Data visualization ou dataviz

Mis à jour le 13 avril 2023

La data visualization (ou visualisation de données) est l’art et la science de représenter visuellement des données et des informations complexes de manière claire et concise. Elle permet de transformer des données brutes en graphiques, tableaux de bord et autres visualisations pour faciliter leur compréhension et leur interprétation.

La data visualization utilise des techniques de conception graphique pour créer des graphiques et des visualisations qui sont faciles à lire et à interpréter, en utilisant des couleurs, des formes, des motifs et d’autres éléments visuels pour identifier les tendances, les modèles et les relations dans les données.

La data visualization peut être utilisée dans de nombreux domaines, tels que les affaires, la finance, la médecine, la recherche scientifique, le journalisme et bien d’autres encore. Elle permet de communiquer des informations complexes de manière efficace et impactante, ce qui peut aider à prendre des décisions plus éclairées et à résoudre des problèmes plus rapidement.

Les avantages de la data visualization sont nombreux. Elle permet notamment de :

• Améliorer la compréhension et l’interprétation des données
• Identifier rapidement les tendances et les modèles dans les données
• Communiquer des informations complexes de manière claire et concise
• Prendre des décisions plus éclairées
• Détecter les erreurs et les anomalies dans les données plus facilement.

La data visualization est une technique puissante pour représenter visuellement des données complexes de manière claire et concise, et peut être utilisée dans de nombreux domaines pour améliorer la compréhension, la communication et la prise de décision.

Histoire et principes généraux de la data visualization

La visualisation des données, telle que nous la connaissons aujourd’hui, a effectivement une longue histoire qui remonte à plusieurs siècles. Les premières représentations graphiques des données ont été réalisées par William Playfair à la fin du XVIIIe siècle. Depuis lors, de nombreuses théories et pratiques ont été développées dans le domaine de la visualisation des données.

En effet, la visualisation des données est aujourd’hui une pratique courante dans de nombreux domaines, notamment les sciences, la finance, la médecine, la technologie, le journalisme et bien d’autres encore. Elle permet de présenter de manière claire et concise des informations complexes qui seraient autrement difficiles à comprendre. Les visualisations peuvent être utilisées pour identifier des tendances, des modèles et des anomalies dans les données, ainsi que pour présenter des résultats de manière visuelle et interactive.

Cependant, malgré la popularité croissante de la visualisation des données, il existe également des anti-patterns et des mauvais choix de conception qui peuvent avoir des conséquences néfastes sur la compréhension et l’interprétation des données. Il est donc important de savoir reconnaître ces erreurs et de les éviter autant que possible.

Certains des principes généraux de la visualisation des données comprennent l’utilisation de graphiques appropriés pour le type de données présentées, la création de visualisations claires et faciles à comprendre, la présentation des données avec précision et honnêteté, et la conception de visualisations interactives pour permettre une exploration plus approfondie des données. En outre, la visualisation des données doit être utilisée comme un outil pour communiquer des idées et des informations plutôt que comme une fin en soi.

La visualisation des données est une pratique importante qui permet de présenter des informations complexes de manière claire et concise. Cependant, il est essentiel de suivre des principes de conception appropriés pour éviter les anti-patterns et les mauvais choix de conception qui peuvent entraver la compréhension et l’interprétation des données.

Les anti-patterns

les anti-patterns et les mauvais choix de conception sont des erreurs courantes en visualisation des données qui peuvent affecter négativement la compréhension et l’interprétation des données. Les anti-patterns sont des modèles de conception qui ont été identifiés comme étant des erreurs courantes en visualisation des données et qui ont des conséquences négatives sur l’efficacité de la visualisation. Les mauvais choix de conception peuvent inclure l’utilisation de graphiques inappropriés pour le type de données présentées, l’utilisation de couleurs qui ne sont pas appropriées pour les données, la présentation de données trompeuses ou biaisées, la surcharge des visualisations avec trop d’informations, etc.

Pour éviter ces erreurs, il est important de comprendre les principes de base de la visualisation des données, de savoir quel type de graphique est approprié pour les données présentées, de choisir des couleurs appropriées pour les données, de présenter les données avec précision et honnêteté, et de concevoir des visualisations claires et concises qui permettent une exploration facile des données. Il est également important d’adapter la visualisation aux besoins et au public cible de manière à ce que la visualisation soit efficace pour sa destination finale.

Reconnaître et éviter les anti-patterns et les mauvais choix de conception sont essentiels pour créer des visualisations de données efficaces et compréhensibles. La clé est de suivre les principes de conception appropriés et d’adapter la visualisation aux besoins et au public cible.

Voici quelques exemples courants d’anti-patterns et de mauvais choix de conception en visualisation des données :

• Le choix d’un graphique inapproprié pour les données présentées : Par exemple, l’utilisation d’un graphique en secteurs pour représenter des données chronologiques, ce qui peut rendre difficile la comparaison des données dans le temps.
• L’utilisation de couleurs inappropriées : Par exemple, l’utilisation de couleurs qui ne sont pas différenciées pour représenter des données importantes, ou l’utilisation de couleurs qui peuvent être confondues avec des couleurs ayant des significations opposées.
• La présentation de données trompeuses ou biaisées : Par exemple, la manipulation de l’échelle d’axe pour rendre des différences plus dramatiques qu’elles ne le sont en réalité, ou la sélection de données spécifiques pour appuyer un point de vue spécifique.
• La surcharge des visualisations avec trop d’informations : Par exemple, la création d’un graphique encombré avec de nombreuses étiquettes, légendes et annotations, ce qui peut rendre difficile la compréhension de la visualisation.
• L’utilisation d’une échelle inappropriée : Par exemple, l’utilisation d’une échelle logarithmique pour représenter des données qui ne sont pas exponentielles, ce qui peut rendre difficile la comparaison des données.
• L’utilisation de visualisations trop complexes : Par exemple, l’utilisation de visualisations en 3D ou d’autres effets visuels qui peuvent être distrayants et rendre difficile la compréhension des données.

En somme, ces exemples d’anti-patterns et de mauvais choix de conception en visualisation des données montrent l’importance de suivre des principes de conception appropriés pour créer des visualisations efficaces et compréhensibles.

Les outils de Data visualization

Les outils de tableau de bord sont des logiciels interactifs utilisés pour explorer, visualiser et communiquer des données. Les tableaux de bord permettent de présenter des informations en temps réel ou quasi réel, ce qui peut aider à prendre des décisions plus rapidement et à améliorer la performance des entreprises ou des organisations.

Les outils de tableau de bord sont des outils de visualisation des données qui permettent aux utilisateurs de suivre des indicateurs clés de performance (KPI) en temps réel, de surveiller les tendances et les modèles, d’identifier les anomalies et les opportunités, et de communiquer les résultats de manière claire et concise.

Les outils de tableau de bord sont également interactifs, ce qui signifie que les utilisateurs peuvent explorer les données et effectuer des analyses plus approfondies en utilisant des fonctionnalités telles que le zoom, le filtrage et la sélection. Les tableaux de bord peuvent également être personnalisés en fonction des besoins spécifiques de l’utilisateur, de l’entreprise ou de l’organisation.

Les outils de tableau de bord peuvent être utilisés dans de nombreux domaines, notamment les entreprises, la finance, la médecine, la technologie, le journalisme et bien d’autres encore. Ils peuvent également être utilisés pour surveiller la performance des entreprises, suivre les tendances du marché, gérer les ressources, suivre les performances des employés, suivre les résultats des campagnes publicitaires et bien plus encore.

Les outils de tableau de bord sont des outils interactifs d’exploration de données et de communication qui permettent aux utilisateurs de visualiser, explorer et communiquer des données de manière claire et concise. Ils peuvent être utilisés dans de nombreux domaines pour surveiller les performances, suivre les tendances et prendre des décisions plus rapidement et plus efficacement.

Il existe de nombreux outils de tableau de bord disponibles sur le marché, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients en fonction des besoins de l’utilisateur et de l’entreprise ou de l’organisation. Voici quelques-uns des outils de tableau de bord les plus populaires :

• Tableau : Tableau est un outil de visualisation de données populaire qui permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord interactifs et des visualisations de données à partir de diverses sources de données. Il est reconnu pour sa facilité d’utilisation et sa capacité à traiter des données à grande échelle.
• Microsoft Power BI : Power BI est un outil de tableau de bord de données de Microsoft qui permet aux utilisateurs de visualiser et d’analyser des données à partir de différentes sources. Il est facile à utiliser et dispose d’une grande variété de fonctionnalités de visualisation de données.
• Google Data Studio ou looker studio : Google Data Studio est un outil de visualisation de données gratuit et facile à utiliser qui permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord interactifs et de visualisations de données à partir de diverses sources de données, notamment Google Analytics.
• QlikView : QlikView est un outil de business intelligence populaire qui permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord interactifs et des visualisations de données à partir de diverses sources de données. Il est connu pour sa capacité à traiter de grands ensembles de données.
• Domo : Domo est un outil de visualisation de données qui permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord interactifs et des visualisations de données à partir de diverses sources de données. Il dispose d’une grande variété de fonctionnalités de visualisation de données et est souvent utilisé dans les entreprises pour suivre les performances des entreprises.
• Klipfolio : Klipfolio est un outil de visualisation de données basé sur le cloud qui permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord interactifs et des visualisations de données à partir de diverses sources de données. Il est connu pour sa capacité à traiter des données en temps réel.

Ces outils de tableau de bord sont parmi les plus populaires sur le marché, mais il en existe de nombreux autres disponibles qui peuvent répondre à différents besoins et budgets.

Focus sur Tableau public

Tableau Public est une plateforme gratuite de visualisation de données qui permet aux utilisateurs de créer et de partager des visualisations de données interactives en ligne. Il a été créé par Tableau Software, une entreprise spécialisée dans la visualisation de données et la business intelligence.

Tableau Public permet aux utilisateurs de télécharger des ensembles de données et de créer des visualisations interactives à partir de ces données en utilisant une interface conviviale et facile à utiliser. Les utilisateurs peuvent choisir parmi une variété de graphiques et de tableaux pour créer des visualisations qui présentent leurs données de manière claire et efficace.

Une fois qu’une visualisation est créée, elle peut être partagée publiquement sur la plateforme Tableau Public ou intégrée dans un site web ou un blog. Les visualisations peuvent être consultées et explorées par d’autres utilisateurs, ce qui permet de diffuser facilement des données et des informations à un large public.

Tableau Public est largement utilisé dans les domaines du journalisme, de l’éducation, des sciences, de la politique et de la visualisation de données en général. Il permet aux utilisateurs de créer des visualisations de données efficaces et impactantes sans avoir besoin de compétences en programmation ou en conception.

Tableau Public est une plateforme gratuite de visualisation de données qui permet aux utilisateurs de créer et de partager des visualisations de données interactives en ligne. Il est largement utilisé dans de nombreux domaines pour diffuser des données et des informations à un large public.

Microsoft Power BI Desktop

Microsoft propose également une version gratuite de son outil de tableau de bord, Power BI. La version gratuite de Power BI, appelée Power BI Desktop, est une application de bureau qui permet aux utilisateurs de se connecter à diverses sources de données, de créer des visualisations de données et des tableaux de bord interactifs, et de les partager avec d’autres utilisateurs.

Bien que la version gratuite de Power BI soit moins complète que la version payante, elle offre toujours un grand nombre de fonctionnalités utiles pour la visualisation des données, telles que la capacité à connecter plusieurs sources de données, à créer des visualisations interactives, à partager des visualisations de données avec d’autres utilisateurs, etc.

La version gratuite de Power BI peut être téléchargée gratuitement à partir du site web de Microsoft. Cependant, il est important de noter que certaines fonctionnalités avancées, telles que la collaboration en temps réel et l’intégration de données en direct, ne sont disponibles que dans la version payante de Power BI.

En somme, la version gratuite de Power BI est un outil de tableau de bord de données utile pour les utilisateurs qui cherchent à créer des visualisations de données et des tableaux de bord interactifs, mais qui ne nécessitent pas de fonctionnalités avancées.

La pratique sur ces outils gratuits est la clé pour un bon apprentissage

la pratique est essentielle pour un bon apprentissage de ces outils gratuits de tableau de bord de données tels que Tableau Public et Power BI Desktop. Ces outils peuvent sembler complexes pour les débutants, mais avec la pratique, ils deviennent plus familiers et plus faciles à utiliser.

Pour tirer le meilleur parti de ces outils de tableau de bord gratuits, il est important de les utiliser régulièrement pour créer des visualisations de données et des tableaux de bord interactifs. Cela peut impliquer l’exploration de différents types de graphiques et de tableaux, l’importation de différentes sources de données, l’expérimentation avec différentes fonctionnalités de visualisation de données et la création de tableaux de bord interactifs.

Il est également utile de suivre des tutoriels en ligne, des cours en ligne ou des webinaires pour apprendre les bases et les meilleures pratiques de ces outils de tableau de bord gratuits. Les forums de discussion en ligne et les communautés d’utilisateurs peuvent également être une excellente source de conseils et de conseils pratiques pour les débutants.

En somme, la pratique est essentielle pour un bon apprentissage de ces outils de tableau de bord gratuits. Il est important de les utiliser régulièrement, d’explorer différentes fonctionnalités et de suivre des tutoriels et des conseils pratiques pour maîtriser ces outils et créer des visualisations de données efficaces et impactantes.

La grammaire des graphiques

La grammaire des graphiques est un ensemble de principes et de règles qui permettent de transformer les données en graphiques efficaces et compréhensibles. La grammaire des graphiques a été développée par Leland Wilkinson, un statisticien américain, et popularisée dans son livre « The Grammar of Graphics ».

La grammaire des graphiques se concentre sur la création de graphiques à partir de composants visuels de base, tels que des points, des lignes et des barres, qui peuvent être combinés de différentes manières pour créer des graphiques plus complexes. Les composants visuels sont associés aux variables dans les données, telles que les axes, les étiquettes, les couleurs et les formes, pour créer une visualisation complète et compréhensible des données.

Selon la grammaire des graphiques, il existe six composants visuels de base pour créer des graphiques efficaces :

• Les points : les points représentent les observations individuelles dans les données.
• Les lignes : les lignes représentent les relations entre les observations dans les données, telles que les tendances et les corrélations.
• Les barres : les barres représentent des mesures de quantité, telles que des moyennes ou des pourcentages.
• Les couleurs : les couleurs peuvent être utilisées pour distinguer différentes catégories ou valeurs dans les données.
• Les formes : les formes peuvent être utilisées pour représenter des catégories ou des valeurs supplémentaires dans les données.
• Les étiquettes : les étiquettes peuvent être utilisées pour donner des informations supplémentaires sur les observations ou les mesures dans les données.

En utilisant ces composants visuels de base et en les associant aux variables dans les données, il est possible de créer une grande variété de graphiques efficaces et compréhensibles.

La grammaire des graphiques est un ensemble de principes et de règles qui permettent de transformer les données en graphiques efficaces et compréhensibles en utilisant des composants visuels de base et en les associant aux variables dans les données. Cela permet de créer des visualisations de données claires, concises et facilement interprétables.

Conclusion

La visualisation des données est une technique importante pour représenter visuellement des données complexes de manière claire et concise. Les outils de tableau de bord, tels que Tableau et Power BI, permettent aux utilisateurs de créer des visualisations de données interactives et efficaces, tandis que la grammaire des graphiques fournit un ensemble de principes et de règles pour transformer les données en graphiques clairs et compréhensibles.

La pratique est essentielle pour maîtriser ces outils de visualisation de données et créer des visualisations de données efficaces et impactantes. Les avantages de la visualisation des données sont nombreux, notamment la possibilité d’améliorer la compréhension et l’interprétation des données, d’identifier rapidement les tendances et les modèles, de communiquer des informations complexes de manière claire et concise, de prendre des décisions plus éclairées et de détecter les erreurs et les anomalies dans les données plus facilement.

La visualisation des données est une compétence importante dans de nombreux domaines et peut aider à améliorer la performance des entreprises et des organisations en facilitant la prise de décisions plus éclairées et en permettant de détecter les opportunités et les défis plus rapidement.

foire aux questions sur la data visualization

Qu’est-ce que la data visualization ou Dataviz et pourquoi est-elle importante ?

La data visualization est l’art et la science de représenter visuellement des données et des informations complexes de manière claire et concise. Elle permet de transformer des données brutes en graphiques, tableaux de bord et autres visualisations pour faciliter leur compréhension et leur interprétation. La data visualization est importante car elle permet de communiquer des informations complexes de manière efficace et impactante, ce qui peut aider à prendre des décisions plus éclairées et à résoudre des problèmes plus rapidement.

Quels sont les avantages de la data visualization pour les entreprises et les organisations ?

Les avantages de la data visualization pour les entreprises et les organisations sont nombreux. Elle permet notamment d’améliorer la compréhension et l’interprétation des données, d’identifier rapidement les tendances et les modèles dans les données, de communiquer des informations complexes de manière claire et concise, de prendre des décisions plus éclairées et de détecter les erreurs et les anomalies dans les données plus facilement.

Quels sont les outils les plus populaires pour créer des visualisations de données ?

Il existe de nombreux outils de visualisation de données disponibles sur le marché, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients en fonction des besoins de l’utilisateur et de l’entreprise ou de l’organisation. Parmi les outils les plus populaires, on peut citer Tableau, Microsoft Power BI, Google Data Studio, QlikView, Domo et Klipfolio.

Comment choisir le bon type de graphique pour représenter mes données ?

Le choix du bon type de graphique dépend des types de données que vous souhaitez représenter et des objectifs que vous souhaitez atteindre. Par exemple, si vous voulez représenter une série chronologique, vous pouvez utiliser un graphique linéaire. Si vous voulez comparer des valeurs entre différentes catégories, vous pouvez utiliser un graphique à barres. Il est important de choisir le bon type de graphique pour représenter les données de manière claire et efficace.

Comment créer des visualisations de données efficaces et impactantes ?

Pour créer des visualisations de données efficaces et impactantes, il est important de suivre les principes de la grammaire des graphiques et de choisir les bons outils pour créer des visualisations interactives. Il est également important de bien comprendre les données et d’utiliser des couleurs, des formes, des motifs et d’autres éléments visuels pour identifier les tendances, les modèles et les relations dans les données. Enfin, il est important de pratiquer régulièrement pour améliorer les compétences en visualisation de données et créer des visualisations de données plus efficaces et impactantes.

Comment pouvez-vous garantir la qualité des données pour créer des visualisations efficaces ?

Pour garantir la qualité des données pour créer des visualisations efficaces, il est important de veiller à ce que les données soient précises, complètes et à jour. Cela peut être accompli en effectuant des contrôles de qualité sur les données avant de les utiliser pour créer des visualisations. Il est également important de comprendre les sources de données et de s’assurer que les données sont collectées de manière cohérente et standardisée.

Quelles sont les étapes clés pour créer un tableau de bord interactif ?

Les étapes clés pour créer un tableau de bord interactif sont les suivantes :

• Définir les objectifs et les audiences cibles du tableau de bord
• Identifier les sources de données pertinentes
• Concevoir une structure logique pour le tableau de bord
• Créer des visualisations de données interactives pour représenter les données
• Intégrer les visualisations de données dans le tableau de bord
• Tester le tableau de bord pour s’assurer qu’il est efficace et fonctionnel pour les utilisateurs finaux.

Comment pouvez-vous utiliser la data visualization pour raconter une histoire avec vos données ?

Pour utiliser la data visualization pour raconter une histoire avec vos données, il est important de sélectionner les données pertinentes et de les organiser de manière à raconter une histoire cohérente. Il est également important d’utiliser des graphiques et des visualisations qui mettent en évidence les points clés de l’histoire, tout en s’assurant que les visualisations sont claires et concises. Enfin, il est important de considérer l’audience cible pour s’assurer que la visualisation raconte une histoire qui est pertinente et intéressante pour cette audience.

Quels sont les avantages et les inconvénients de l’utilisation de couleurs dans les visualisations de données ?

Les avantages de l’utilisation de couleurs dans les visualisations de données sont qu’elles peuvent aider à distinguer les différentes catégories ou valeurs dans les données, à ajouter de l’intérêt visuel et à rendre les graphiques plus facilement mémorisables. Les inconvénients de l’utilisation de couleurs dans les visualisations de données sont qu’une utilisation excessive ou inappropriée de couleurs peut rendre les graphiques confus ou difficiles à lire, et que les couleurs peuvent être interprétées différemment par différentes cultures ou audiences.

Comment pouvez-vous personnaliser vos visualisations de données pour répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise ou de votre organisation ?

Pour personnaliser vos visualisations de données pour répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise ou de votre organisation, vous pouvez utiliser des fonctionnalités de personnalisation dans les outils de tableau de bord, tels que Tableau ou Power BI. Cela peut inclure la personnalisation des couleurs, des polices, des logos et des images pour correspondre à la marque de votre entreprise ou de votre organisation. Vous pouvez également personnaliser les visualisations de données pour répondre à des besoins spécifiques, tels que des tableaux de bord en temps réel ou des visualisations de données géographiques.

Enfin, vous pouvez personnaliser les visualisations de données pour répondre aux besoins spécifiques de l’audience cible, tels que des visualisations de données pour des présentations de vente ou des visualisations de données pour des rapports financiers. En résumé, pour personnaliser vos visualisations de données, il est important de comprendre les besoins spécifiques de votre entreprise ou de votre organisation, ainsi que ceux de votre audience cible, et d’utiliser les fonctionnalités de personnalisation disponibles dans les outils de tableau de bord pour créer des visualisations de données personnalisées et efficaces.