Il y a 4,3 milliards d'internautes sur notre planète. Chaque minute, ils ajoutent 46 740 photos sur Instagram, écrivent 456 000 tweets, 120 professionnels s'inscrivent sur LinkedIn et 990 900 balayages se produisent sur Tinder. Et Facebook compte 2 milliards d'utilisateurs - plus d'un quart de la population mondiale! [1]

Les données sont partout et leur quantité ne fait qu'augmenter. Comme l'écrit McKinsey & Company dans son rapport, «la science des données est une partie simple. Obtenir les bonnes données et les données appropriées pour l'analyse est une tâche beaucoup plus compliquée »[2]. La visualisation des données simplifie la perception, rend les données plus accessibles et compréhensibles, aide à comprendre quelle partie est la mieux utilisée. Et ils paient bien pour cela. Voyons comment, à différentes époques, les gens ont résolu différemment le problème de la visualisation, regardons les exemples les plus anciens et les plus célèbres.

Carte de la ville de Chatalhyuk

La première visualisation connue à ce jour est la disposition des maisons de Chatalhüyuk dans la Turquie moderne. Ce schéma a été créé vers 6300 av. Vous pouvez affirmer que l'art rupestre est beaucoup plus ancien. Mais la peinture rupestre ne portait pas une charge d'information, elle était plus un sujet d'art qu'une source d'information. C'est pourquoi nous avons commencé avec ce schéma.

Le mouvement des corps célestes

Un exemple du premier diagramme connu, similaire à la visualisation dans un système de coordonnées cartésiennes, est un diagramme du mouvement des corps célestes. Il a été créé au Xe siècle. Notez qu'il contient une chronologie (30 cellules horizontalement) et représente plusieurs corps célestes à la fois. C'est exactement ce que nous faisons si souvent maintenant - la visualisation de plusieurs séries temporelles à la fois. Je n'ai pas pu trouver la raison pour laquelle il y a exactement 30 cellules sur la chronologie, peut-être avez-vous des idées?



Au 14ème siècle, l'humanité en viendra à l'idée de construire des graphiques de fonction basés sur des données tabulaires lorsque les données sont logiquement interconnectées. Mais une demande véritablement massive de visualisation des dépendances se fera jour trois siècles plus tard.

Distance entre Toledo et Rome

Au XVIIe siècle, une partie importante de la communauté scientifique était occupée à mesurer les grandeurs physiques de base: le temps, la distance et l'espace. Cela était dû au développement important de l'astronomie, de la cartographie, de la navigation et de la création de nouvelles colonies par les pays européens. C'est l'âge d'or de la géométrie analytique et des systèmes de coordonnées. Nous allons examiner un graphique unidimensionnel significatif (1664), qui est considéré comme la première visualisation connue de données statistiques. L'auteur, Michael Florent van Langren, a interviewé 12 astronomes et tracé des mesures de longitude entre Tolède et Rome. Le graphique montre clairement qu'il a reçu une distribution bimodale et a même souligné ce fait avec le mot «Roma», en supposant que la vérité se situe quelque part entre les deux. Mais, malheureusement, aucun des groupes et aucun des astronomes n'avait raison. La valeur réelle est légèrement inférieure à la valeur minimale.

Conclusion

Dans le prochain article, je parlerai de l'âge d'or du développement de la visualisation des données et des temps sombres de l'analyse statistique. De plus, nous examinerons les 3 visualisations les plus remarquables et parlerons de l'effet qu'elles ont eu sur le monde.

Si vous voulez en savoir plus sur l’histoire de la visualisation des données, je veux attirer votre attention sur le petit livre «Une brève histoire de la visualisation des données», Michael Friendly, qui est disponible gratuitement sur le site Web de l’auteur .

Les sources

[1] «Combien de données créons-nous chaque jour? Les statistiques époustouflantes que tout le monde devrait lire
” Www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/05/21/how-much-data-do-we-create-every-day-the-mind-blowing-stats-everyone-should-read

[2] www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Analytics/Our%20Insights/Analytics%20come%20of%20age/Analytics-come-of-age.ashx