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Les 10 meilleures techniques de visualisation de données que vous devez connaître

DP_Lini
Senior Manager- Marketing

Chatty & gregarious, you can find her with her baby plants when not with her marketing team.

La représentation graphique d’informations et de données à l’aide d’éléments visuels tels que des graphiques, des cartes, des diagrammes, etc. est appelée visualisation de données. De nos jours, les entreprises ont accès à un grand nombre de données. Ils peuvent les utiliser pour comprendre les tendances, prévoir des schémas et voir s’il y a des valeurs aberrantes qui requièrent leur attention immédiate.

Nous sommes à l’ère du big data, et la visualisation des données est un outil que de nombreuses entreprises ne peuvent se permettre d’ignorer. Les techniques de visualisation des données vous aident à raconter des histoires qui vous permettront de mieux comprendre vos clients.

Examinons les 10 meilleures techniques de visualisation de données que vous devez connaître :

Technique de visualisation des données 1 – Histogramme :

Il s’agit d’une représentation graphique d’informations qui utilise des barres de différentes hauteurs, chacune de ces barres regroupant les nombres en fourchettes, et qui est également appelée diagramme à barres. Une barre plus haute signifie que beaucoup plus de données se situent dans cette fourchette.

  • L’histogramme montre la forme et la dispersion de données continues.
  • Il s’agit d’une représentation exacte des données mathématiques et d’une seule variable.
  • Cette technique facilite l’identification des différents types de données
  • Vous pouvez déterminer des informations statistiques à l’aide des données présentées dans l’histogramme


Technique de visualisation des données 2 –

Cartes thermiques :

Il s’agit d’une manière assez unique de représenter les données, car elle utilise des couleurs pour marquer les différentes valeurs. Grâce à la différence de couleur, les téléspectateurs pourront saisir les tendances avec plus de précision. Les cartes thermiques sont idéales pour visualiser les tableaux de corrélation et les valeurs manquantes dans les données.

  • Aide à visualiser le volume de lieux/événements d’un ensemble de données
  • Ils constituent un excellent moyen de comprendre comment vos utilisateurs se comportent sur votre site web ou votre application mobile
  • Il permet même aux analystes de segmenter et de filtrer les données, ce qui vous aide à voir comment les différents types d’utilisateurs s’engagent sur une page d’atterrissage particulière.


Technique de visualisation des données 3 –

Graphiques :

L’un des types de techniques de visualisation de données les plus populaires, il existe plusieurs variétés de graphiques. Nous avons déjà parlé des diagrammes à barres et des histogrammes. Les autres types sont les diagrammes linéaires, les diagrammes circulaires, les diagrammes de dispersion et les diagrammes à bulles.

Les graphiques linéaires sont utilisés pour représenter la relation de dépendance d’une variable par rapport à une autre variable. Si vous voulez montrer des données qui changent continuellement sur une longue période, les graphiques linéaires sont parfaits.

Les diagrammes circulaires sont des graphiques statistiques circulaires dans lesquels les pièces sont utilisées pour indiquer un rapport numérique. La taille de l’arc de chaque pièce est égale au montant qu’elle indique.

Les diagrammes de dispersion sont des diagrammes à deux dimensions indiquant la variation conjointe de deux éléments de données différents.

Les diagrammes à bulles sont des diagrammes dispersés, sauf que les points de données sont remplacés par des bulles.


Technique de visualisation des données 4-

Nuage de mots :

Un nuage de mots est utilisé pour indiquer la fréquence des mots utilisés dans un ensemble de textes et leur taille générale sous la forme d’un nuage. Cette technique est généralement employée sur des données non structurées pour montrer la fréquence d’apparition d’un mot particulier.

  • Plus le mot apparaît en gros et en gras dans le nuage de mots, plus il est mentionné dans un texte donné.
  • Il s’agit d’une option moins coûteuse pour analyser le texte des enquêtes en ligne.
  • Les nuages de mots sont très utiles pour analyser les réponses aux questions ouvertes.

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Technique de visualisation des données 5 –

Graphiques de jauge :

Également appelées cartes d’indicateur de vitesse ou cartes de cadran, elles utilisent des aiguilles pour afficher les informations comme si vous les lisiez sur un cadran. Lorsque vous utilisez un graphique à jauge, la valeur de chaque aiguille est lue par rapport à la plage de données colorée ou à l’axe du graphique.

  • Utilisé exclusivement dans les rapports du tableau de bord de l’exécutif pour montrer les indicateurs clés de performance.
  • Ils sont utiles pour la comparaison d’un petit nombre de variables
  • Types de tableaux de jauges – compteur de vitesse, compteur de puissance, quart de jauge, échelle linéaire, remplissage de cylindre, jauge à DEL, jauge à bulbe et jauge thermométrique.
  • Facile à comprendre pour les non-spécialistes


Technique de visualisation des données 6 –

Graphiques empilés en coin :

Il s’agit d’un type de technique de visualisation qui affiche des données hiérarchiques dans un système radial. Les graphiques empilés en coin sont parfaits pour illustrer des données de fréquence à plusieurs niveaux.

  • Ce type de graphique peut représenter des valeurs négatives
  • Le type de graphique en coin n’est pas affecté par la taille de l’objet et le nombre d’indicateurs latéraux.
  • Si vous choisissez des coins sur le graphique empilé, le type de graphique passe aux murs empilés.


Technique de visualisation des données 7 –

Graphiques de flux :

Il s’agit d’un type de graphique à aires empilées qui est déplacé autour d’un axe central qui lui donne une forme fluide et organique ou qui ressemble à des cours d’eau. Vous devez rechercher les pics et les périodes creuses sur une période donnée pour comprendre les schémas. Regardez les différentes couleurs qui peuvent être utilisées pour identifier des modèles ou des valeurs aberrantes.

  • Elles sont idéales pour afficher des ensembles de données volumineux.
  • Il peut également être utilisé pour représenter visuellement la volatilité d’un grand ensemble de données et son évolution au cours d’une période donnée.
  • Il devrait être utilisé pour les spectateurs qui ne veulent pas passer beaucoup de temps à essayer de déchiffrer le graphique.


Technique de visualisation des données 8 –

Dendrogrammes :

Il s’agit d’un diagramme ramifié qui représente la relation de similarité entre un groupe d’entités. Le diagramme du tournoi éliminatoire, couramment utilisé dans le cadre de la classification et de l’analyse des grappes, est l’exemple le plus courant de dendrogramme.

  • Ils sont utilisés pour montrer la relation hiérarchique qui existe entre les objets.
  • Il constitue l’un des meilleurs moyens d’allouer des objets à des grappes.
  • Les dendrogrammes conviennent le mieux lorsque vous ne disposez que d’un petit nombre de résultats.


Technique de visualisation des données 9 –

Diagrammes en boîte :

Ils donnent un aperçu visuel de l’information par le biais des quartiles. Également appelé diagramme en boîte et en moustaches, il présente le résumé en cinq nombres d’un ensemble de données.

  • Souvent utilisé dans l’analyse des données explicatives
  • Il est utilisé pour montrer la forme de la distribution, la valeur centrale et la variabilité.
  • Les diagrammes en boîte fonctionnent mieux lorsque la taille de l’échantillon est d’au moins 20.


Technique de visualisation des données 10 –

Les arborescences :

Il affiche les données hiérarchiques sous la forme d’un ensemble de rectangles imbriqués. Les cartes arborescentes sont une autre façon de visualiser la structure hiérarchique d’un diagramme en arbre tout en représentant les quantités de chaque catégorie par la taille de la zone.

  • Les cartes arborescentes ont été développées pour visualiser un vaste répertoire de fichiers sur un ordinateur
  • Ils constituent une option compacte pour l’affichage des hiérarchies.
  • Pour comparer les proportions entre les catégories en fonction de la taille de leur surface, les cartes arborescentes sont la meilleure solution.

Importance et avantages de la visualisation des données

Les entreprises produisent d’énormes volumes de données provenant de diverses sources, ce qui les empêche d’obtenir des informations pertinentes. Les techniques de visualisation des données permettent de résoudre ces problèmes. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des avantages de la visualisation des données :

  • Prise de décision: La visualisation des données offre un moyen clair et intuitif d’interpréter des ensembles de données complexes, ce qui permet aux parties prenantes de prendre en toute confiance des décisions fondées sur des données.
  • Identifier les opportunités et les risques: Les techniques et les outils de visualisation aident à identifier les tendances, les modèles et les valeurs aberrantes dans les données, ce qui permet de gérer les risques de manière proactive et de tirer parti de nouvelles opportunités.
  • Efficacité opérationnelle: L’inefficacité des opérations peut entraver les performances de l’entreprise. La visualisation des données opérationnelles permet aux entreprises d’identifier les goulets d’étranglement, de rationaliser les processus et d’optimiser l’affectation des ressources, ce qui se traduit par une efficacité accrue et des économies.
  • Connaissance du client: Comprendre le comportement et les préférences des clients est essentiel pour que les entreprises restent compétitives. La visualisation des données permet aux entreprises d’analyser les données des clients de manière exhaustive, de découvrir des informations sur les habitudes d’achat, les préférences et les sentiments, et d’améliorer ainsi l’expérience et la fidélité des clients.
  • Planification stratégique: Les entreprises ont besoin d’une orientation stratégique claire pour atteindre leurs objectifs à long terme. La visualisation des données stratégiques, telles que les tendances du marché, l’analyse de la concurrence et les indicateurs de performance, facilite la planification stratégique et permet une prise de décision souple pour s’adapter à l’évolution de la dynamique du marché.

Meilleures pratiques en matière de visualisation des données

Les entreprises ont souvent du mal à créer des visualisations qui communiquent efficacement des informations sans submerger le public ou donner lieu à des interprétations erronées. Pour relever ces défis, il est essentiel de respecter les meilleures pratiques en matière de visualisation des données. En se concentrant sur la simplicité, la cohérence et les principes de conception centrés sur l’utilisateur, les entreprises peuvent créer des visualisations qui trouvent un écho auprès de leur public et produisent des résultats significatifs. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des meilleures pratiques de visualisation des données pour les entreprises.

  • Personnalisation pour les parties prenantes: Les entreprises comprennent de nombreux décideurs dont les niveaux d’expertise et les intérêts varient. Il est donc idéal de personnaliser les visualisations pour répondre aux besoins spécifiques et aux préférences des différentes parties prenantes, tout en garantissant la clarté et la pertinence.
  • Conception rationalisée: Les entreprises traitent de grandes quantités de données et les visualisations encombrées peuvent submerger les utilisateurs. Une visualisation claire et simplifiée permet d’éviter la surcharge d’informations.
  • Compréhension contextuelle: Les entreprises ont besoin de contextualiser les données dans le cadre plus large de l’activité de l’entreprise. En fournissant un contexte adéquat et des explications à côté des visualisations, les parties prenantes peuvent comprendre l’importance des données et leurs implications pour l’entreprise.
  • Une image de marque cohérente: Les entreprises maintiennent l’identité de leur marque dans toutes leurs communications. Par conséquent, l’application d’éléments de marque cohérents, tels que les couleurs, les polices et les logos, renforcera l’identité de la marque et favorisera la reconnaissance.

En mettant en œuvre ces meilleures pratiques de visualisation des données, les entreprises peuvent créer des visualisations qui communiquent efficacement des informations, favorisent la collaboration et conduisent à une prise de décision éclairée dans l’ensemble de l’organisation.

Conseils pour créer des visualisations efficaces

Les entreprises s’appuient sur des données pour prendre des décisions éclairées qui stimulent la croissance et l’innovation. Cependant, il est essentiel de créer des visualisations qui transmettent efficacement ces informations pour faciliter le processus de prise de décision. Voici quelques conseils aux organisations pour créer des visualisations convaincantes qui permettent aux parties prenantes de prendre des décisions éclairées :

  • Identifier les informations clés qui sont essentielles pour éclairer les processus de prise de décision. Orientez vos efforts de visualisation vers la mise en évidence de ces informations pertinentes pour la prise de décision.
  • Veillez à ce que vos visualisations présentent des informations exploitables qui peuvent directement influencer les décisions stratégiques au sein de l’organisation. Concentrez-vous sur la visualisation des points de données qui ont un impact significatif sur les plans d’action futurs.
  • Fournir un contexte autour des données visualisées afin d’aider les parties prenantes à comprendre l’importance des informations présentées. Incorporez des informations contextuelles pertinentes, des repères sectoriels ou des tendances historiques pour enrichir l’interprétation des données.
  • Permettez aux parties prenantes d’effectuer des analyses comparatives sans effort en concevant des visualisations qui facilitent la comparaison entre différents ensembles de données, périodes de temps ou segments. Utilisez des visualisations côte à côte ou des fonctions interactives pour faciliter ce processus.
  • Encouragez les parties prenantes à explorer davantage les données en incorporant des éléments interactifs dans vos visualisations. Permettez aux utilisateurs d’approfondir des points de données spécifiques, de filtrer les informations en fonction de leurs critères ou d’ajuster les paramètres afin d’obtenir des informations plus approfondies.
  • Privilégiez la clarté et la précision de vos visualisations afin d’éviter toute erreur d’interprétation ou de confusion parmi les parties prenantes. Identifiez clairement les points de données, fournissez des annotations précises et évitez d’encombrer les visualisations avec des éléments inutiles.
  • Collaborer avec les principales parties prenantes tout au long du processus de création de la visualisation afin de recueillir des commentaires et des idées. Incorporez leurs commentaires pour affiner les visualisations et vous assurer qu’elles répondent efficacement aux besoins de l’organisation en matière de prise de décision.

Comment choisir la bonne technique de visualisation des données ?

La prise de décision éclairée est au cœur de la réussite d’une organisation, et le choix de la bonne technique de visualisation des données est crucial dans ce processus. Les organisations doivent évaluer soigneusement leurs données et leurs besoins analytiques afin de choisir des techniques et des outils de visualisation qui fournissent des informations claires et exploitables. Voici comment les organisations peuvent choisir la bonne technique de visualisation des données pour prendre des décisions éclairées :

  • Les organisations devraient commencer par clarifier les objectifs du processus décisionnel. Déterminez les informations spécifiques nécessaires pour éclairer ces décisions et identifiez les points de données qui contribueront le plus efficacement à la réalisation de ces objectifs.
  • Tenez compte du contexte dans lequel les décisions seront prises. Tenez compte de facteurs tels que l’urgence de la prise de décision, le niveau de complexité et les préférences des décideurs en matière de styles et de formats de visualisation.
  • Évaluez la complexité et la dimensionnalité des données à visualiser. Déterminez si les données sont de nature catégorielle, numérique ou temporelle, et choisissez des techniques de visualisation adaptées à la représentation efficace de ces différents types de données.
  • Privilégiez la clarté et l’interprétabilité dans vos choix de visualisation. Choisissez des techniques qui permettent aux décideurs d’extraire des informations rapidement et avec précision, en évitant les visualisations trop complexes ou encombrées qui risquent de masquer des informations essentielles.
  • Choisissez des techniques de visualisation qui facilitent l’analyse comparative, permettant aux décideurs de comparer différents ensembles de données et tendances.
  • Répétez et affinez continuellement vos choix de visualisation en fonction du retour d’information des décideurs et des parties prenantes.

Conclusion :

Pour créer une visualisation de données efficace, il ne suffit pas de choisir le bon type de technique de visualisation. Il y a beaucoup de choses que vous devez mettre en place avant de présenter vos données. La première étape consiste à comprendre votre public et à veiller à ce qu’il n’y ait pas de distractions inutiles lors de la visualisation des données. Les données jouent un rôle central dans les organisations de nos jours, et vous ne pouvez pas vous permettre de ne pas les employer.

Si vous cherchez de l’aide pour des solutions de visualisation de données, prenez contact avec les experts de Zuci qui peuvent vous aider à démarrer.

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