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5 exemples de data visualisation réussie

Une image vaut mieux que mille données. Avec l’essor du big data, nous disposons d’une quantité démentielle d’informations. Ces dernières sont très précieuses : elles font l’état d’une situation, et leur analyse permet d’améliorer nos décisions futures. Il est cependant difficile de mesurer leur intérêt lorsqu’elles sont présentées sous forme de tableaux à plusieurs millions de lignes. Il faut donc réussir à les faire parler. Pour ce faire, il n’y a rien de tel que de les visualiser. Traduire une donnée sous format graphique, c’est en effet la rendre intelligible et analysable. On vous explique comment faire, à travers 5 exemples concrets de méthodes de visualisation.

exemple de datavisualisation
Table des matières

Pourquoi fait-on de la visualisation de données ?

Qu’est-ce que la visualisation de données ?

Visualiser une donnée consiste à la transcrire sous un format visuel, afin de la rendre plus compréhensible. Concrètement, il s’agit de présenter les informations contenues dans un tableau sous forme graphique. Pour vous familiariser avec les enjeux de la data visualisation, suivez l’une de nos formations gratuites.

Cela peut parfois paraître compliqué, mais la visualisation de données est en réalité présente dans notre quotidien. Si vous regardez le bulletin météo de 20 h, la carte des températures en est un bon exemple. Elle constitue en effet une traduction visuelle des données enregistrées par les stations météo, et nous permet de comprendre très vite s’il va faire froid chez nous.

L’intérêt de la visualisation de données

La visualisation de données est essentielle, et c’est elle qui donne sa valeur à une base de données. En effet, comme mentionné précédemment, un tableau contenant des informations est difficilement exploitable tel quel ; il est donc nécessaire de le retranscrire en format visuel.

Par ailleurs, traduire des informations par un biais graphique permet de mettre en valeur certains marqueurs importants, comme l’évolution, la répartition, la causalité, etc. La visualisation de données a ainsi pour objectif de :

  • s’aider à la prise de décision, en facilitant l’analyse des tendances ;
  • permettre d’appuyer son propos et ses idées sur des données concrètes ;
  • communiquer.

Les outils de visualisation

Les logiciels et plateformes permettant de présenter des données sous format graphique sont très nombreux. Les plus connus sont Excel, Looker Studio (ex Google data studio), Google Sheet, Tableau Software et PowerBI, mais ils ne sont pas équivalents. Tout dépend donc de votre besoin et de l’approche que vous préférez. Pour mieux vous y retrouver, nous vous invitons à lire notre comparatif des meilleurs outils de data visualisation.

Par ailleurs, si vous souhaitez visualiser de nombreux indicateurs et les actualiser régulièrement, il peut être utile d’établir un tableau de bord. Il s’agit d’une page présentant des indicateurs de performance et graphiques qui vous sont importants.

Qu’est-ce qu’une visualisation réussie ?

Une visualisation simple et claire

La clarté est tout l’enjeu de la visualisation de données. En effet, l’objectif est de traduire les informations à travers un format abordable et facilement compréhensible. Pour que votre visualisation soit percutante, elle doit donc rester la plus simple possible.

Par ailleurs, lorsque vous présentez un graphique à l’oral, veillez à bien préciser à quoi correspond la légende avant de décrire le graphe et ses implications.

Une visualisation qui va droit au but

Un graphique traduit une idée. Ainsi, lorsque vous visualisez une donnée, définissez bien l’information sous-jacente que vous souhaitez communiquer. Par exemple, « la valeur augmente », « la valeur est négative », ou encore « la valeur est inférieure à un seuil ».

Pour que l’idée que vous souhaitez présenter à travers un graphe paraisse évidente au lecteur, vous pouvez utiliser des labels, des flèches, ou encore des cercles afin de mettre en avant les grandes tendances de la donnée. La signification des couleurs utilisées est également très importante. Pour reprendre l’exemple de la carte météo, la couleur rouge correspond bien sûr à de hautes températures, et le bleu à des températures plus froides.

Une visualisation interactive et modulable

Visionner activement un graphe peut faciliter la compréhension d’une information en profondeur. Ainsi, une visualisation efficace est interactive.

Certains outils de visualisation permettent par exemple :

  • De ne sélectionner qu’une seule donnée,
  • De faire varier les échelles ou les intervalles de temps,
  • D’obtenir des informations détaillées en cliquant sur la légende,
  • Etc.

N’hésitez pas à moduler également les formats pour rendre votre visualisation plus abordable, à travers une vidéo ou un GIF par exemple.

Une visualisation qui intègre votre besoin

Lorsque l’on fait de la data visualisation, c’est avec un objectif précis en tête quant à l’utilisation de la donnée. Une bonne visualisation s’adapte ainsi à cet objectif, pour y répondre de la façon la plus efficace possible.

Il est donc essentiel de garder votre besoin en tête lorsque vous choisissez le type de graphe sous lequel présenter une donnée.

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5 exemples de visualisations possibles

Comme nous venons de le mentionner, le type de data visualisation dépend de votre besoin et des données dont vous disposez. Nous vous présentons 5 formats possibles pour 5 objectifs différents.

1) Visualiser une évolution : série temporelle

Lorsque vous souhaitez montrer l’évolution d’une donnée, le plus efficace reste encore de construire un graphique présentant la donnée en fonction du temps. Pour insister sur le sens de variation à la baisse ou la hausse de la donnée, vous pouvez accompagner votre graphique d’une flèche.

Deux types de graphes sont possibles :

Une courbe ou un graphe linéaire, si vos intervalles de temps sont petits et que vous disposez de beaucoup de données.

courbe datavisualisation
Courbe : évolution du nombre de clients (données journalières)

Un diagramme à barres, si vos intervalles de temps sont grands, et que vous disposez de peu de données.

diagramme à barre datavisualisation
Diagramme à barres : évolution du nombre de clients (données mensuelles)


2) Visualiser une répartition : diagramme circulaire ou treemap

Un diagramme circulaire, ou encore camembert et pie chart, est un cylindre divisé proportionnellement selon la fréquence des différentes classes qu’il présente. Il est ainsi utile lorsque vous souhaitez visualiser la décomposition d’une valeur totale. Notez que vous pouvez présenter les fréquences des classes en pourcentage, ou en quantité (nombre d’occurrences de chaque classe).

graphique circulaire datavisualisation
Graphique circulaire : répartition de l’âge des clients

Si vous avez de nombreuses données et que votre diagramme circulaire est peu lisible, vous pouvez utiliser une carte proportionnelle ou treemap :

treemap datavisualisation
Treemap : répartition de l’âge des clients
Prendre RDV

3) Visualiser la répartition d’une évolution : séries temporelles empilées

Ce type de graphe combine les deux graphes précédents, afin de présenter une évolution ainsi qu’une répartition. Cela permet de visualiser la provenance d’une tendance. De même, deux types de graphes sont possibles :

  • Des courbes empilées, si vos intervalles de temps sont petits et que vous disposez de beaucoup de données.
courbes empilées datavisualisation
Courbes empilées : évolution de la répartition des ventes par mode d’achat (données journalières)
  • Un diagramme à barres empilées, si vos intervalles de temps sont grands, et que vous disposez de peu de données.
diagramme à barre datavisualisation
Diagramme à barres empilées : évolution de la répartition des ventes par mode d’achat (données mensuelles)

4) Visualiser une distribution : boîte à moustaches

Très répandu en statistique, le diagramme en boîte à moustaches ou box plot permet de visualiser la dispersion de données. Ce graphe regroupe la moitié des données dans la « boîte », et fait apparaître la médiane de la liste de données.

boîte à moustache datavisualisation
Boîte à moustaches : dispersion de la note d’avis d’un produit (sur 10)

5) Visualiser la relation entre des variables : carte de fréquentation

La carte de fréquentation, ou heatmap, est un excellent outil lorsque l’on souhaite visualiser la relation entre deux variables. Elle présente deux variables en abscisse et en ordonnée, qui construisent une matrice à deux dimensions. Elle fait varier une nuance de couleur en fonction du nombre d’occurrences de ces deux variables.

Concrètement, à chaque case de la matrice correspond une couleur plus ou moins vive en fonction de son nombre d’occurrences. Dans l’exemple ci-dessous, la case entourée indique que les 18-25 ans achètent le produit en majorité sur Internet.

heatmap datavisualisation
Heatmap : âge des clients et modes d’achat

Apprenez à réaliser ces différentes data visualisations lors de notre formation pour devenir Data Analyst, en présentiel ou à distance.

Pour aller plus loin

Comme vous l’avez sûrement constaté, la visualisation de données, ça ne s’improvise pas ! Nous avons répertorié plusieurs outils à utiliser en data visualisation.

Dans cet article, nous avons cité plusieurs plateformes de visualisation de données, qui sont parfois difficiles à maîtriser. Pour apprendre à prendre en main celui que vous souhaitez utiliser, rejoignez l’une de nos formations aux logiciels de data visualisation.

Conclusion

Et voilà, vous avez désormais les clés en main pour construire votre propre data visualisation. Libre à vous de choisir l’un des 5 formats présentés ici, ou de créer le vôtre. N’hésitez pas à nous partager vos réalisations via le formulaire de contact !

Un dernier petit conseil : afin de vous assurer que votre graphique est clair et intelligible, n’hésitez pas à le présenter à une personne qui n’est pas familière des données que vous manipulez. Si elle comprend l’idée que vous souhaitez transmettre, votre data visualisation est réussie !

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