Data visualization beginners guide : une définition, des exemples et des ressources d’apprentissage

Dans le monde du Big Data, les outils et technologies de visualisation des données sont essentiels pour analyser des quantités massives d’informations et prendre des décisions basées sur les données.

Les avantages et bénéfices d’une bonne visualisation des données

Nos yeux sont attirés par les couleurs et les motifs. Nous pouvons rapidement identifier le rouge du bleu, le carré du cercle. Notre culture est visuelle, y compris tout ce qui va de l’art et des publicités à la télévision et aux films.

La visualisation des données est une autre forme d’art visuel qui capte notre intérêt et maintient nos yeux sur le message. Lorsque nous voyons un graphique, nous voyons rapidement les tendances et les valeurs aberrantes. Si nous pouvons voir quelque chose, nous l’intériorisons rapidement. Il s’agit de raconter une histoire dans un but précis. Si vous avez déjà fixé une feuille de calcul massive de données et que vous ne pouviez pas voir une tendance, vous savez à quel point une visualisation peut être plus efficace.

Les Big Data sont là et nous devons savoir ce qu’elles disent

Alors que « l’ère des Big Data » passe à la vitesse supérieure, la visualisation est un outil de plus en plus clé pour donner du sens aux milliers de milliards de lignes de données générées chaque jour. La visualisation des données permet de raconter des histoires en présentant les données sous une forme plus facile à comprendre, en mettant en évidence les tendances et les valeurs aberrantes. Une bonne visualisation raconte une histoire, en éliminant le bruit des données et en mettant en évidence les informations utiles.

Cependant, il ne s’agit pas simplement d’habiller un graphique pour lui donner un meilleur aspect ou de plaquer la partie « info » d’une infographie. La visualisation efficace des données est un délicat exercice d’équilibre entre la forme et la fonction. Le graphique le plus simple peut être trop ennuyeux pour attirer l’attention, mais il peut aussi être très révélateur ; la visualisation la plus spectaculaire peut ne pas réussir à transmettre le bon message, mais elle peut aussi être très éloquente. Les données et les visuels doivent fonctionner ensemble, et il y a tout un art à combiner une grande analyse avec une grande narration.

Pourquoi la visualisation des données est importante pour toute carrière

Il est difficile de penser à un secteur professionnel qui ne bénéficie pas de rendre les données plus compréhensibles. Chaque domaine STEM bénéficie de la compréhension des données – et il en va de même pour les domaines du gouvernement, de la finance, du marketing, de l’histoire, des biens de consommation, des industries de services, de l’éducation, des sports, etc.

Bien que nous épiloguerons toujours de manière poétique sur la visualisation des données (vous êtes sur le site Web de Tableau, après tout), il existe des applications pratiques et réelles qui sont indéniables. Et, puisque la visualisation est si prolifique, c’est aussi l’une des compétences professionnelles les plus utiles à développer. Plus vous parviendrez à transmettre vos points visuellement, que ce soit dans un tableau de bord ou un slide deck, mieux vous pourrez exploiter ces informations.

Le concept de citoyen scientifique des données a le vent en poupe. Les ensembles de compétences évoluent pour s’adapter à un monde axé sur les données. Il est de plus en plus précieux pour les professionnels d’être en mesure d’utiliser les données pour prendre des décisions et d’utiliser des visuels pour raconter des histoires sur le moment où les données informent le qui, quoi, quand, où et comment. Alors que l’éducation traditionnelle trace généralement une ligne distincte entre la narration créative et l’analyse technique, le monde professionnel moderne valorise également ceux qui peuvent traverser entre les deux : la visualisation de données se situe juste au milieu de l’analyse et de la narration visuelle.

Exemples de visualisation de données en action

Bien sûr, l’une des meilleures façons de comprendre la visualisation de données est de la voir. Quel concept fou !

Avec des galeries publiques de visualisation de données et des données partout en ligne, il peut être écrasant de savoir par où commencer. Nous avons rassemblé 10 des meilleurs exemples de visualisation de données de tous les temps, avec des exemples qui cartographient des conquêtes historiques, analysent des scénarios de films, révèlent les causes cachées de la mortalité, et plus encore.

La propre galerie publique de Tableauau montre des tas de visualisations réalisées avec l’outil gratuit Tableau Public, nous présentons des tableaux de bord d’entreprise de démarrage courants sous forme de modèles utilisables, et Viz of the Day rassemble certaines des meilleures créations de la communauté. En outre, il existe des blogs et des livres formidables sur la visualisation des données, qui contiennent d’excellents exemples, des explications et des informations sur les meilleures pratiques.

Les différents types de visualisations

Lorsque vous pensez à la visualisation des données, votre première pensée va probablement immédiatement aux simples graphiques à barres ou aux camemberts. Bien que ces derniers fassent partie intégrante de la visualisation des données et constituent une base commune pour de nombreux graphiques de données, la bonne visualisation doit être associée au bon ensemble d’informations. Les graphiques simples ne sont que la partie émergée de l’iceberg. Il existe toute une sélection de méthodes de visualisation pour présenter les données de manière efficace et intéressante.

Types généraux courants de visualisation des données :

• Chartes
• Tableaux
• Graphes
• Cartes
• Infographies
• Tableaux de bord

Des exemples plus spécifiques de méthodes de visualisation des données :

• Graphique de surface
• Graphique à barres
• Boîte et…whisker Plots
• Bubble Cloud
• Bullet Graph
• Cartogramme
• Circle View
• Dot Distribution Map
• Gantt Chart
• Heat Map
• Highlight Table
• Histogramme
• Matrix

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• Réseau
• Aire polaire
• Arbre radial
• Graphe de dispersion (2D ou 3D)
• Graphe de flux

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• Tableaux de texte
• Timeline
• Treemap
• Graphe d’empilement de bord
• Wedge Cloud
• Et toute combinaison mix-.and-match combinaison dans un tableau de bord !

En savoir plus sur les visualisations de données (et comment créer les vôtres)

Si vous vous sentez inspiré ou si vous voulez en savoir plus, il existe des tonnes de ressources dans lesquelles puiser. La visualisation de données et le journalisme de données regorgent de praticiens enthousiastes désireux de partager leurs conseils, leurs astuces, leur théorie, et bien plus encore.

Les blogs sur la visualisation de données sont un endroit parfait pour commencer

Voyez notre liste de superbes blogs sur la visualisation de données qui regorgent d’exemples, d’inspiration et de ressources pédagogiques.

Les experts qui écrivent des livres et donnent des cours sur la théorie derrière la visualisation de données ont également tendance à tenir des blogs où ils analysent les dernières tendances dans le domaine et discutent des nouveaux vizirs. Beaucoup offriront des critiques sur les graphiques modernes ou écriront des tutoriels pour créer des visualisations efficaces.

D’autres vont collecter de nombreuses visualisations de données différentes à travers le web afin de mettre en avant les plus intrigantes. Les blogs sont un excellent moyen d’en apprendre davantage sur des sous-ensembles spécifiques de la visualisation de données ou de chercher une inspiration relatable à partir de projets bien réalisés.

Apprendre des exemples historiques et la théorie à partir de livres

Lisez notre liste de grands livres sur la théorie et la pratique de la visualisation de données.

Alors que les blogs peuvent suivre l’évolution du domaine de la visualisation de données, les livres se concentrent là où la théorie reste constante. Les humains ont essayé de présenter les données sous une forme visuelle tout au long de leur existence. L’un des premiers livres sur la visualisation de données, publié à l’origine en 1983, a préparé le terrain pour la visualisation de données à venir et reste toujours pertinent à ce jour.

Des livres plus actuels traitent encore de la théorie et des techniques, offrant des exemples intemporels et des conseils pratiques. Certains reprennent même des projets terminés et présentent les graphiques visuels sous forme de livre, à titre d’archivage.

Il existe des tas de cours gratuits et de programmes de formation payants

Il existe une multitude de superbes cours et ressources payants et gratuits sur la visualisation de données, y compris ici même sur le site de Tableau. Il y a des vidéos, des articles et des livres blancs pour tout le monde, du débutant à la rockstar des données. En ce qui concerne les cours tiers, cependant, nous ne fournirons pas de suggestions spécifiques dans cet article pour le moment.

Une note sur les outils et logiciels de visualisation de données

Il existe des dizaines d’outils de visualisation et d’analyse de données. Ceux-ci vont du simple au complexe, de l’intuitif à l’obtus. Tous les outils ne conviennent pas à toutes les personnes qui cherchent à apprendre les techniques de visualisation, et tous les outils ne peuvent pas s’adapter aux besoins des industries ou des entreprises. Si vous souhaitez en savoir plus sur les options, n’hésitez pas à vous documenter ici ou à vous plonger dans une analyse détaillée d’un tiers comme le Magic Quadrant de Gartner.

En outre, n’oubliez pas qu’une bonne théorie et de bonnes compétences en matière de visualisation des données transcenderont les outils et les produits spécifiques. Lorsque vous apprenez cette compétence, concentrez-vous sur les meilleures pratiques et explorez votre style personnel en matière de visualisations et de tableaux de bord. La visualisation de données n’est pas prête de disparaître, il est donc important de construire une base d’analyse, de narration et d’exploration que vous pourrez emporter avec vous quels que soient les outils ou les logiciels que vous finirez par utiliser.