3f:null 40:["$","title",null,{"children":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin | Maxence Jot | Observable"}] 46:T48d,## Plot, canal par canal Un graphique Plot, c'est **des données + des marques + des canaux**. Un **canal**, c'est une variable visuelle. Voilà la table de correspondance — c'est le tableau du CM3, avec les noms de l'outil : | Canal Plot | Variable visuelle | Niveau perceptif | Ce qu'elle sait porter | |---|---|---|---| | `x`, `y` | **Position** | quantitative | tout — c'est la meilleure | | `r` | **Taille** | quantitative, mais mal estimée | des ordres de grandeur | | `fill` en dégradé | **Valeur** (clarté) | ordinale | un ordre, pas un rapport | | `fill` en teintes | **Couleur** (teinte) | sélective | des catégories, aucun ordre | | `symbol` | **Forme** | sélective | des catégories | | `opacity` | **Grain** | ordinale | un ordre grossier | **La règle du CM3, en une ligne :** on ne peut pas percevoir un ordre si la variable visuelle n'est pas ordonnée, ni un rapport si elle n'est pas quantitative. Le squelette d'un graphique : Plot.plot({ marks: [ Plot.barY(donnees, { x: "categorie", y: "valeur" }) ] }) `barY`, `dot`, `line`, `cell`, `rectY` : ce sont les **marques**. Ce qui est entre accolades : les **canaux**.47:T476, **À toi** **L'épreuve.** Pour chacun des quatre graphiques, réponds à trois questions — **sans regarder les chiffres**, en te fiant à ce que tu vois : 1. Peux-tu **classer** les régions de la plus fournie à la moins fournie ? 2. Peux-tu dire que **l'Île-de-France vaut le double** de l'Auvergne - Rhône-Alpes ? (C'est vrai : 521 contre 251.) 3. Peux-tu repérer **une** région précise en un coup d'œil ? Puis conclus : **quel encodage pour quel usage ?** *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*48:T7a9,rEncodages = ` 1 · Position — 1. On peut aisément classé les région de la plus fournit a la moins fournit, 2. Oui visuellement on remarque que la bare de île de france est 2 fois plus grande que celle d'auvergne 3. Oui on peut aisément lié les régions avec leur valeur grace au graphique. 2 · Taille — 1.On peut toujours classé les régions de la plus fournit à la moins fournit cependant les représentation visuelles sont plus difficiles à comprendre 2. On remarque à peut prêt que le cercle IDF est plus grand que celui de l'auvergne mais ce n'est pas évident 3.les représentation visuelles se chevauchant il est difficile de trouvé quelle cercle correspond à quelle région 3 · Valeur (clarté) — 1. Grâce à la légende du schéma on peut toujours classé les régions de la plus à la moins fournit, cependant on perd la précision numérique. 2.On ne peut pas affirmé avec précision que IDF est 2x suppérieur à l'auvergne car il est difficile de dire si une couleur est 2x plus foncé qu'une autre. 3.Les valeur de clarté étant toutes proches les différentes régions peuvent se confondre dans le schéma il est donc difficile d'en reprérer une en un coup d'oeil. 4 · Teinte — 1.Il est difficile de classé les régions de la plus fournit à la moins fournit car la teinte d'IDF est presque la même que celle de mayotte, qui se retrouve tout en bas du schéma. 2. On ne peut pas affirmé avec précision que IDF est 2x suppérieur à l'auvergne car il est difficile de dire si une couleur est différentes d'une autres cf exemple de la question 1. 3.Les teintes étant proches entre les valeurs élevé et les valeur faibles, les différentes régions peuvent se confondre dans le schéma il est donc difficile d'en reprérer une en un coup d'oeil. Ma conclusion — Dans cette situation le graphique qui représente le mieux les valeurs que l'ont cherche à observé est le 1er. Soit le graphique de position. `49:T414,## Tes trois graphiques **À toi** Pour chacun : le graphique, puis **deux lignes** disant quelle variable visuelle porte quelle donnée, et à quel niveau perceptif. **G1 — une grandeur par catégorie.** Au choix : par région, par type d'établissement, ou par département. Contrainte : justifie ton encodage **et** ton tri. **G2 — deux variables à la fois.** Par exemple l'année d'ouverture et l'effectif, ou l'effectif selon le type. Contrainte : **deux canaux au moins**, et dis lequel porte quoi. **G3 — une distribution.** Celle des effectifs (`effectif`). Un histogramme suffit. Contrainte : avant de la tracer, va voir la cellule suivante.4a:T4cb,`effectif` n'est rempli que pour **1 374 implantations sur 2 507** — 55 %. Mais regarde le tableau ci-dessus : **le taux de remplissage n'est pas le même selon le type**. Environ 58 % pour les universités, 36 % pour les grands établissements, 24 % pour les COMUE. **À toi** Deux questions : 1. Si tu additionnes la colonne `effectif` par type, **quel type est le plus désavantagé** par ce trou ? 2. Ce n'est donc pas du manquant « au hasard ». Comment appelles-tu ça, et qu'est-ce que tu écris sous ton graphique G3 pour être honnête ? *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*4b:T47f,journalIA = ` 1. Quels outils / quels prompts —J'ai utilisé chatgpt, avec le prompt suivant : " parRegion = d3 .rollups( implantations, (v) => v.length, (d) => d.reg_nom ) .map(([region, n]) => ({ region, n })) .sort((a, b) => d3.descending(a.n, b.n)) Plot.plot({ marginLeft: 240, marks: [ Plot.barX(parRegion, { x: "n", y: "region", sort: { y: "-x" } }), Plot.ruleX([0]) ] }) a partir d'une base de donnée ce code permet d'afficher un diagramme a partir de valeur prise cependant mon code qui vient ensuite me marque une synthaxe error : unexpected token explique moi ce qui ne va pas ex1 = d3.rollups( implantations, (v) => v.length, (d) => d.type_d_etablissement ) .map(([etablissement, n]) => ({ etablissement, n })) .sort((a, b) => d3.descending(a.n, b.n)); Plot.plot({ marginLeft: 240, marks: [ Plot.barX(ex1, { x: "n", y: "etablissement", sort: { y: "-x" } }), Plot.ruleX([0]) ] })" 2. Ce que ça m'a apporté — cela de m'a pas aidé du tout il m'a répondu a côté de la plaque sur des choses que je n'avais pas forcément demandé 3. Ce que j'ai dû corriger — `4c:[{"id":"0bc602383222f347c78dc2515ab79cf1d8058db3e9d1d918bbfb4e563db25ceefe086bbd947937e21ea0f732f2d965c10d2efe126186a7eb599cedefcb7e4a46","href":"https://static.observableusercontent.com/files/0bc602383222f347c78dc2515ab79cf1d8058db3e9d1d918bbfb4e563db25ceefe086bbd947937e21ea0f732f2d965c10d2efe126186a7eb599cedefcb7e4a46","name":"fr-esr-implantations_etablissements_d_enseignement_superieur_publics.json","type":"application/json","lastModified":1786309754302.429,"size":3727925}] 44:{"id":"e09d77e9d81bf48c","slug":"tp-3-encoder-de-la-donnee-au-dessin","title":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin","thumbnail":"a284768217a85af7db48e9f58cb12007313b0409cf698678919d42a8835de45f","access_level":"public","create_time":"$D2026-09-14T14:03:56.300Z","update_time":"$D2026-09-21T13:50:36.411Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2026-09-21T13:44:40.522Z","has_unpublished_edits":null,"fork":{"id":"3c46a6326b55c60a","slug":"tp-3-encoder-de-la-donnee-au-dessin","title":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin","owner":{"id":"29853dc62ffa3714","login":"mmi-montbeliard","name":"MMI Montbéliard"}},"stars":0,"starred":false,"owner":{"type":"team","id":"5b746d0c846bc14a","login":"maxence-jot","name":"Maxence Jot","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/bc8ce9f6a38cc77c2bff9ea5e2f0f2e1f94156d8a7b9b47c26f2ad100c7b21ff","tier":"starter_2024","bio":"","following":false},"version":276,"publish_version":276,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"d1fdc28ef299d2c8","login":"maxence-jot","name":"Maxence Jot","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/bc8ce9f6a38cc77c2bff9ea5e2f0f2e1f94156d8a7b9b47c26f2ad100c7b21ff","tier":null,"bio":"","following":false}],"members":[{"type":"team","id":"5b746d0c846bc14a","login":"maxence-jot","name":"Maxence Jot","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/bc8ce9f6a38cc77c2bff9ea5e2f0f2e1f94156d8a7b9b47c26f2ad100c7b21ff","tier":"starter_2024","role":"editor"}],"comments":[],"custom_thumbnail":true,"trashed":false,"lapsed":null,"subscribed":null,"forks":0,"collection":null,"type":"notebook","body":{"titling":"auto","title":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin","cells":[{"id":0,"value":"# TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin\n\nNouveau jeu de données, et tu vas le garder jusqu'au TP 5 : **les 2 561\nimplantations de l'enseignement supérieur public en France**. Ton IUT est\ndedans.\n\nAujourd'hui tu dessines pour la première fois. Une seule question te guide, et\nce n'est pas « quel type de graphique je fais » :\n\n> **Quelle variable visuelle porte quoi — et en est-elle capable ?**\n\nC'est la question du CM3. Plot est fait pour y répondre : ses **canaux**\n(`x`, `y`, `fill`, `r`, `opacity`) sont exactement les **variables visuelles**\nde Bertin.\n\n---\n\n## ⚠️ Avant toute chose : **forke ce notebook**\n\nBouton **Fork**, en haut à droite. Sinon rien n'est enregistré.\n**Ce notebook est ton rendu**, tu en déposeras le lien sur Moodle.\n\n⚠️ Dans les cellules de réponse, écris entre les **guillemets obliques** — pas\nentre ` ' ` ni ` \" `.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":5,"value":"esr = FileAttachment(\n \"fr-esr-implantations_etablissements_d_enseignement_superieur_publics.json\"\n).json()","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":163,"value":"","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":162,"value":"Inputs.table(esr)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":13,"value":"**Regarde d'abord.** 2 561 lignes. Fais défiler, trie sur `reg_nom`, sur\n`effectif`, sur `type_d_etablissement`.\n\nTrois choses à repérer tout de suite — tu les as apprises au TP 2 :\n\n1. Certaines lignes sont **entièrement vides** sauf deux champs. Combien ?\n2. La colonne `effectif` est **loin d'être remplie**. Combien manque-t-il ?\n3. Regarde `reg_nom`. « Aquitaine - Limousin - Poitou-Charentes »… ces régions\n existent-elles encore ? Qu'est-ce que ça te dit sur la **date** du fichier ?","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":91,"value":"## D'où viennent ces données\n\n| | |\n|---|---|\n| **Jeu** | *Implantations des établissements d'enseignement supérieur publics* |\n| **Producteur** | Ministère de l'Enseignement supérieur et de la Recherche |\n| **Licence** | Licence Ouverte / Etalab — réutilisation libre, **attribution obligatoire** |\n| **Page** | |\n| **Dernière mise à jour** | **25 octobre 2017** — le jeu est signalé « archivé » |\n\n⚠️ **Ces données ont neuf ans.** C'est pour ça que tu verras des régions qui\nn'existent plus. Ce n'est pas un défaut du fichier : c'est son âge, et c'est une\ninformation que **tu dois transmettre** à qui lira tes graphiques.\n\nLa ligne à écrire sous chacun d'eux :\n\n> Source : MESR, *Implantations des établissements d'enseignement supérieur\n> publics* (données arrêtées en 2017) · France métropolitaine.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":17,"value":"## code · nettoyage minimal","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":19,"value":"// Les 54 lignes fantômes n'ont ni département, ni type, ni coordonnées.\n// On les écarte — et on l'écrira dans le rendu.\nimplantations = esr\n .filter((d) => d.dep_id)\n .map((d) => ({\n ...d,\n dep: 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`type_d_etablissement` ;\n2. le même graphique, mais limité aux **cinq** premiers types ;\n3. le nombre d'implantations par **décennie d'ouverture** (`annee`).","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":40,"value":"// Le nombre d'implantations par type d'établissement\nex1 = d3.rollups(\n implantations,\n (v) => v.length,\n (d) => d.type_d_etablissement\n )\n .map(([type_d_etablissement, n]) => ({ type_d_etablissement, n }))\n .sort((a, b) => d3.descending(a.n, b.n));","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":42,"value":"// Le même graphique à barres, limité aux cinq premiers types\nex2 = d3.rollups(\n implantations,\n (v) => v.length,\n (d) => 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