Vous voulez vendre une idée, un produit ou un service sans effort ? Vous devez adopter le concept de storytelling de data visualisation !
Raconter une histoire captivante en découpant et en découpant les données est devenu une compétence essentielle pour toute carrière et entreprise. Si vous souhaitez obtenir un emploi dans une marque réputée, vous devez prouver ce que vous pouvez faire pour l’entreprise en montrant des faits basés sur des données.
Ou, si votre marque vend quelque chose, vous devez montrer, en vous appuyant sur des données, comment votre produit/service peut faire la différence.
Voulez-vous également vous familiariser avec la visualisation de données et réussir en tant que professionnel ou entreprise ? Lisez cet article jusqu’au bout !
Table des matières
Qu’est-ce que la visualisation de données ?
Lorsque vous représentez graphiquement des données dans un format visuel facilement compréhensible, c’est la visualisation des données. Dans ce processus, les scientifiques et analystes de données utilisent divers éléments de visualisation de données tels que des graphiques, des tableaux, des pivots, des cartes thermiques, des cartes, etc.
L’objectif est de rendre les données plus accessibles et compréhensibles pour le public. Les employés, les responsables et les parties prenantes peuvent facilement identifier les modèles, les tendances et les valeurs aberrantes dans des diapositives de données correctement visualisées.
Vous trouverez la data visualisation partout dans votre vie personnelle et professionnelle. Les tableaux de bord colorés que vous voyez dans les applications d’entraînement, de finance, de bourse, de maison intelligente, de navigation routière, etc. sont le résultat de la visualisation des données.
Comment fonctionne la visualisation de données ?
La visualisation des données fonctionne en transformant les nombres en visuels facilement compréhensibles. Si vous expliquez la tendance à la hausse de la température ambiante en une journée à l’aide de chiffres simples, les gens auront du mal à la comprendre.
Cependant, lorsque vous dessinez un graphique linéaire à partir des données d’entrée et que vous montrez que la température continue d’augmenter à partir du matin, atteint un pic, puis baisse à l’approche de la nuit, le graphique créera une forme en V inversé. Le public comprendra désormais facilement l’évolution de la température tout au long de la journée.
La visualisation des données fonctionne parce que :
- Les gens digèrent facilement les images comme les formes, les couleurs, les photos, les dessins, etc., par rapport aux chiffres et aux textes dans une feuille de calcul.
- Les graphiques, les cartes, les diagrammes, etc. sont des métaphores visuelles. Étant donné que les êtres humains traitent les visuels plus rapidement que les textes, ils peuvent facilement relier les points lors de la visualisation des données.
- Les données brutes elles-mêmes dans une base de données ou un tableur n’ont aucune valeur. Lorsque vous organisez les données brutes et les visualisez, vous ajoutez de la valeur aux données. Les données visualisées sont des informations exploitables et le public peut les utiliser pour résoudre des problèmes ou prendre des décisions.
Pourquoi la visualisation des données est-elle importante ?
- Il aide à assimiler rapidement les informations.
- Puisque vous obtenez des files d’attente visuelles, le traitement de l’information, l’extraction d’informations et la prise de décision deviennent sans effort.
- Vous pouvez partager des visualisations avec des collaborateurs externes et internes en quelques clics.
- L’identification des corrélations entre les variables indépendantes devient une tâche facile.
- Vous pouvez décomposer des données complexes en morceaux simples, puis les visualiser pour leur donner un sens facilement.
Différents types et exemples de visualisation de données
#1. Graphiques linéaires
Vous devez utiliser des graphiques linéaires ou des graphiques pour visualiser les données de séries chronologiques. Ils sont très similaires aux nuages de points, mais présentent des points de données séparés par des intervalles de temps. Les graphiques linéaires relient les segments à l’aide de lignes et donc du nom.
#2. Graphiques en aires
Semblables aux graphiques linéaires, les scientifiques des données utilisent des graphiques en aires pour suivre les données au fil du temps. Cependant, l’outil colore la zone tracée entre les lignes pour plusieurs éléments. Pour mesurer les volumes globaux, comme les volumes de divers produits vendus dans divers pays, vous pouvez utiliser ce type de visualisation de données.
#3. Graphiques de réseau
Les graphes de réseau sont constitués de réseaux, de nœuds, d’interactions entre réseaux et de voies pour former des graphiques très complexes. Si vous avez besoin de repérer des modèles entre des réseaux de clusters, vous pouvez utiliser ce format de visualisation de données.
#4. Cartes géographiques
Crédit image : UBS.com
Vous pouvez présenter et expliquer des données spécifiques à un emplacement facilement et de manière significative à l’aide d’une visualisation de données de type carte géographique. Vous verrez principalement la distribution de données basées sur le volume sur les êtres humains, comme la part des votes, la part des sexes, la couverture Internet, la couverture électrique de l’assainissement, etc., sur des cartes géographiques.
#5. Treemaps
Les treemaps utilisent des rectangles imbriqués pour visualiser les données hiérarchiques. De tels diagrammes utilisent efficacement l’espace de l’écran. Ainsi, vous pouvez comparer des centaines de groupes et leurs performances sur un seul écran. Le modèle de visualisation utilise également diverses nuances et températures de couleurs pour représenter les performances de chaque groupe.
#6. Diagramme à bandes
Les graphiques à barres ou les diagrammes vous aident à visualiser des données catégorielles par rapport à des valeurs distinctes. Sur l’axe X, vous devez placer les éléments que vous observez. Ensuite, sur l’axe Y, vous tracez les valeurs des éléments correspondants. Ainsi, vous obtenez des barres verticales. Plus la valeur d’un article est élevée, plus la barre est haute.
#sept. Diagramme de Gantt
Le diagramme de Gantt est le type de visualisation de données le plus courant que vous pouvez trouver dans la gestion de projet.
C’est la variante horizontale du graphique à barres. Le diagramme de Gantt visualise les tâches et leur progression par rapport à la durée de chaque tâche. La longueur horizontale des barres dépend du début, de la progression et de la fin d’une tâche.
#8. Diagramme circulaire
Ce type de visualisation de données présente les données dans un graphique en forme de cercle. Lorsque vous devez comparer différents produits ou services en fonction de leurs revenus, vous pouvez utiliser ce tableau. Ici, vous considérez toute la surface de la cellule comme 100 %. Ensuite, selon la valeur en pourcentage de chaque élément, vous les répartissez dans la zone de cellule.
Cas d’utilisation de la visualisation de données
Identifier les tendances et les pics
Le cas d’utilisation principal consiste à identifier les tendances, les modèles, les relations entre les produits/services, etc., à partir d’un ensemble de données brutes. Si vous constatez une augmentation soudaine des tendances dans un ensemble de données à long terme, vous pouvez considérer que les événements augmentent pendant ces intervalles.
Par exemple, lors de l’événement Black Friday, vous remarquerez peut-être rapidement une augmentation des ventes de produits/services sur les plateformes de commerce électronique.
Objectifs de suivi
Les scientifiques des données créent des tableaux de bord interactifs à l’aide de la visualisation des données. Ces tableaux de bord peuvent vous montrer la productivité, l’utilisation des ressources, les mesures de performance, les ventes, le retour sur investissement marketing, etc. Vous pouvez également effectuer des sélections et des modifications mineures dans le tableau de bord pour une visualisation personnalisée des points de données.
Accéder aux données
Les entreprises doivent fournir des informations à leurs employés dans un format digeste. Ici, vous pouvez également utiliser la visualisation des données. Au lieu de données brutes, vous pouvez envoyer divers tableaux et graphiques pour les ventes, le marketing, le budget, les revenus, les frais généraux, etc.
Maintenant, découvrez ci-dessous les bonnes pratiques à suivre pour réussir votre projet de storytelling de visualisation de données :
Spécification du public cible
Vous devez créer une présentation de visualisation de données en analysant le public cible. Si le public a une solide formation technique, vous pouvez inclure des outils de visualisation complexes tels que des graphiques de réseau, des histogrammes, des arborescences, des diagrammes de Gantt, etc.
Ces groupes de participants peuvent être des professionnels, des enseignants, des scientifiques, des cadres, etc., et ils connaissent les outils complexes de visualisation de données.
Au contraire, si vous présentez vos résultats à un public non technique, tenez-vous-en à des graphiques simples tels que des diagrammes de dispersion, des graphiques à barres, des graphiques linéaires, etc.
Ce groupe d’audience concerne principalement les utilisateurs finaux, les spectateurs d’un événement marketing, les prospects, les prospects, etc., qui comprennent les données avec des files d’attente visuelles. Ils ne connaissent peut-être pas les principes sous-jacents des tableaux et des graphiques que vous utilisez.
Définir le but
Que vous utilisiez un ou plusieurs graphiques visuels dans votre présentation, assurez-vous de définir le but de chaque graphique. Ne le laissez pas au public. Si vous le faites, vous n’obtiendrez peut-être pas l’attention que vous attendez d’eux.
Par exemple, dans la visualisation des données du site Web marketing Google Analytics ci-dessus, il y a quatre graphiques : des graphiques linéaires, des cartes géographiques, des graphiques à barres horizontales, etc. Maintenant, si vous regardez attentivement l’image, vous verrez différentes définitions pour chaque visualisation.
- Un graphique linéaire pour la tendance des sessions de site
- Une carte géographique pour la tendance par pays
- Un graphique à barres horizontales pour la tendance basée sur les canaux
Utiliser les bons éléments de visualisation
Différents graphiques ont des cas d’utilisation différents. Vous ne pouvez pas utiliser un graphique de réseau à la place d’un graphique à barres. Par conséquent, comprenez les données, puis sélectionnez une méthode de visualisation. Reportez-vous à la section « Types et exemples de visualisation de données » ci-dessus pour plus d’informations sur le choix du bon graphique.
De nos jours, de nombreux outils de manipulation de données tels que Google Sheets, Excel, etc., fournissent des versions 3D de nombreux tableaux et graphiques courants. Par exemple, un graphique à secteurs 3D. Cependant, l’utilisation de graphiques 3D présente diverses limitations.
Parfois, un graphique à secteurs 3D ne visualise pas les données comme vous le devriez. Dans un plan 3D, vous devez également mettre plusieurs étiquettes. Enfin, vous pourriez déformer la visualisation et l’histoire. Par conséquent, respectez les tableaux et graphiques 2D car le public les comprend facilement.
Étiquetage correct
N’oubliez pas d’étiqueter les graphiques et les tableaux que vous utilisez dans votre projet de visualisation de données. Par exemple, vous devez mentionner les valeurs de l’axe X/Y, les noms des éléments, les légendes, la période de collecte des données, etc.
Dans l’image ci-dessus, vous trouverez des étiquettes pour chaque élément de la diapositive de visualisation des données. Il aide le public à lire les graphiques, les graphiques et les tableaux.
Chaque fois que vous utilisez des barres et des graphiques 2D, assurez-vous de commencer le graphique à partir de l’intersection X et Y où les deux sont nuls. Si vous inversez cela et partez d’un point où l’axe Y n’est pas zéro, la visualisation pourrait induire l’utilisateur en erreur.
Points de données digestibles et plus simples
N’incluez que quelques visualisations avec des données par écran. Appuyez-vous principalement sur des images, des illustrations et des vidéos pour raconter l’histoire. Lorsque vous expliquez les points de données, utilisez des termes courants au lieu de la terminologie de l’industrie.
Par exemple, dans l’image ci-dessus pour le rapport de synthèse Google Ads, nous n’avons utilisé que quatre outils pour visualiser les données : des tableaux de bord, des graphiques linéaires, des graphiques à secteurs et un tableau.
Cependant, vous pouvez améliorer la même visualisation en expliquant les termes de l’industrie comme les CTR, les impressions, les conversions, etc.
Utilisation correcte des couleurs et des polices
Vous devez utiliser des couleurs différentes pour séparer les points de données. Lorsque vous utilisez des couleurs, assurez-vous que la diapositive globale semble apaisante pour les yeux. N’utilisez pas de couleurs très contrastées. Le public se sentira fatigué dans ses yeux en regardant les cartes pendant longtemps.
Utilisez également des polices de caractères facilement lisibles pour les chiffres et les alphabets. Utilisez les polices Sans Serif car elles sont bien meilleures lorsque vous présentez de grands ensembles de données. De plus, essayez d’utiliser une police large et en gras afin que le public puisse facilement visualiser les données.
Créer un récit
Votre narration basée sur des données a besoin d’un récit ou d’un scénario. Commencez par un problème convaincant auquel le public peut s’identifier personnellement. Ensuite, commencez à expliquer les chiffres générés par votre produit/service. Enfin, considérez votre produit/service comme une solution.
Vous pouvez créer un excellent récit en utilisant les éléments suivants :
- Une ligne de tendance pour visualiser les pertes dans le temps
- Un tableau de comparaison pour montrer en quoi votre produit diffère des autres
- Créez un tableau de classement pour montrer que votre produit se trouve au sommet lorsque vous comparez diverses fonctionnalités avec d’autres produits
- Un nuage de points pour montrer que la croissance de l’activité du client est proportionnelle à l’utilisation de vos produits ou services
Suivez les conceptions visuelles standard
Votre public dans l’hémisphère occidental lit de gauche à droite, puis de haut en bas, de nouveau de gauche à droite. Ce modèle de lecture est connu sous le nom de modèle en Z. Par conséquent, si vous ciblez les pays occidentaux, placez vos graphiques dans un motif en Z.
Ainsi, placez le premier graphique en haut à gauche de la diapositive. Ensuite, à sa droite immédiate, placez une autre visualisation de données qui se rapporte au graphique sur le côté gauche. Maintenant, placez le graphique connexe suivant dans le coin inférieur gauche et le graphique final sur le côté droit en bas.
Synchroniser la narration des données
Les données que vous présentez doivent étayer votre scénario. Parfois, des problèmes de site Web ou des systèmes de sécurité des e-mails peuvent restreindre le contenu ou les images. Le public ne pourra alors pas comprendre la représentation graphique des données. Par conséquent, l’étiquetage est important pour que le public puisse comprendre l’histoire directement à partir des éléments visuels.
Vous pouvez sans aucun doute visualiser à partir de zéro à l’aide d’applications de tableur telles que Microsoft Excel ou Google Sheets. Cependant, il existe des outils de visualisation de données plus avancés et intelligents disponibles sur le marché.
Dans de tels outils, il vous suffit d’importer les données brutes, de définir un cas d’utilisation et d’obtenir des visualisations formatées en quelques secondes. Vous pouvez consulter des outils comme Tableau Public, Looker Studio, Microsoft Power BI, Open Refine, etc.
Emballer
Jusqu’à présent, vous avez parcouru les bases de la visualisation de données, comme sa définition, ses types, sa méthode de travail, son importance, ses cas d’utilisation et ses exemples. De plus, vous avez appris les meilleures pratiques de visualisation de données que vous devez suivre pour raconter une histoire convaincante et engageante à l’aide de données d’entreprise.
Viennent ensuite les meilleurs outils de business intelligence et l’outil de visualisation de données FusionCharts que vous ne voudrez peut-être pas manquer.