La visualisation des données est utilisée pour démontrer les performances, communiquer les tendances, comprendre l'impact des nouvelles stratégies, montrer les relations et au-delà. Ces représentations peuvent être de puissants outils de communication et de collaboration, apportant une plus grande valeur aux rapports, au journalisme, aux applications ou à tout contexte où le partage d'informations est requis. Essentiellement, les concepts de visualisation de données sont la méthode permettant de traduire des informations dans un contexte visuel, tel qu'une carte ou un graphique, afin de permettre au cerveau humain de mieux comprendre les données et d'en tirer des conclusions. Restez dans les parages pour en savoir plus sur l’exemple des outils de visualisation de données et leurs types.
Vue d’ensemble
La visualisation des données est la méthode de conception et de création d'une présentation graphique ou visuelle facile à communiquer d'une grande quantité de données et d'informations complexes d'une certaine spécialisation d'expertise à l'aide d'éléments visuels fixes, actifs ou interactifs pour le public cible. pour les aider à explorer et à découvrir visuellement, à comprendre, à analyser et à mieux comprendre les modèles, les tendances, les variations, la constance et les clusters mondiaux.
De plus, la visualisation des données offre un moyen rapide et efficace de communiquer des informations et d'identifier les facteurs qui affectent le comportement des clients et de signaler les domaines qui nécessitent une amélioration ou une attention particulière. Par conséquent, rendre les données plus mémorables pour les parties prenantes afin de comprendre quand et où placer des produits spécifiques et de prévoir les volumes de ventes. Voyons maintenant en détail le concept de data visualisation,
Concepts de visualisation de données
Avec autant d'outils de visualisation de données facilement disponibles, il y a également eu une augmentation de la visualisation d'informations improductives. La communication visuelle doit être simple et ciblée pour garantir que vos concepts de visualisation de données aident le public cible à comprendre votre idée ou votre conclusion. Ce qui suit est l'un des concepts de visualisation de données les plus négligés mais vitaux,
#1. Définir le contexte
Il est important de fournir des informations générales sur le contexte pour expliquer au public pourquoi ce point de données particulier est important. Par conséquent, pour inciter à l'action, le public doit comprendre comment les performances actuelles se comparent à quelque chose de tangible, comme un objectif, une référence ou d'autres indicateurs de performance clés (KPI).
#2. Connaissez votre ou vos publics
Réfléchissez à la façon dont les concepts de votre visualisation de données sont conçus pour vous assurer que votre présentation de données correspond à leurs besoins en posant ces questions. Qu'est-ce que cette personne essaie d'accomplir ? De quel genre de questions se préoccupent-ils ? Votre visualisation répond-elle à leurs préoccupations ? mais si vous n'êtes pas sûr que la visualisation soit claire, présentez-la à une ou deux personnes de votre public cible pour obtenir des commentaires, ce qui vous permettra d'apporter des modifications supplémentaires avant une grande présentation.
#3. Choisissez le bon type de graphique
L'un des concepts de visualisation de données les plus efficaces de notre liste est de réussir à présenter efficacement vos données, mais vous devez sélectionner les bons graphiques pour votre projet, votre public et votre objectif spécifiques.
#4. Choisissez un graphique efficace
Les principes de la théorie des couleurs ont un impact significatif sur le succès global de votre modèle de visualisation. Cela dit, vous devez toujours essayer de garder votre palette de couleurs cohérente dans toutes vos visualisations de données, en utilisant des contrastes clairs pour distinguer les éléments (par exemple, les tendances positives en vert et les tendances négatives en rouge). Assurez-vous également que les éléments visuels aident le public à comprendre vos principaux plats à emporter.
#5. Rester simple
Les outils de visualisation de données peuvent faciliter l'inclusion de toutes sortes d'informations dans votre visuel. Par conséquent, concevez votre exemple de visualisation de données pour un impact maximal en éliminant les informations susceptibles de distraire votre public cible.
Pourquoi la visualisation des données est-elle importante ?
Il est important car il fournit un moyen rapide et efficace de communiquer des informations de manière polyvalente à l'aide d'informations visuelles. En outre, la pratique aide également les entreprises à identifier les facteurs qui affectent le comportement des clients et les domaines qui doivent être améliorés.
Visualisation des données Exemple
En utilisant des outils de visualisation de données, différents exemples de tableaux et de graphiques peuvent être créés pour illustrer des données importantes. Voici quelques exemples de visualisation de données :
#1. Carte de la région
Un exemple de visualisation de données géospatiales est les cartes de zone utilisées pour afficher des valeurs spécifiques définies sur une carte d'un pays, d'un état, d'un comté ou de tout autre emplacement géographique. Deux types courants de cartes de zone sont les choroplèthes et les isoplèthes.
#2. Diagramme à bandes
Les graphiques à barres représentent des valeurs numériques les unes par rapport aux autres. La longueur de la barre représente la valeur de chaque variable.
#3. Diagramme de Gantt
Gantt est généralement utilisé dans la gestion de projet, les diagrammes de Gantt sont des représentations sous forme de diagramme à barres des échéanciers et des tâches.
#4. Carte de chaleur
Type de visualisation géospatiale sous forme de carte qui affiche des valeurs de données spécifiques sous différentes couleurs (cela n'a pas besoin d'être des températures, mais c'est une utilisation courante). Ces affichages de représentation graphique aident à visualiser les données comportementales par emplacement. Il peut s'agir d'un emplacement sur une carte ou même d'une page Web.
#5. Tableau des faits saillants
Une forme de tableau qui utilise la couleur pour catégoriser des données similaires, permettant au spectateur de les lire plus facilement et intuitivement.
#6. Histogramme
Ce graphique trace une distribution de nombres à l'aide d'un graphique à barres (sans espaces entre les barres), représentant la quantité de données qui se situe dans une plage particulière. Ce visuel permet à un utilisateur final d'identifier facilement les valeurs aberrantes dans un ensemble de données donné.
#7. Treemap
Il s'agit d'un type de graphique qui affiche différentes valeurs liées sous la forme de rectangles imbriqués ensemble. qui affichent des données hiérarchiques sous la forme d'un ensemble de formes imbriquées, généralement des rectangles. Les cartes arborescentes sont idéales pour comparer les proportions entre les catégories via leur taille de zone.
Types de visualisation de données
Un outil de visualisation de données est une forme de logiciel conçu pour visualiser des données. Les capacités de chaque outil varient mais, à la base, elles vous permettent de saisir un ensemble de données et de le manipuler visuellement. La plupart, mais pas tous, sont livrés avec des modèles intégrés que vous pouvez utiliser pour générer des visualisations de base. Il existe plusieurs types d'outils de visualisation de données pour répondre à vos besoins,
#1. Tableau
Un tableau est l'un des exemples les plus simples de visualisation. Il se compose de colonnes et de lignes et organise les données dans une structure soignée. Les tableaux affichent une grande quantité d'informations de manière structurée, mais ils peuvent également submerger les utilisateurs qui recherchent simplement des tendances de haut niveau.
#2. Mot nuage
Un nuage de mots est un groupe de termes affichés dans des tailles et des formats variables en fonction de leur fréquence ou de leur pertinence dans un ensemble. Les entreprises utilisent souvent des nuages de mots pour visualiser les commentaires du public et l'opinion publique ou pour réfléchir à de nouvelles idées.
#3. diagramme de Gantt
Un diagramme de Gantt est une variante d'un diagramme à barres qui montre les activités et le temps requis pour chacune. Les chefs de projet utilisent couramment des diagrammes de Gantt pour créer des calendriers complets de tâches.
#4. Diagramme matriciel
Un diagramme matriciel compare plusieurs éléments et permet au spectateur de comprendre les relations complexes entre eux. Il s'agit d'un type polyvalent de visualisation de données qui peut aider à identifier les causes, à relier les exigences et les spécifications, à comparer les éléments et à déterminer les besoins en ressources.
#5. Carte de chaleur
Une carte thermique visualise les données liées au comportement, généralement dans une zone géographique ou concernant l'activité d'une page Web. Les couleurs représentent les degrés d'activité ou d'exposition, généralement avec des couleurs plus profondes indiquant la concentration ou la fréquence la plus élevée.
#6. Graphiques Google
Google Chart Tools vous permet de visualiser des données en direct sur votre site Web (et mobile) à l'aide de plusieurs graphiques et outils de données interactifs et personnalisables. La façon la plus courante d'utiliser Google Charts est d'utiliser un code JavaScript simple que vous intégrez dans votre page Web. Et en utilisant la classe DataTable, vous pouvez facilement basculer entre les types de graphique
#dix. Tableau
Tableau est l'un des exemples d'outils de visualisation de données les plus populaires sur le marché pour deux raisons principales : il est relativement facile à utiliser et incroyablement puissant. Le logiciel peut s'intégrer à des centaines de sources pour importer des données et générer des dizaines de types de visualisation, des graphiques aux cartes, etc. Tableau compte des millions d'utilisateurs et de membres de la communauté, et il est largement utilisé au niveau de l'entreprise.
#8. Chartio
Les outils de visualisation de données de Chartio offrent aux utilisateurs 15 types de graphiques parmi lesquels choisir avec de multiples variantes, et encore plus d'options si vous savez utiliser les langages de programmation de données.
Cela implique qu'avec Chartio, vous pouvez rassembler toutes vos données à partir d'emplacements comme Amazon Redshift, parcourir vos données avec la solution Visual SQL, créer et gérer des graphiques et des visuels personnalisés, et les partager facilement (via une page Web, Slack, PDF rapports pour e-mail, etc.).
#4. Analyse Zoho
Zoho Analytics est un outil de visualisation de données spécialement conçu pour les professionnels qui cherchent à visualiser l'informatique décisionnelle. En tant que tel, il est le plus souvent utilisé pour visualiser les informations relatives aux ventes, au marketing, aux bénéfices, aux revenus, aux coûts et aux pipelines avec des tableaux de bord conviviaux. Plus de 500,000 XNUMX entreprises et deux millions d'utilisateurs exploitent actuellement le logiciel.
#5. Enveloppeur de données
Datawrapper est un outil qui, comme Google Charts, est utilisé pour générer des graphiques, des cartes et d'autres graphiques à utiliser en ligne. Le public initialement visé par l'outil était les journalistes travaillant sur des reportages, mais tout professionnel responsable de la gestion d'un site Web peut y trouver de la valeur.
#6. Infogramme
Ce qui distingue Infogram des autres outils de cette liste, c'est que vous pouvez l'utiliser pour créer des infographies (d'où son nom), ce qui le rend particulièrement populaire parmi les professionnels de la création. De plus, l'outil comprend un éditeur par glisser-déposer, qui peut être utile pour les débutants.
#7. Tableaux de bord
Les tableaux de bord peuvent rassembler plusieurs types de visualisations de données dans une seule interface. Ils permettent à quiconque de suivre, d'analyser et d'afficher des informations sur les données, et ils peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins et aux exigences de gouvernance des données des organisations, des services et des utilisateurs individuels.
Comment choisir le bon outil de visualisation de données
Appliquez ces conseils pour vous aider à sélectionner le meilleur outil de visualisation pour votre ensemble de données :
#1. Évaluez la taille et la variété de votre ensemble de données
Si vous disposez d'un ensemble de données simple avec peu de variables ou d'éléments à organiser, vous pouvez envisager des options plus simples telles que des graphiques linéaires, des graphiques à barres et des graphiques à secteurs.
#2. Choisissez les concepts centraux sur lesquels vous souhaitez mettre l'accent
Utilisez des outils qui mettent en évidence les bons éléments, comme la croissance dans le temps ou les préférences des clients.
#3. Découvrez comment votre public voit les informations visuelles
L'évaluation des caractéristiques de votre public peut vous aider à décider quels types de visualisation sont appropriés. Par exemple, le public peut être plus habitué à des visualisations plus simples, tandis que les collègues peuvent être familiarisés avec un plus large éventail de types.
#4. Optez pour le visuel le plus simple
Une fois que vous avez déterminé qui est votre public et ce que vous voulez dire avec vos données, essayez de tracer votre ensemble de données avec chaque choix de visualisation que vous avez jugé viable. Examinez ensuite les visualisations que vous avez créées et sélectionnez celle qui est la plus facile à comprendre.
#5. Connaître l'impact émotionnel que vous voulez que le public ait
Certaines visualisations partagent le même message avec une clarté égale, mais elles peuvent avoir des impacts émotionnels différents. Par exemple, si vous souhaitez transmettre l'excitation de la croissance financière, vous pouvez utiliser un graphique linéaire qui continue à monter au lieu d'un graphique à barres.
#6. Obtenez des commentaires sur vos visualisations
Demandez à un collègue de revoir les visualisations que vous testez. Évaluez la clarté avec laquelle ils comprennent chaque option et s'ils ont la réaction émotionnelle que vous espérez évoquer.
Quelles sont les 3 utilisations de la visualisation de données ?
La visualisation des données aide à l'exploration des informations commerciales afin d'atteindre les objectifs de l'entreprise de la manière appropriée. Il facilite la corrélation des données à partir de représentations visuelles ou graphiques. Il permet un examen rapide et digère rapidement les mesures cruciales.
Qu'est-ce qu'un exemple de visualisation de données ?
Les graphiques à barres sont utiles pour effectuer des comparaisons de groupes, suivre les progrès et repérer les tendances. Les diagrammes circulaires, les graphiques linéaires, les graphiques en aires, les histogrammes, les tableaux croisés dynamiques, les diagrammes en boîte, les nuages de points, les graphiques radar et les cartes choroplèthes sont des types de visualisation de données les plus courants.
Quels sont les deux types de base de visualisation de données ?
Les informations tirées des données, les tendances et les modèles au sein des données, ainsi qu'une méthode permettant d'identifier les données complexes de manière simplifiée sont tous des composants nécessaires de tout projet de visualisation de données. Il existe deux principaux types de visualisation de données : statique et interactive.
Excel est-il un outil de visualisation de données ?
Lorsqu'il s'agit d'une utilisation en entreprise et professionnelle, Excel fait partie des meilleurs outils de visualisation de données disponibles. Les graphiques de Pareto et les graphiques à barres groupées font partie des options de visualisation les plus sophistiquées non disponibles dans cette application de feuille de calcul freemium.
En conclusion:
Apporter une clarté visuelle à l'histoire racontée dans vos données vous aide à identifier les informations qui conduisent à une meilleure prise de décision, planification, stratégies et actions. Comment votre entreprise fonctionne-t-elle, qu'est-ce qui doit être modifié et où devez-vous concentrer vos ressources ? Cela conduit à la capacité de comprendre l'importance de vos données pour conduire des opérations plus efficaces.
Bibliographie
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