Visualiser des Big Data avec Trelliscope en R

Au chapitre précédent, vous avez vu comment la facette peut être une technique puissante pour visualiser de grandes quantités de données qui se partitionnent naturellement de manière pertinente. À présent, avec le package trelliscopejs et ggplot2, vous allez apprendre à créer des visualisations avec facettes lorsque le nombre de partitions devient trop important pour être consulté efficacement sur un seul écran.

L’interface ggplot2 + trelliscopejs est simple à utiliser, mais trelliscopejs propose aussi un mécanisme de tracé en facettes qui vous offre bien plus de flexibilité quant au système de graphiques utilisé et à la manière de définir les « cognostics ». Vous allez découvrir tout cela dans ce chapitre !

Le réseau de vélos BIXI de Montréal met à disposition des données ouvertes pour chaque trajet, incluant la date, l’heure, la durée, ainsi que les stations de départ et d’arrivée. Dans ce chapitre, vous analyserez des données portant sur plus de 4 millions de trajets en 2017, répartis entre 546 stations. De nombreuses questions exploratoires intéressantes peuvent être posées à partir de ces données, et vous créerez des visualisations exploratoires allant des statistiques récapitulatives à des visualisations Trelliscope détaillées qui vous donneront des éclairages pertinents sur les données.