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Guide d’introduction à la datavisualisation

Datavisualisation

La datavisualisation consiste à transformer les données à partir de leur forme brute en graphiques que tout le monde peut interpréter. Elle facilite l’analyse et la compréhension de grandes quantités d’informations.

D’une manière ou d’une autre, nous avons probablement tous déjà eu recours à la visualisation des données. Cela a pu être des articles d’information qui nous renseignent sur l’évolution de la COVID-19 ou des rapports d’activités d’une entreprise. Alors qu’est-ce que la datavisualisation et en quoi elle est importante ?

En quoi consiste la datavisualisation ?

La datavisualisation, la visualisation des données ou encore la Dataviz consiste à afficher des données dans une représentation graphique. Plus précisément, il s’agit de transformer des données brutes, telles que des chiffres, dans un visuel qui permettrait de les lire facilement. Cela peut être sous forme de diagrammes à barre, linéaires ou d’autres types de graphiques.

Tout le monde peut utiliser la datavisualisation comme les journaux télévisés ou les pages d’informations. Mais là où elle est le plus utilisé c’est probablement dans le contexte professionnel. Ici, nous faisons référence aux tableaux de bord et aux différents rapports. La visualisation des données s’applique à différents domaines dont la data science, les statistiques et le Big Data.

Les avantages de la datavisualisation

Dans tous les domaines, le principal caractéristique des données concerne le volume. Autrement dit, une grande quantité de données circule partout (entreprise, internet, etc.) et cela augmente de façon exponentielle. Par ailleurs, dans leur forme brute, ces informations peuvent se présenter sous forme de texte, de chiffre, d’images, de sons, etc. La datavisualisation permet donc de gérer, de présenter, d’analyser et de transmettre les données d’une manière simple, mais organisée.

Ainsi, au lieu d’analyser de longs textes ou de parcourir des tableaux remplis de chiffres à la recherche des valeurs significatives, les graphiques racontent des histoires facilement interprétables. En effet, un jeu de couleurs et de formes peut être plus stimulant que les documents complexes.

Voici donc les avantages que vous pouvez tirer de la datavisualisation :

La visualisation améliore l’analyse des données

Qu’il soit question de communiquer des informations ou d’analyser les données, la datavisualisation rend le contenu plus clair. Pour une analyse prédictive, la visualisation dans des graphiques permet de voir facilement les tendances. De même, lors d’une analyse comparative, la dataviz aide à comparer les différents points de données sur des supports visuels simples. En outre, elle permet aussi d’identifier les performances ou les faiblesses d’une entreprise. Un autre avantage concerne l’analyse des tendances et l’identification de modèles dans les données.

Entre autres, toutes les décisions basées sur les données reposent sur la manière dont les informations en sont extraites. Pour faire simple, la datavisualisation permet d’avoir un aperçu rapide des valeurs significatives et aberrantes qui méritent votre attention. Sans elle, toutes ces informations doivent être relevées manuellement à partir de tableaux à multiples lignes et colonnes.

La datavisualisation fait gagner du temps

Pour créer une visualisation, il suffit d’entrer les données et de choisir le format du graphique dans lequel les représenter. C’est bien plus rapide que tout traitement manuel. Par ailleurs, pour les utilisateurs, les informations affichées dans les graphiques peuvent être traitées plus rapidement que les données brutes ou les tableaux. D’après une étude du MIT, le cerveau peut traiter des images que l’œil n’a vues que pendant 13 millisecondes.

De plus, un traitement manuel implique des calculs alors que la datavisualisation effectue elle-même les calculs nécessaires. En d’autres termes, elle aide à attirer l’attention sur les informations importantes, au lieu de perdre du temps à analyser l’ensemble des données. De ce fait, les utilisateurs n’ont plus qu’à interpréter les données, à tirer des conclusions et à prendre des décisions.

Quel type de datavisualisation choisir ?

Bien qu’il soit relativement simple de créer une visualisation des données, il est important de choisir la bonne approche. Notons déjà que la datavisualisation peut se faire à l’aide de différent types de graphiques. Mais le choix des représentations visuelles dépend avant tout du type d’informations que vous souhaitez mettre en évidence. Ensuite, vous devez définir comment vous voulez utiliser les données, notamment à titre d’information, de comparaison, de recherche de tendances, etc. Cela permettra par la suite de déterminer quelle catégorie de visualisation sera la mieux adaptée.

Visualisation temporelle

Comme son nom l’indique, la visualisation temporelle consiste à représenter les données en fonction de leur évolution sur une période donnée. Par exemple, la datavisualisation chronologique permet de suivre les fluctuations du marché ou les rapports de gains et de pertes d’une année à l’autre.

Visualisation hiérarchique

La datavisualisation hiérarchique permet de relier entre eux les différents points de données. Plus exactement, elle relie les données à un élément parent. Les informations traitées ici proviennent généralement d’un même point d’origine. Les données sont donc présentées dans une structure arborescente composée de liens et les types.

Visualisation en réseau

La visualisation en réseau est utilisée pour présenter les données relationnelles. Dans un graphique en réseau, le terme nœud désigne l’objet de données tandis que la relation entre deux nœuds est appelée arrête. La datavisualisation en réseau permet donc de montrer les relations entre les entités (ensemble de nœuds et d’arêtes).

Visualisation multidimensionnelle

Dans une visualisation multidimensionnelle, les données sont représentées dans des graphiques qui croisent plusieurs dimensions (sujets/faits, dimensions/mesures) entre elles. Elle est surtout utilisée dans le cadre de la BI pour l’identification de tendances ou la détection d’anomalies.

Visualisation géospatiale

La datavisualisation géospatiale, comme son nom laisse entendre, permet d’étudier les données dans un contexte géographique. Le visuel superpose des cartes avec des points de données. Il s’agit de l’une des premières formes de visualisation de données.

La datavisualisation et les graphiques

Les graphiques sont les éléments clés de la datavisualisation. Elle utilise des formes familières et explicites afin que les utilisateurs puissent facilement comprendre ce que les données racontent. Maintenant, pour chaque type de visualisation, certaines représentations visuelles sont plus adaptées que d’autres.

Notons également que la plupart des représentations jouent principalement sur les couleurs. En plus d’être attractives et stimulantes pour le cerveau, les couleurs peuvent suffire pour fournir un certain niveau de compréhension. En effet, l’intensité des couleurs permet dans certains cas de montrer l’écart entre les valeurs.

Néanmoins, pour certains modèles, les formes et les couleurs seules ne suffisent pas pour fournir les informations nécessaires. Dans ces cas-là, les valeurs sont alors affichées. Voyons donc quels sont les graphiques les plus courants et dans quels cas ils sont utilisés.

Diagramme en barre

La forme la plus connue de graphique de datavisualisation est probablement le diagramme en barre ou en bâtons. Il présente un axe x qui correspond aux catégories et un axe y qui représente la valeur sous forme de barres rectangulaires. Ce type de graphique est surtout utilisé dans la visualisation temporelle des données et dans une analyse comparative.

Diagramme linéaire

Aussi fréquemment utilisé dans la visualisation temporelle, un graphique linéaire présente les valeurs par des points qui sont reliés par une ligne. Il permet donc de suivre l’évolution des points de données par rapport à une variable continue. Un diagramme linéaire permet de suivre l’évolution des tendances et les fluctuations des données.

Diagramme circulaire

Un diagramme circulaire ressemble à une tarte avec des tranches de différentes tailles. Certains modèles présentent un creux au milieu. Chaque portion correspond à un segment de données, autrement dit, un pourcentage par rapport à l’ensemble. Il permet donc de lire et de comparer la relation entre les parties d’un tout.

Carte arborescente

Comme nous l’avons évoqué plus tôt, la structuration arborescente est utilisée pour une visualisation hiérarchique des données. Chaque ensemble est constitué d’une catégorie qui est à son tour divisée en segments. Comme dans un arbre, il présente des branches dont certaines sont plus grandes que d’autres. La taille de chaque branche correspond à la valeur de chaque point de données.

Carte thermique

Dans une carte thermique, la couleur et la saturation permettent de différencier les valeurs. En d’autres termes, plus une couleur est chaude, plus les données ont une forte valeur. Ce graphique permet généralement de visualiser la relation entre différentes mesures.

Autres graphiques de datavisualisation

En réalité, il existe de nombreuses façons de visualiser les données à l’aide de graphiques. Nous pouvons notamment citer les graphiques radar ou en bulles ainsi que les diagrammes de chute d’eau ou de dispersion. Il y a également les récapitulatifs graphiques, les graphiques de combinaison ou encore les tableaux.

Qui utilise la datavisualisation ?

La datavisualisation est un concept qui n’est probablement pas nouveau pour vous. Même dans les bulletins d’informations, les journalistes utilisent des graphiques pour communiquer des renseignements sur un sujet. C’est par exemple le cas des bilans météo et climatique ou de l’évolution de la COVID.

Le Big Data et la datavisualisation

Entre autres applications de la datavisualisation, le Big Data est l’un des domaines dans lesquels elle joue un rôle important. Le Big Data fait référence à un ensemble de données massives, à leur stockage et à leur traitement. Ces mégadonnées proviennent de différentes sources (internet, IA, IoT, entreprises, etc.) et constituent un élément clé des technologies actuelles. La datavisualisation est donc essentielle dans un monde qui produit plus de données que jamais.

La Business Intelligence

 

Pour une entreprise, les données représentent une ressource principale sur le plan commercial. La Business Intelligence ou BI consiste à tirer parti des données pour élaborer des stratégies et améliorer les prises de décisions commerciales. Elle utilise différents outils technologiques, dont la visualisation des données.

La finance

Dans le domaine de la finance, la visualisation des données est utile à plusieurs niveaux. En effet, quand il est question de richesse et d’argent, l’obtention rapide d’informations précises est essentielle. Les graphiques de datavisualisation permettent de suivre les budgets, les dépenses, le marché boursier, etc.

Exemples d’outils de datavisualisation

Avant de clore ce guide, voici quelques exemples des outils les plus populaires de dataviz. Si vous êtes familiarisés avec Excel, sachez qu’il permet de créer facilement et rapidement des graphiques simples. Mais Tableau est sans doute le logiciel le plus utilisé pour la visualisation de données, surtout pour la BI. Par ailleurs, pour les développeurs et programmeurs, Python et R disposent eux aussi de bibliothèques pour la datavisualisation.

Rappelons donc que la datavisualisation consiste à communiquer des informations de manière simple et efficace. La visualisation dans des graphiques permet d’avoir un aperçu rapide des données et des valeurs significatives. Par ailleurs, elle aide à comprendre les relations complexes entre les données.

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