Qu'est-ce que la visualisation des données ?
La visualisation des données désigne les techniques utilisées dans la représentation graphique des données, à l'aide d'éléments visuels tels que des tableaux et des graphiques. Elle vous permet d'identifier les tendances, les modèles et les anomalies, d'obtenir des informations rapides et de prendre de meilleures décisions. Il est de plus en plus important dans le monde actuel de comprendre l'écrasant volume de données généré chaque jour par les entreprises.
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Pourquoi la visualisation des données est-elle importante ?
Une bonne visualisation des données supprime le bruit des données, met en évidence les informations utiles et raconte une histoire. Edward R. Tufte, pionnier de la visualisation des données, explique : « L'excellence graphique est celle qui offre à l'observateur le plus grand nombre d'idées en un minimum de temps, avec le moins d'encre possible dans un espace réduit au maximum. »
Logiciel de visualisation de données pour les entreprises
À l'heure du Big Data, les entreprises ont besoin d'outils de visualisation des données polyvalents qui leur permettent de répondre à tous leurs besoins en matière de visualisation. L'efficacité d'un outil de visualisation des données réside dans la richesse de ses capacités de visualisation. Un outil de visualisation des données qui offre cette excellence deviendra un élément essentiel de toute entreprise et de ses processus.
Quels sont les objectifs généraux de la visualisation des données ?
Au sein de l'environnement d'une entreprise, la vitesse de prise de décision est primordiale. Trouver des réponses aux questions et indicateurs connus ne devrait pas prendre trop de temps. Cependant, il devrait être possible d'explorer les données disponibles de manière moins fastidieuse, tout en gérant des scénarios inconnus.
Par conséquent, les deux principaux objectifs de tout logiciel de visualisation de données sont les suivants :
Explication : visuels offrant aux utilisateurs des informations pertinentes répondant à leurs besoins quotidiens standard (par exemple, volume de ventes au cours d'une journée dans toutes les régions)
Exploration : proposer une vue multidimensionnelle d'un ensemble de données que les utilisateurs peuvent explorer, poser des questions au fil de leur réflexion et découvrir des informations en cours de route (par exemple, les performances d'une entreprise mesurées par différents paramètres sur une période donnée)
Composants de la visualisation des données
Le cerveau humain traite les visuels à une vitesse incroyablement élevée, et il en va de même pour les visualisations de données. En effet, l'œil et le cerveau peuvent, en moins d'une demi-seconde, saisir ce que l'on appelle les propriétés visuelles préattentives d'une image : la couleur, la forme, le positionnement dans l'espace et le mouvement qui constituent une visualisation des données.
Un large éventail de visualisations peut être créé à l'aide de ces composants. Ils incluent les éléments suivants :
- Les visualisations de séries chronologiques, telles que les graphiques en courbes et en aires, qui décrivent la façon dont une variable, ou plusieurs variables, changent au fil du temps.
- Classement et comparaison de différents types de graphiques à barres, comme les graphiques horizontaux/verticaux, groupés et empilés.
- Les vues d'ensemble des données en pourcentage à l'aide de diagrammes circulaires.
- La corrélation entre deux ou trois variables qui peut être comprise efficacement à l'aide de nuages de points et de graphiques en bulles.
- Les visualisations cartographiques telles que les choroplèthes (cartes ombrées ou à motif) qui sont utiles lorsqu'il est nécessaire de comparer ou de segmenter un ensemble de données par région géographique.
Types de visualisations de données
Graphiques
Que ce soit de manière continue ou discontinue, les graphiques peuvent visualiser n'importe quel type de données pour que vous puissiez les analyser et les interpréter efficacement. Il existe de nombreux types de graphiques comme les graphiques en aires, en courbes, à barres, empilés, à secteurs, les nuages de points, les graphiques combinés, en entonnoir, Web, etc. Chaque graphique offre un large éventail d'options d'interactions utilisateur pour une analyse plus approfondie et contextuelle.
Parmi les types de graphiques connus et largement utilisés se trouvent les types suivants :
Graphique en courbes
Il peut être utilisé pour visualiser les tendances sur n'importe quelle période. Il existe deux variantes du graphique en courbes : graphique en courbes lissées et graphique par étapes.
Graphique en aires
Les graphiques en aires ombrent l'aire située sous les lignes et vous aident ainsi à comparer plus facilement les magnitudes des données.
Graphique à barres
Les données sont affichées sous forme de barres individuelles dont la hauteur est proportionnelle à la valeur indiquée. Le graphique à barres est utile pour comparer les données classées dans des groupes distincts.
Graphique à barres empilées
Effectuez une analyse comparative des parties dans un ensemble de données à l'aide d'un graphique empilé. Il indique la valeur de chaque valeur par rapport au total dans les différentes catégories.
Graphique en secteurs
Ce graphique est plus adapté pour représenter des données en pourcentage ou proportionnelles. Il peut être utile pour analyser et déterminer la contribution des parties dans un ensemble.
Graphique en anneau
Autrement connu sous le nom de diagramme « donut », il est également utile pour présenter les données sous forme de somme de ses parties, en pourcentage.
Nuage de points
L'utilisation type du nuage de points consiste à représenter des données sporadiques avec des intervalles irréguliers. Il permet de comparer deux axes numériques, contrairement au graphique en courbes dont l'axe n'est jamais numérique.
Graphique en bulles
Il permet de visualiser les données en mettant en évidence l'ampleur de la valeur des données avec des tailles proportionnelles. De plus, le graphique en bulles peut également être utilisé de manière interchangeable avec le nuage de points.
Graphique combiné
Lorsque vous avez des types de séries de données mixtes et que vous devez les représenter simultanément, choisissez n'importe quel graphique combiné approprié. Les types de graphique possibles pour la combinaison incluent les graphiques à barres, en courbes, en aires, à bulles et les nuages de points.
Graphique en entonnoir
Ce graphique est utilisé pour représenter la réduction ou le flux progressif d'une mesure d'activité à différentes phases.
Graphique Web
Choisissez ce graphique pour comparer différentes séries de données. Il aide à comparer les valeurs d'une série de données représentées avec des marqueurs de données par rapport à un point central.
Carte thermique
Ce graphique quadrillé en deux dimensions permet d'afficher les valeurs avec des couleurs d'intensités variables, afin de faciliter la visualisation, la catégorisation et le filtrage des données.
Cartes géographiques
Ces graphiques permettent de visualiser les données géographiques par le biais de visualisations interactives au sein et entre les villes, États, pays et continents de l'ensemble du paysage mondial.
Tableaux croisés dynamiques
Les tableaux croisés dynamiques vous permettent de réorganiser, regrouper, résumer et tabuler de manière dynamique de grands ensembles de données pour faciliter l'analyse et la consommation. Une large gamme d'options permet de filtrer, trier et personnaliser l'apparence et la présentation des données du tableau.
Widgets KPI
Les widgets sont une fonctionnalité assez utile pour mettre en évidence les indicateurs clés dans les tableaux de bord, afin de faciliter la compréhension. Les mesures peuvent être accompagnées d'indicateurs de comparaison pour mettre en valeur la tendance. Les principaux types de widgets KPI sont les suivants :
Widgets de type graphique
Ils vous permettent de mettre en évidence une mesure de données à l'aide de graphiques tels que la numérotation et les puces.
Widgets à numéro unique
Utilisez cette option pour afficher des valeurs numériques uniques accompagnées d'indicateurs de comparaison
Tableaux de bord
Les tableaux de bord vous permettent d'associer plusieurs rapports et widgets KPI sur une seule page pour une présentation rapide. Les rapports et les widgets peuvent être facilement organisés à l'aide de mises en page flexibles. En outre, la fonction de filtrage dynamique permet d'afficher toutes les informations requises et spécifiques.
Cas d'utilisation professionnelle en temps réel
Fournir le contexte nécessaire aux parties prenantes peut faciliter et accélérer la prise de décision en entreprise. C'est ce que font les tableaux de bord en regroupant les visualisations de données qui mesurent et suivent les principaux KPI. Pour que le tableau de bord soit efficace, il faut, toutefois, fournir les données les plus récentes possibles.
Le choix des visualisations de données appropriées pour l'entreprise peut être basé sur 1) le type d'utilisateurs, 2) le niveau de détail recherché, et 3) leur fréquence d'utilisation. Les visualisations de données ont une utilisation spécifique selon les disciplines et industries. Voici quelques exemples :
- Ventes
- Marketing
- Finance
Ventes
Les visualisations permettent d'évaluer l'efficacité des différents canaux pour atteindre les objectifs de vente les plus importants en communiquant des données regroupées à partir de plusieurs outils et sources. En savoir plus sur la visualisation des données de vente.
Marketing
Suivez l'impact de vos initiatives marketing en termes d'engagement et de taux de conversion à l'aide de visualisations pertinentes. Elles peuvent également être facilement partagées entre les parties prenantes concernées pour les informer des dernières actualités. En savoir plus sur la visualisation des données marketing.
Finance
L'énumération et la présentation de données financières approfondies permettent un meilleur suivi et une meilleure prévision des performances de l'organisation, ainsi qu'une meilleure aptitude à résister aux incertitudes. Elles permettent également d'économiser un temps considérable sur la préparation des données, qui pourrait être mieux utilisé pour d'autres activités à forte valeur ajoutée. En savoir plus sur la visualisation des données financières.
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