Visualisation des données : bonnes pratiques
Les visualisations de données sont essentielles pour aider chacun à resituer les données dans leur contexte. En effet, replacer les données dans un contexte visuel permet de dégager des modèles, des tendances et des corrélations qui pourraient sinon passer inaperçus. Pour que vos visualisations de données soient les plus convaincantes possible, suivez ces bonnes pratiques.
Connaissez votre public
Avant de commencer à concevoir une visualisation de données, pensez à qui sera votre principal public.
Assurez-vous que la visualisation répond aux questions les plus importantes pour le public principal. Résistez à la tentation de créer des visualisations répondant aux besoins de tous les publics possibles car cela pourrait rendre le message moins clair pour le public visé.
Pour concevoir une visualisation adaptée à votre public, posez-vous ces trois grandes questions :
- Qui est mon public, principalement ?
- Comment mon public affichera-t-il cette visualisation ?
- Quelles actions est-ce que je souhaite que mon public entreprenne à partir de ces données ?
Donnez du contexte
Les tendances de données et les modèles sont plus parlants dans le contexte d'objectifs et de mesures plutôt larges. En présentant vos visualisations de données dans leur contexte, le tableau qu'elles brosseront sera plus clair et les intervenants pourront donc en tirer des conclusions plus pertinentes :
- Utilisez de la couleur pour ajouter du sens.
- Comparez les données aux mesures ou aux objectifs.
- Assurez-vous que les périodes de données sont indiquées clairement.
Exemple : associer des couleurs à la signification
Vous devez fournir une visualisation correspondant aux taux de satisfaction de vos clients par division régionale de votre entreprise. Pour visualiser ces données, vous choisissez un graphe à barres, puis vous utilisez des couleurs pour associer les taux de satisfaction à la signification du chiffre :
- Satisfait vert
- Neutre jaune
- Insatisfait rouge
Cette association mot-couleur facilite la compréhension globale des données pour votre public sans avoir à entrer dans les détails.
Restez simple et clair
La capacité de concentration de votre public est courte. Si votre visualisation ne peut pas être clairement comprise dans un délai de 10 à 15 secondes, il se peut que votre public n'intègre pas les informations essentielles. Appuyez-vous sur les conseils suivants pour simplifier vos visualisations et améliorer leur clarté :
- Insérez des espaces pour différencier les étiquettes des composants du graphique.
- Écrivez des étiquettes et des en-têtes descriptifs pour lever toute ambiguïté.
- Adaptez les couleurs du graphique au message que vous tentez de faire passer.
- Faites en sorte que le texte soit court et simple pour faciliter sa lecture.
- Expliquez une chose à la fois pour éviter d'embrouiller votre public.
Comprenez vos données
Lorsque vous créez des visualisations, vous pouvez tomber sur trois types de données :
- les données catégoriques données ayant toutes un lien logique entre elles sans avoir d'ordre intrinsèque (service : ventes, ressources humaines, informatique, etc.)
- les données ordinales données ayant un lien logique et un ordre intrinsèque (éducation : lycée, supérieur, diplômé de l'université, etc.)
- les données quantitatives données définissant une quantité de quelque chose (montant de transaction : 400 $, 100 $, 175 $, etc.)
Quel genre de données tentez-vous de visualiser ? Connaître les données que vous utilisez simplifiera le choix du type de graphique ainsi que la communication de leurs enseignements.
Choisissez le bon type de graphique
Une fois que vous avez compris votre public et vos données, vous devez sélectionner le type de graphique qui donne la meilleure représentation possible des données :
Type de graphique | Description | Type(s) de données adapté(s) |
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Compare des quantités de données catégoriques | Catégoriques, quantitatives |
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Montre les évolutions au fil du temps | Ordinales, quantitatives |
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Montre dans quelle mesure les catégories contribuent au total cumulé au fil du temps | Ordinales, catégoriques, quantitatives |
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Montre les parties d'un tout | Catégorique |
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Montre les corrélations entre trois ou quatre variables Astuce S'il n'y a pas de corrélation, les points sont éparpillés de manière aléatoire. S'il y a corrélation, les points se concentrent à proximité d'une ligne droite. |
Quantitatives, ordinales, catégoriques |
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Compare des variables dans un grand nombre de catégories et trie les données par intensité de couleur | Catégoriques, quantitatives |
Étapes suivantes... créez un graphique
Pour plus d'informations sur la création des graphiques qui sont à votre disposition, consultez la rubrique Visualiser les données des tables dans des graphiques.