Qu’est-ce que Plotly ?
Plotly est une bibliothèque logicielle pour créer des visualisations de données interactives. Elle permet de représenter graphiquement des données de manière claire et dynamique.
Elle est utilisée principalement en Python, mais existe aussi pour R, Julia et JavaScript. Elle produit des graphiques consultables dans un navigateur web.
À quoi sert Plotly ?
Plotly est utilisé pour analyser et présenter des données de façon visuelle. Il aide à voir les tendances, corrélations ou anomalies.
Les entreprises s’en servent pour mieux interpréter des tableaux de bord, suivre des indicateurs ou explorer des données complexes.
En recrutement, Plotly peut aider à visualiser des statistiques RH. En finance, il peut illustrer des flux de trésorerie ou des projections.
Comment fonctionne Plotly ?
Plotly transforme des données en graphiques HTML interactifs. L’utilisateur écrit quelques lignes de code pour générer un graphique.
Les graphiques créés peuvent être zoomés, filtrés ou exportés. Ils sont compatibles avec les navigateurs standards.
La version Python repose sur une structure appelée “Figure” qui contient les données et leur mise en forme (axes, couleurs, titres).
Plotly peut aussi être intégré à des plateformes comme Dash pour créer des applications web de visualisation.
Différences avec des notions proches
Matplotlib est une autre bibliothèque Python de visualisation. Elle est plus simple mais produit des graphiques moins interactifs.
Seaborn est basée sur Matplotlib mais orientée statistiques. Elle est utile pour les modèles de données, mais reste statique.
Plotly se distingue par son interactivité native et la qualité graphique plus soignée, sans effort supplémentaire.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une équipe marketing peut suivre l’évolution des ventes sur un graphique linéaire interactif généré avec Plotly.
Un analyste RH peut visualiser la répartition des candidatures par poste avec un graphique circulaire dynamique.
Un CEO peut consulter un tableau de bord de performance financière avec des graphiques en temps réel alimentés par Plotly.
Un data scientist peut explorer des données médicales via des graphes combinant plusieurs variables et filtres utilisateurs.
Une école d’ingénieurs peut former ses étudiants à l’analyse de données avec des visualisations Plotly intégrées dans Jupyter.