L’article explique comment concevoir des tableaux clairs et efficaces, en s’appuyant sur les travaux d’Edward Tufte et de Charlie Munger. Il souligne que le choix entre tableau et graphique dépend de l’usage : les tableaux conviennent mieux aux petits jeux de données et aux comparaisons précises, tandis que les graphiques mettent en valeur les tendances et le mouvement des données. Pour rendre un tableau lisible, il recommande de limiter les bordures et les couleurs, d’aligner correctement le texte et les nombres (à droite pour ces derniers), et d’éviter les répétitions inutiles. L’article propose aussi des bonnes pratiques en HTML/CSS pour structurer et styliser les tableaux, comme l’utilisation de <thead>, <tbody>, et <tfoot>, l’alignement vertical sur la baseline, et l’adaptation responsive pour mobile. Enfin, il insiste sur l’importance de maximiser le ratio "data-ink" (encre utile) et de supprimer tout élément redondant ou superflu pour faciliter la compréhension. Une référence utile pour quiconque souhaite améliorer la présentation de données.
L'article explore les distinctions cruciales entre les données brutes, les résultats et les insights dans le domaine de l'expérience utilisateur. Il souligne l'importance de transformer les observations en informations exploitables pour influencer les décisions stratégiques. L'article aborde également la question de la signification statistique dans la recherche UX, un sujet souvent source de confusion. Enfin, il propose des conseils pratiques pour communiquer efficacement les résultats de la recherche UX aux parties prenantes.
Apache Iceberg est un format de table aux caractéristiques très intéressantes : support des transactions ACID, évolution des schémas de données, time travel / rollback, etc.
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L'auteur fait le point sur les différents systèmes de gestion de données : des SGBD jusqu'au concept de maillage de données (Data Mesh)
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L'auteur présente des conseils et bonnes pratiques pour le design / UX des tableaux de données : choix des couleurs, polices de caractère, alignement, etc. Tout y est ^^
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L'auteur présente un guide pour choisir le bon type de visualisation de données.
L'auteur montre l'utilisation d'un outil en ligne de commande qui s'appelle Miller. Il permet de manipuler / transformer / trier facilement des données CSV.
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