Les outils de visualisation (carto, mapping, etc.) : Choisir le bon format de représentation

2.1 - Les présentations visuelles
2.2 - L’analyse de données

Figure 2 - Tableau Software
2.3 - La cartographie d’informations
2.4 - Le « Data storytelling »
2.5 - L’analyse textuelle

3 - Choisir le bon format de représentation

4 - Contrôler la qualité du processus, en amont et en aval

5 - Notre conseil

5.1 - Inspirez-vous de représentations visuelles existantes
5.2 - Veillez à utiliser des outils pérennes

6 - Erreurs à éviter

6.1 - Ne vous éparpillez pas dans trop d’outils
6.2 - Ne sous-estimez pas le travail de réflexion en amont
6.3 - Ne vous trompez pas de modèle de représentation
6.4 - Ne négligez pas la confidentialité des données

Références

Présentation

Auteur(s)

Véronique MESGUICH : Consultante formatrice en veille stratégique

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INTRODUCTION

L’objectif de la visualisation d’information est de « faire parler la donnée » : il s’agit d’en extraire de l’intelligence utile à la prise de décision, de détecter des tendances, de vérifier des hypothèses, ou tout simplement de rendre les données plus claires et lisibles, grâce à une véritable scénographie des données.

La visualisation de l’information s’est démocratisée au cours des dernières années, mais il convient de faire la distinction entre des solutions simples et intuitives d’infographie, et des logiciels souvent complexes de datavisualisation. Il s’agit également de choisir les modèles de représentation véritablement adaptés aux besoins.

Cette fiche permet de se repérer dans la multiplicité des outils et d’effectuer les bons choix, en fonction des besoins et des budgets.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-fic1082

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Contrôler la qualité du processus, en amont et en aval

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3. Choisir le bon format de représentation

Les solutions de datavisualisation évoquées plus haut proposent pour la plupart d’entre elles des modèles dans lesquels les utilisateurs peuvent intégrer leurs propres données. Mais il convient de distinguer ces différents modèles, destinés à divers objectifs :

Le diagramme à barres (fixe ou animé) sert à comparer différentes variables.
Le graphique en courbes permet de suivre une valeur au fil du temps (par exemple, une série chronologique).
Le nuage de points affiche des interactions et des corrélations entre plusieurs variables.
Le célèbre camembert ou graphique par secteur présente la répartition d’un élément selon plusieurs catégories.

Mais pour une analyse plus complexe, on peut opter pour les modèles suivants.

Les modèles tree maps, ou rayon de soleil (sunburst) permettent de présenter une vue hiérarchisée de données. Le tree maps est appelé aussi « carte à cases » : chaque case correspond à une entité plus ou moins importante dans l’arborescence. On l’utilise pour la représentation hiérarchisée de données textuelles ou chiffrées, afin de mettre en évidence des éléments hiérarchiquement importants (par exemple, quelle catégorie de produit réalise les meilleures ventes et quel produit dans cette catégorie réalise les meilleures ventes).

Nous avons vu l’importance des données géolocalisées, représentées via des cartes géographiques, et notamment des cartes choroplèthes (dont les régions sont plus ou moins teintées en fonction de la représentation des données).

Autre modèle de datavisualisation, le « chord diagram » représente les relations entre les données d’un tableau croisé.

Enfin, le diagramme de Sankey est idéal pour représenter des données de flux : les données sont représentées sous forme de flèches dont la largeur est proportionnelle au flux représenté.

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