Je poursuis mon analyse des pratiques des performances des opérateurs qui twittent en publiant une "data visualisation" de leur performance sur quelques semaines.
La visualisation dynamique est ici, elle est très paramétrable.Vous pouvez notamment utiliser des échelles linéaires ou logarithmique, affecter différentes valeurs en abscisse, ordonnée, couleur ou taille des points...
Pour mémoire, mon premier post sur le sujet présentait les données sous forme de tableau dynamique.
Que peut on conclure de cette exploration ? Peut être aurez vous des idées ou des suggestions ? En ce qui me concerne, je note, au moins, qu'il existe une sérieuse marge de progrès pour nos opérateurs nationaux !
Pour les curieux, j'ai utilisé Google App Engine (GAE) en Python, les API Twitter, la bibliothèque Tweepy et les bibliothèques de visualisation Javascript de Google.
La visualisation dynamique est ici, elle est très paramétrable.Vous pouvez notamment utiliser des échelles linéaires ou logarithmique, affecter différentes valeurs en abscisse, ordonnée, couleur ou taille des points...
Pour mémoire, mon premier post sur le sujet présentait les données sous forme de tableau dynamique.
Que peut on conclure de cette exploration ? Peut être aurez vous des idées ou des suggestions ? En ce qui me concerne, je note, au moins, qu'il existe une sérieuse marge de progrès pour nos opérateurs nationaux !
Pour les curieux, j'ai utilisé Google App Engine (GAE) en Python, les API Twitter, la bibliothèque Tweepy et les bibliothèques de visualisation Javascript de Google.