Data visualisation : Définition, avantages et exemples

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La data visualisation est un moyen puissant permettant aux personnes, en particulier aux professionnels des données, d'afficher les données pour qu'elles soient facilement interprétables. Elle aide à raconter une histoire avec les données en transformant des feuilles de calcul remplies de chiffres en graphiques et diagrammes impressionnants.

Découvrez la data visualisation, sa définition, ses avantages, ses exemples, ses types et ses outils. Si vous souhaitez acquérir les compétences pour l'intégrer dans votre travail, vous pouvez également explorer les cours en ligne accessibles de partout.

Qu'est-ce que la data visualisation ?

La data visualisation est la représentation d'informations et de données à l'aide de diagrammes, graphiques, cartes et autres outils visuels. Ces visualisations nous permettent de comprendre facilement les modèles, les tendances ou les valeurs aberrantes dans un ensemble de données.

La data visualisation rend également les données accessibles au grand public ou à des publics spécifiques sans connaissances techniques. Par exemple, une agence gouvernementale de santé pourrait fournir une carte des régions vaccinées.

L'objectif de la data visualisation est d'aider à prendre des décisions éclairées et d'ajouter du sens de manière colorée à une base de données autrement terne.

Avantages de la data visualisation

La data visualisation peut être utilisée dans de nombreux contextes et dans presque tous les domaines, comme les politiques publiques, la finance, le marketing, le commerce de détail, l'éducation, le sport, l'histoire et bien d'autres. Les avantages de la data visualisation comprennent :

• Narration : Les gens sont attirés par les couleurs et les motifs dans les vêtements, les arts et la culture, l'architecture et bien plus encore. Les données ne font pas exception — les couleurs et les motifs nous permettent de visualiser l'histoire que renferment les données.

• Accessibilité : L'information est partagée de manière accessible et facile à comprendre pour différents publics.

• Visualiser les relations : Il est plus facile de repérer les relations et les tendances au sein d'un ensemble de données lorsque l'information est présentée sous forme de graphique ou de diagramme.

• Exploration : Des données plus accessibles signifient plus d'opportunités d'explorer, de collaborer et d'éclairer les prises de décision.

Data visualisation et mégadonnées

Les entreprises collectent des « big data » et les synthétisent en informations. La data visualisation aide à représenter des insights significatifs — comme une carte thermique pour illustrer les régions où les personnes recherchent une aide en santé mentale. Pour synthétiser toutes ces données, des logiciels de visualisation peuvent être utilisés en association avec des logiciels de collecte de données.

Outils de data visualisation

Vous pouvez trouver de nombreux outils de data visualisation adaptés à vos besoins. Avant de vous engager avec l'un d'entre eux, pensez à rechercher si vous avez besoin d'un site open-source ou si vous pourriez simplement créer un graphique avec Excel ou Google Charts. Voici les outils de visualisation de données courants qui pourraient répondre à vos besoins.

• Tableau

• Google Charts

• Dundas BI

• Power BI

• JupyteR

• Infogram

• ChartBlocks

• D3.js

• FusionCharts

• Grafana

Commencez avec un outil gratuit

Quel que soit le domaine, l'utilisation de représentations visuelles pour illustrer les données peut être extrêmement puissante. Tableau propose un que tout le monde peut utiliser pour créer des visualisations impressionnantes pour un projet scolaire, une association à but non lucratif ou une petite entreprise.

Types de data visualisation

La data visualisation peut être aussi simple qu'un graphique à barres ou un nuage de points, mais devient puissante lorsqu'on analyse, par exemple, l'âge médian du Congrès américain par rapport à l'âge médian des Américains. Les types courants de data visualisation sont :

• Tableau : Un tableau présente des données disposées en lignes et en colonnes, facilement créable dans un document Word ou une feuille de calcul Excel.

• Graphique ou diagramme : Les informations sont présentées sous forme tabulaire avec des données affichées sur les axes x et y, généralement avec des barres, des points ou des lignes, pour représenter des données en comparaison. Une infographie est un type particulier de graphique qui combine éléments visuels et texte pour illustrer les données.

• Diagramme de Gantt : Un diagramme de Gantt est un graphique à barres qui représente une chronologie et des tâches, spécifiquement utilisé en gestion de projet.

• Diagramme circulaire : Un diagramme circulaire divise les données en pourcentages représentés par des « parts » d'un cercle, totalisant 100 pour cent.

• Visualisation géospatiale : Les données sont représentées sous forme de carte avec des formes et des couleurs qui illustrent la relation entre des lieux spécifiques, comme une carte choroplèthe ou une carte thermique.

• Tableau de bord : Les données et les visualisations sont affichées, généralement à des fins professionnelles, pour aider les analystes à comprendre et à présenter les données.

Exemples de data visualisation

En utilisant des outils de data visualisation, différents types de graphiques et de diagrammes peuvent être créés pour illustrer des données importantes. Voici quelques exemples de data visualisation dans le monde réel :

• Science des données : Les data scientists et les chercheurs ont accès à des bibliothèques utilisant des langages de programmation ou des outils comme Python ou R, qu'ils utilisent pour comprendre et identifier des modèles dans les jeux de données. Ces outils aident ces professionnels des données à travailler plus efficacement en codant leurs recherches avec des couleurs, des tracés, des lignes et des formes.

• Marketing : Le suivi de données telles que le trafic web et les analyses des médias sociaux peut aider les spécialistes du marketing à analyser comment les clients trouvent leurs produits et s'ils sont des adopteurs précoces ou des acheteurs tardifs. Les graphiques et les diagrammes peuvent synthétiser les données pour permettre aux spécialistes du marketing et aux parties prenantes de mieux comprendre ces tendances.

• Finance : Les investisseurs et les conseillers qui se concentrent sur l'achat et la vente d'actions, d'obligations, de dividendes et d'autres produits de base analysent l'évolution des prix dans le temps pour déterminer lesquels valent la peine d'être achetés à court ou long terme. Les graphiques linéaires aident les analystes financiers à visualiser ces données, en basculant entre les mois, les années et même les décennies.

• Politique de santé : Les décideurs peuvent utiliser des cartes choroplèthes, qui sont divisées par zone géographique (nations, états, continents) par couleurs. Ils peuvent, par exemple, utiliser ces cartes pour représenter les taux de mortalité du cancer ou d'Ebola dans différentes parties du monde.

Abordez les grandes décisions commerciales en les étayant par l'analyse des données. Le certificat professionnel Data Analytics de Google peut améliorer vos compétences :

Métiers utilisant la data visualisation

Du marketing à l'analyse de données, la data visualisation est une compétence qui peut être bénéfique dans de nombreux secteurs. Le développement de vos compétences en data visualisation peut être utile dans les métiers suivants :

• Analyste en data visualisation : En tant qu'analyste en data visualisation (ou spécialiste), vous seriez responsable de la création et de l'édition de contenus visuels tels que des cartes, des graphiques et des infographies à partir de grands jeux de données.

• Ingénieur en data visualisation : Les ingénieurs et développeurs en data visualisation sont des experts dans la manipulation des données avec SQL, et assistent également les équipes produit dans la création de tableaux de bord conviviaux permettant la narration de données.

• Analyste de données : Un analyste de données collecte, nettoie et interprète des jeux de données pour répondre à des questions ou résoudre des problèmes commerciaux.

Les données sont partout. Dans les rôles créatifs tels que graphiste, stratège de contenu ou spécialiste des médias sociaux, l'expertise en data visualisation peut vous aider à résoudre des problèmes complexes. Vous pourriez créer des tableaux de bord pour suivre les analyses en tant que spécialiste du marketing par e-mail ou créer des infographies en tant que designer en communication.

D'autre part, les professionnels des données peuvent bénéficier des compétences en data visualisation pour raconter des histoires plus percutantes à travers les données.

Plongez dans la data visualisation

La data visualisation peut vous aider à raconter une histoire avec des données d'une manière plus facile à comprendre pour votre public. Apprenez les bases de la data visualisation avec la Spécialisation en data visualisation avec Tableau de l'Université de Californie Davis. Vous utiliserez la bibliothèque de ressources de Tableau pour apprendre les meilleures pratiques en matière de data visualisation et de narration, en vous appuyant sur des exemples réels et journalistiques. Tableau est l'un des outils de visualisation de données les plus respectés et accessibles.

Pour en savoir plus sur la data visualisation avec Excel et Cognos Analytics, découvrez la Spécialisation en analyse et data visualisation d'IBM.