En utilisant les données Statcast de la Major League Baseball, vous analyserez et comparerez les home runs de deux joueurs. Ce projet vous amène à travailler des données multidimensionnelles, combinant des informations spatiales (emplacements et trajectoires des frappes) et numériques (vitesse de sortie, angle de lancement). Il faut choisir les types de graphiques adaptés pour représenter efficacement ces données complexes, notamment des nuages de points, des cartes thermiques et, potentiellement, des visualisations 3D.

Par ailleurs, les données sportives se prêtent au storytelling, vous incitant à utiliser les visuels pour raconter les similitudes et différences entre les profils de home runs des joueurs.

Compétences clés pratiquées :

• Nettoyage et préparation de jeux de données sportifs complexes
• Construction de récits fondés sur les données
• Travail sur des données spatiales et visualisations géographiques
• Compréhension des différents types de graphiques, comme les cartes thermiques et les nuages de points, et de leurs usages pertinents

Projet 5 : analyser les retards et annulations de vols

Le projet « Analyzing Flight Delays and Cancellations » propose d'explorer des données aériennes réelles du Nord-Ouest Pacifique. Il s'agit d'analyser un jeu de données complet sur les vols pour dégager des motifs et des facteurs contribuant aux retards et aux annulations. 

Vous utiliserez des techniques de préparation des données en Python pour nettoyer et mettre en forme le jeu de données. Puis, avec Matplotlib, vous mobiliserez diverses méthodes de visualisation pour faire ressortir des insights concernant les compagnies, les aéroports, la météo et d'autres variables liées aux perturbations des vols.

Ce projet s'appuie sur les fondamentaux de la visualisation en introduisant une analyse plus complexe et multidimensionnelle. Vous devrez traiter simultanément des séries temporelles, des informations géographiques et plusieurs variables interconnectées. 

Dans ce projet guidé, vous créerez des visualisations avancées qui communiquent efficacement les relations entre facteurs et perturbations de vols, avec éventuellement des éléments interactifs pour approfondir l'exploration. Vous serez aussi confronté au défi de traiter de grands volumes de données, ce qui vous amènera à utiliser des techniques d'agrégation et de synthèse.

Compétences clés développées :

• Créer des visualisations de séries temporelles pour illustrer l'évolution des retards et annulations
• Développer des tableaux de bord interactifs pour explorer plusieurs facettes des données de vol
• Intégrer l'analyse statistique aux visualisations (p. ex. cartes de corrélation)

Projet 6 : visualiser la fréquence cardiaque et les maladies du cœur

Le projet "What is Your Heart Rate Telling You?" s'appuie sur le jeu de données Cleveland Heart Disease pour explorer la problématique des maladies cardiovasculaires. Vous utiliserez R pour étudier la relation entre la fréquence cardiaque maximale à l'effort et le risque de maladie cardiaque, en tenant compte d'effets de variables confondantes. À l'aide d'une régression logistique multiple, vous mettrez au jour des insights précieux sur cette pathologie complexe.

Les apprenants doivent créer des visualisations qui vont au-delà des données brutes et illustrent aussi les relations statistiques et les résultats de modèles. Vous devrez concevoir des visuels capables d'expliquer des concepts statistiques complexes à un public non spécialiste, en transformant l'analyse en récit visuel.

Le projet confronte également au défi de visualiser les effets de variables confondantes, incitant à développer des visualisations plus avancées et multivariées. Elles mettront en évidence les relations nuancées entre différentes variables et le risque de maladie cardiaque.

Prérequis : maîtrise du Tidyverse et compréhension des tests d'hypothèse sous R.

Compétences clés développées :

• Visualiser les relations entre variables pour montrer tendances et motifs
• Illustrer simultanément des relations multivariées pour offrir une vue d'ensemble claire de leurs interactions
• Présenter les résultats de modèles pour communiquer l'intensité et le sens des relations issues de la régression logistique

Projet 7 : espérance de vie mondiale avec ggplot2

Explorez ggplot2 à travers le projet « Exploring global life expectancy trends ». Comprendre ggplot2 est incontournable pour un data scientist, car l'outil porte de nombreux concepts partagés par d'autres solutions de visualisation, comme Matplotlib. 

Les données d'espérance de vie couvrent de multiples démographies, pays et périodes. Une mine d'informations n'attend que d'être représentée en superbes nuages de points et diagrammes.

Profitez de ce projet pour approfondir ggplot2. Concentrez-vous sur la mécanique de création des graphiques, comme la zone de tracé, les facettes et la grille. Produisez des visuels esthétiques et impactants en ajustant manuellement les graphes pour raconter une histoire plus complète. 

En raison de l'aspect technique approfondi du projet, vous devriez connaître les bases de ggplot2 et avoir un peu d'expérience de nettoyage de données avec R.

Compétences clés travaillées :

• Personnalisations avancées avec ggplot2
• Créer des graphiques réutilisables pour d'autres projets
• Comprendre la mécanique des graphiques, dont les facettes et les grilles
• Raconter une histoire en ajoutant des couches à des graphes simples

Projets avancés de visualisation de données

Passer de l'intermédiaire à l'avancé consiste à conjuguer des capacités techniques accrues avec des outils plus pointus et un meilleur storytelling. Ces projets avancés mettent en pratique des concepts similaires sur de nouvelles technologies comme GeoPandas, avec davantage d'interactivité et de narration. 

Avec plus de maîtrise, vous gagnez en liberté pour créer les visuels les plus adaptés à votre histoire. En conséquence, ces idées sont moins prescriptives et laissent plus d'options.

Projet 8 : diagramme de Sankey PowerBI pour suivre les parcours d'abonnement

Le diagramme de Sankey est très efficace pour représenter des flux de populations. Ce graphique est particulièrement complexe à coder de zéro ; utiliser un outil comme PowerBI simplifie grandement l'effort. Même si une préparation conséquente des données est nécessaire pour construire un modèle adapté, le logiciel génère facilement le Sankey.

Cet exemple montre comment des contacts initiaux peuvent devenir abonnés sans passer par une période d'essai. L'objectif ici est de renforcer nos compétences PowerBI DAX. Il faut dépivoter les données, créer des modèles dynamiques et formater les données pour obtenir le visuel souhaité.

Exemple de diagramme de Sankey. Source : sqlbi

Compétences mobilisées :

• Préparation et transformation des données
• Fonctions DAX dans PowerBI
• Modélisation de données dans PowerBI
• Génération de diagrammes de Sankey 

Projet 9 : tableau de bord Spotify dans Tableau

Un tableau de bord Spotify sous Tableau est un excellent moyen d'approfondir des compétences avancées grâce à la richesse des données musicales de Spotify. Ce projet s'appuie sur les acquis du projet intermédiaire consacré à la classification musicale. 

L'idée est de construire un récit captivant à partir des métadonnées musicales de Spotify. C'est l'occasion de pratiquer la collecte de données via l'API de Spotify, leur organisation et la création d'un tableau de bord ludique. Il doit intégrer des sélecteurs pour filtrer par genre, artiste, année et timbre. Ajoutez une page à la story Tableau consacrée à un titre en particulier et générez un radar chart. Exercez de nombreuses compétences Tableau pour produire un tableau de bord complet susceptible de plaire aux amateurs de musique.

Compétences clés pratiquées :

• Mécaniques avancées de Tableau, dont les radar charts et les actions
• Créer des stories dans Tableau
• Collecter des données via une API
• Storytelling par les données

Projet 10 : visualiser la fréquentation avec GeoPandas

Exploiter des données spatiales est une technique avancée puissante. Beaucoup de données sont intrinsèquement spatiales, des codes postaux clients aux traces GPS. Apprendre un package spécialisé comme GeoPandas en Python vous donne un atout distinctif. 

Lancez un projet avec GeoPandas pour créer des cartes, des visualisations et des analyses spatiales. Par exemple, un jeu de données comme les données CitiBike offre une excellente opportunité pour comprendre la création de cartes, les différents types de projections cartographiques et un changement de perspective sur les données.

Comme il s'agit d'une compétence spécialisée, commencez par analyser des données géospatiales en Python afin de bien comprendre leur structure générale. 

Commencez par des cartes simples en positionnant les stations avec la bonne projection géographique. Ajoutez ensuite des données comme la fréquentation et les heures d'affluence. Comme pour les autres graphiques, partez des bases et enrichissez progressivement en ajoutant des couches. Vous pouvez même créer des cartes thermiques pour mettre en évidence les zones de forte fréquentation.

Compétences travaillées :

• Compétences en analyse géospatiale
• Maîtrise de GeoPandas en Python
• Création de cartes et compréhension de leur génération en Python

Tableau récapitulatif des projets de visualisation de données

Voici un résumé rapide de chaque projet et des compétences développées.

Conclusion

Constituer un portfolio de visualisation est essentiel pour développer vos compétences techniques et votre sens du récit. Les employeurs recherchent des professionnels capables de mener des analyses complexes et de les communiquer efficacement aux parties prenantes ! 

Entretenez ces compétences en testant les projets ci-dessus et remettez-vous à niveau grâce aux ressources DataCamp :

• Understanding Data Visualization
• Data Visualization with Python
• Data Visualization PowerBI
• Introduction to Matplotlib
• Excel Data Visualization
• Dashboards in Tableau