Première mise en jambe, en forme de reprise, avec Datawrapper, pour se réhabituer à l’architecture fonctionnelle de l’outil de datavisualisation. Dans un premier temps je vais surtout retravailler sur les cartographies, domaine qui me semble de plus en plus pertinent.
Thématique
Pour travailler sur ce type de cartographie, le plus simple est de travailler sur un fichier avec des données sur l'ensemble des aires géographiques. J'avais envie de faire une cartographie sur une échelle régionale, avec une précision à l'échelon municipale.
J'ai choisi la carte des loyers à l'échelle nationale, disponible sur le site Open Data du gouvernement.
Ma carte représente donc les loyers, pour les maisons, sur la Région Nouvelle-Aquitaine.
Je n'ai pas eu besoin de retoucher le fichier, lors de l'insertion sur Datawrapper, j'avais juste une erreur sur la commune de Fontclaireau, qui depuis le 1er janvier 2023 est une commune déléguée au sein de Mansle-les-Fontaines. Le but n'étant pas de produire un document diffusable, et au regard de la population des deux communes (2 105 habitants en 2021), les données sont identiques sur les deux communes.
Intégrité du fichier des données
J'ai conservé le maximum de données utiles, afin de pouvoir affiner la visualisation.
Il est donc possible de gérer des requêtes sur les départements, les EPCI, nombre d'observation dans la commune et à l'échelle de la maille.
Travail de mise en forme
Vu qu'il s'agissait juste de me remettre dedans et de reprendre les bons réflexes, j'ai affiné un peu en html la partie supérieur de la présentation, titre et texte, en me basant sur l'excellent tutoriel How to turn your title into a color key.
Pour les couleurs, par soucis d'efficacité, j'ai utilisé un des nombreux nuanciers d'Adobe.
J'ai annoté la commune avec le loyer le plus élevé et bien sûr celle avec le loyer le plus bas, je trouve que cela donne toujours un peu plus de vie à un graphique, sans être forcément indispensable.
Pour les infobulles, j'ai juste utilisé l'appel de la donnée du coefficient de détermination qui permet de juger de la fiabilité de la donnée financière.
Remarques post-publication
J'ai pensé à deux choses.
- Pour la prochaine carte il faut que j'affine l'interpolation des couleurs, d'abord en me basant sur le nuancier de Datawrapper, puis intégrer le mien. Il se joue un élément particulièrement important, tant sur la lisibilité de l'information que sur sa véracité.
- Il faut également que je regarde jusqu'où il est possible d'aller sur les infos bulles, notamment en mobilisant du html.
