Aymeric Marolleau
@aymericmlo.bsky.social
Datajournaliste, en charge de la cellule data du Groupe mind (infos et décryptage de la transformation des industries médias, pub en ligne, finance, santé, retail et fonction RH). Prof Data & Dataviz à l’école de journalisme de Sciences Po Paris.
Pour mettre en regard l'évolution des montants et du nombre de titres aidés, j'ai fait le choix d'un connected scatter plot, économe en place et qui permet d'enrichir le graphique d'annotations pour intégrer les explications au plus près des données.
August 26, 2025 at 3:22 PM
Pour mettre en regard l'évolution des montants et du nombre de titres aidés, j'ai fait le choix d'un connected scatter plot, économe en place et qui permet d'enrichir le graphique d'annotations pour intégrer les explications au plus près des données.
Au-delà de l'identité des titres et groupes les plus aidés, c'est l'occasion d'observer l'évolution des aides distinctes et des grandes familles (distribution, pluralisme, modernisation) au fil des années.
August 26, 2025 at 3:21 PM
Au-delà de l'identité des titres et groupes les plus aidés, c'est l'occasion d'observer l'évolution des aides distinctes et des grandes familles (distribution, pluralisme, modernisation) au fil des années.
Je détourne un scatter plot Datawrapper, qui a une page explicative très bien faite pour y aider. La Knight Foundation a aussi un template open source de mémoire.
January 14, 2024 at 3:59 PM
Je détourne un scatter plot Datawrapper, qui a une page explicative très bien faite pour y aider. La Knight Foundation a aussi un template open source de mémoire.