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pense-bete
J'ai enfin achevé une trilogie de tutos consacrés à QGis, TileMill, et mapbox.js. Autant dire qu'il y a du texte, entre :
- gagner du temps sur QGis : http://blog.m0le.net/2014/02/08/autopsie-dune-dataviz-5-1-gagner-du-temps-sur-qgis/
- programmer des MBTiles sur TileMill : http://blog.m0le.net/2014/02/11/autopsie-dune-dataviz-5-2-des-mbtiles-pour-eviter-les-tuiles/
- coder des switchers sur mapbox.js : http://blog.m0le.net/2014/02/23/autopsie-dune-dataviz-5-3-des-switchers-sur-mapbox-js/
- gagner du temps sur QGis : http://blog.m0le.net/2014/02/08/autopsie-dune-dataviz-5-1-gagner-du-temps-sur-qgis/
- programmer des MBTiles sur TileMill : http://blog.m0le.net/2014/02/11/autopsie-dune-dataviz-5-2-des-mbtiles-pour-eviter-les-tuiles/
- coder des switchers sur mapbox.js : http://blog.m0le.net/2014/02/23/autopsie-dune-dataviz-5-3-des-switchers-sur-mapbox-js/
Si l'envie vous prenait de créer une carte à partir de données formatées en GeoJson (lien principal), sachez que l'API de MapBox prévoit une assez forte personnalisation de ses marqueurs (https://www.mapbox.com/developers/simplestyle/).
Hormis les couleurs hexadécimales, on peut également choisir des icônes plus ou moins figuratives qui seront affichées dans lesdits marqueurs. Nom de code de ces icônes : Maki (pour en savoir plus, voir ici : https://www.mapbox.com/maki/).
Enfin, ces icônes peuvent directement être triturées depuis le logiciel de cartographie open source TileMill, comme expliqué là : https://www.mapbox.com/tilemill/docs/guides/using-maki-icons/
Plus d'excuse donc pour ne pas les tester :-) !
Hormis les couleurs hexadécimales, on peut également choisir des icônes plus ou moins figuratives qui seront affichées dans lesdits marqueurs. Nom de code de ces icônes : Maki (pour en savoir plus, voir ici : https://www.mapbox.com/maki/).
Enfin, ces icônes peuvent directement être triturées depuis le logiciel de cartographie open source TileMill, comme expliqué là : https://www.mapbox.com/tilemill/docs/guides/using-maki-icons/
Plus d'excuse donc pour ne pas les tester :-) !
Le geocoding est une belle invention, mais on peut très vite vouloir "simplement" utiliser l'incontournable duo latitude/longitude pour sa future carte.
Doit-on tout se farcir à la main ? Nenni, et heureusement ! Le lien principal amène directement sur Batch Geocoding. L'outil est très simple : il suffit, grosso modo, de coller les adresses à convertir, de paramétrer deux-trois options et de laisser le tout mouliner.
Et pour ensuite convertir son .csv en .kml, .shp, .geojson, bref n'importe quel format utile, ça se passe ici : http://maps.cga.harvard.edu/qgis/wkshop/import_csv.php. Attention quand même au paramétrage des projections ensuite !
Edit : J'ai tutorialisé l'ensemble de la manip' ici : http://blog.m0le.net/2014/04/13/transformer-rapidement-un-geocode-en-coordonnees/
Edit 2 : J'ai également ajouté à l'article ce script des gars de MapBox (https://github.com/mapbox/geo-googledocs)
Doit-on tout se farcir à la main ? Nenni, et heureusement ! Le lien principal amène directement sur Batch Geocoding. L'outil est très simple : il suffit, grosso modo, de coller les adresses à convertir, de paramétrer deux-trois options et de laisser le tout mouliner.
Et pour ensuite convertir son .csv en .kml, .shp, .geojson, bref n'importe quel format utile, ça se passe ici : http://maps.cga.harvard.edu/qgis/wkshop/import_csv.php. Attention quand même au paramétrage des projections ensuite !
Edit : J'ai tutorialisé l'ensemble de la manip' ici : http://blog.m0le.net/2014/04/13/transformer-rapidement-un-geocode-en-coordonnees/
Edit 2 : J'ai également ajouté à l'article ce script des gars de MapBox (https://github.com/mapbox/geo-googledocs)
François Morel résume avec beaucoup d'humour un fait incontestable : on n'a jamais tort de dire que les choses sont toujours "un peu plus compliquées que ça". Cela s'applique très bien aux statistiques, discipline aux nombreux pièges. Voici quelques modestes contributions à ce sujet.
- erreurs très répandues, des comparaisons pas adaptées. En gros, cela revient à mettre sur un pied d'égalité des citrouilles et des carottes, sous prétexte que les deux sont de couleur orange. On peut par exemple citer le film "Bienvenue chez les Ch'tis" qui a dépassé le nombre de places de "La Grande Vadrouille". Sauf que ce dernier était sorti à une époque où la France était bien moins peuplée... http://blog.m0le.net/2013/08/01/quelques-limites-de-lutilisation-des-donnees/
- le fantasme des données "objectives" est l'une des pires habitudes que l'on puisse prendre, puisqu'elle revient à privilégier la forme au fond. Il faut juste se rappeler que les données brutes ne disent rien, et que n'importe quel traitement est un choix éminemment subjectif. Il faut donc assumer ce choix jusqu'au bout en l'analysant et ne pas balancer un graphe comme si sa démonstration coulait elle-même de source (typiquement, ça c'est pas génial : https://twitter.com/ssoumier/status/477017740923133953). Les statistiques ne sont pas un domaine facile d'accès, donc on peut produire une explication claire mais jamais se permettre d'être simpliste avec elles. http://blog.m0le.net/2013/10/26/les-donnees-sont-elles-si-objectives-que-ca/
- l'existence de paradoxes comme celui de Simpson devrait en faire réfléchir beaucoup sur l'utilisation exclusive des pourcentages et autres moyennes. Se plonger un tant soit peu dans les données brutes ou remarquer des différences conséquentes dans ses échantillons peut prévenir bon nombre de conclusions hâtives : http://blog.m0le.net/2014/06/14/des-paradoxes-statistiques-plus-repandus-quon-ne-croit/
- erreurs très répandues, des comparaisons pas adaptées. En gros, cela revient à mettre sur un pied d'égalité des citrouilles et des carottes, sous prétexte que les deux sont de couleur orange. On peut par exemple citer le film "Bienvenue chez les Ch'tis" qui a dépassé le nombre de places de "La Grande Vadrouille". Sauf que ce dernier était sorti à une époque où la France était bien moins peuplée... http://blog.m0le.net/2013/08/01/quelques-limites-de-lutilisation-des-donnees/
- le fantasme des données "objectives" est l'une des pires habitudes que l'on puisse prendre, puisqu'elle revient à privilégier la forme au fond. Il faut juste se rappeler que les données brutes ne disent rien, et que n'importe quel traitement est un choix éminemment subjectif. Il faut donc assumer ce choix jusqu'au bout en l'analysant et ne pas balancer un graphe comme si sa démonstration coulait elle-même de source (typiquement, ça c'est pas génial : https://twitter.com/ssoumier/status/477017740923133953). Les statistiques ne sont pas un domaine facile d'accès, donc on peut produire une explication claire mais jamais se permettre d'être simpliste avec elles. http://blog.m0le.net/2013/10/26/les-donnees-sont-elles-si-objectives-que-ca/
- l'existence de paradoxes comme celui de Simpson devrait en faire réfléchir beaucoup sur l'utilisation exclusive des pourcentages et autres moyennes. Se plonger un tant soit peu dans les données brutes ou remarquer des différences conséquentes dans ses échantillons peut prévenir bon nombre de conclusions hâtives : http://blog.m0le.net/2014/06/14/des-paradoxes-statistiques-plus-repandus-quon-ne-croit/
Qui dit carte (notamment choroplèthe) dit données, qui dit données dit échantillon statistique et donc statistiques descriptives (moyenne, médiane, quartiles, déciles, variance, écart-type, etc...). Et selon la méthode d'échantillonnage choisi pour les plages de couleurs de la carte, on obtiendra des résultats complètement différentes.
Il est donc intéressant de connaître les différentes méthodes de discrétisation. Voici quelques liens glânés sur la Toile pour se pencher dessus :
- une bonne présentation qui aborde d'abord les canons de la statistique descriptive. Très exhaustif, donc (http://philcarto.free.fr/fortunel/FichesStatistiques.pdf)
- un article plus pointu mais en français en CC :-) (http://www.mgm.fr/affpdf?persee=spgeo_0046-2497_1972_num_1_2_1315)
- une synthèse efficace, déjà présentée sur cette veille, mais pas forcément exhaustive (http://uxblog.idvsolutions.com/2011/10/telling-truth.html?m=1)
- une autre synthèse de Science-Po, avec que du texte (http://cartographie.sciences-po.fr/fr/m%C3%A9thodes-de-discr%C3%A9tisation)
- un diaporama en français sur les principales méthodes de discrétisation (http://www.ums-riate.fr/ecoleyaounde2006/documents/fascicules/Discr.pdf)
- une ressource universitaire qui s'interroge sur "l'objectivité" de la discrétisation (http://www.persee.fr/web/revues/home/prescript/article/espos_0755-7809_2000_num_18_1_1930)
- la même chose mais en version universitaire (http://sigfrance.free.fr/ressources/filebrowser/downloads/Cours%20cartographie/pdf/lc10.pdf)
- la même chose, mais en version universitaire ardue (http://www.ums-riate.fr/ecoleyaounde2006/documents/fascicules/Discr.pdf)
- une optimisation algorithmique de la méthode de Jenks, par Tom MacWright de Mapbox (http://www.macwright.org/2013/02/18/literate-jenks.html)
Il est donc intéressant de connaître les différentes méthodes de discrétisation. Voici quelques liens glânés sur la Toile pour se pencher dessus :
- une bonne présentation qui aborde d'abord les canons de la statistique descriptive. Très exhaustif, donc (http://philcarto.free.fr/fortunel/FichesStatistiques.pdf)
- un article plus pointu mais en français en CC :-) (http://www.mgm.fr/affpdf?persee=spgeo_0046-2497_1972_num_1_2_1315)
- une synthèse efficace, déjà présentée sur cette veille, mais pas forcément exhaustive (http://uxblog.idvsolutions.com/2011/10/telling-truth.html?m=1)
- une autre synthèse de Science-Po, avec que du texte (http://cartographie.sciences-po.fr/fr/m%C3%A9thodes-de-discr%C3%A9tisation)
- un diaporama en français sur les principales méthodes de discrétisation (http://www.ums-riate.fr/ecoleyaounde2006/documents/fascicules/Discr.pdf)
- une ressource universitaire qui s'interroge sur "l'objectivité" de la discrétisation (http://www.persee.fr/web/revues/home/prescript/article/espos_0755-7809_2000_num_18_1_1930)
- la même chose mais en version universitaire (http://sigfrance.free.fr/ressources/filebrowser/downloads/Cours%20cartographie/pdf/lc10.pdf)
- la même chose, mais en version universitaire ardue (http://www.ums-riate.fr/ecoleyaounde2006/documents/fascicules/Discr.pdf)
- une optimisation algorithmique de la méthode de Jenks, par Tom MacWright de Mapbox (http://www.macwright.org/2013/02/18/literate-jenks.html)