Les bénéfices de la data visualisation sont édifiants
Avec l’explosion des données dans tous les domaines grâce au « Big Data », les organisations et entreprises disposent d’une mine d’or d’informations qualitatives et quantitatives qu’elles veulent exploiter. Dans ce contexte, la visualisation de données s’avère indispensable pour voir plus clair. La data visualisation ou représentation des données est un processus qui consiste à représenter graphiquement des données afin de faciliter leur compréhension, leur analyse et leur communication. Cela permet de transformer des données brutes en informations exploitables et compréhensibles, en les présentant de manière visuelle sous forme de graphiques, de diagrammes, de cartes, de tableaux de bord interactifs.
Les bénéfices et avantages de l’utilisation de représentations graphiques
Que ce soit pour des rapports, analyses ou études, la visualisation de données apporte de nombreux avantages pour la compréhension de phénomènes (production, ventes, …) et aide beaucoup pour communiquer en interne et en externe d’une entreprise.
Voici les principaux bénéfices :
Compréhension rapide : Les informations visuelles sont généralement plus faciles à comprendre que des tableaux de chiffres ou de texte complexes. Elles permettent d’identifier rapidement des tendances, des anomalies, des schémas et des relations.
Communication efficace : Les représentations graphiques aident à transmettre des idées de manière concise et claire. Elles facilitent la communication avec différents publics, y compris ceux qui n’ont pas de connaissances techniques approfondies.
Détection d’anomalies : Les visualisations peuvent mettre en évidence des valeurs aberrantes ou manquantes ou des comportements inattendus, ce qui permet aux analystes de détecter plus facilement des problèmes potentiels dans les données. Et d’y remédier si possible, comme le remplacement de valeurs aberrantes par des valeurs moyennes ou estimées par diverses méthodes (régression linéaire, moyennes mobiles, …).
Prise de décision éclairée : En comprenant visuellement les données, les décideurs peuvent prendre des décisions plus éclairées et basées sur des preuves.
Exploration des données : Les visualisations interactives permettent aux utilisateurs d’explorer les données sous différents angles et niveaux de détail, ce qui favorise une meilleure compréhension des informations.
Divers produits et outils de représentation graphique sont disponibles sur le marché
En effet, plusieurs outils de visualisation de données sont disponibles sur le marché :
Outils de feuilles de calcul : Microsoft Excel, Google Sheets, et autres.
Bibliothèques de programmation : Comme Matplotlib, Seaborn, Plotly en Python, ggplot2 en R, et autres.
Outils de Business Intelligence : Power BI, QlikView, et autres.
Outils de visualisation de données en ligne : Datawrapper, Flourish, Tableau Public, et autres.
Plusieurs sites permettent de faire des comparaisons entre outils.E
Une grande variété de représentations graphiques
Naturellement, plusieurs types de visualisations sont possibles en fonction des données disponibles et surtout en fonction des objectifs que l’utilisateur recherche. Chaque type de représentation graphique doit répondre à un usage précis.
Plusieurs outils de data visualisation existent sur le marché. Les plus importants comme Power BI de Microsoft offrent une très grande variété de type de représentations graphiques. Une liste des divers types de visualisations et graphiques proposés dans Power BI est disponible ici.
Au-delà de Power BI et de tout autre produit et outil, voici les principaux types de data visualisation que nous pouvons retrouver dans plusieurs outils disponibles sur le marché :
Graphiques linéaires : Utilisés pour représenter des tendances sur une période de temps, reliant les points de données par des lignes droites.
Graphiques à barres : Utilisés pour comparer des valeurs entre différentes catégories en affichant des barres de longueur proportionnelle à la valeur qu’elles représentent.
Histogrammes : Similaires aux graphiques à barres, mais utilisés pour représenter la distribution de données continues en groupant les valeurs en intervalles.
Diagrammes circulaires : Utilisés pour représenter la répartition proportionnelle d’une quantité en utilisant des secteurs d’un cercle.
Diagrammes en aires : Similaires aux graphiques linéaires, mais utilisés pour montrer la répartition des valeurs entre plusieurs catégories sous forme d’aires colorées.
Diagrammes à dispersion : Utilisés pour représenter les relations entre deux variables en plaçant les points de données sur un plan cartésien.
Diagrammes à bulles : Une variante du scatter plot où la taille des points est utilisée pour représenter une troisième dimension de données.
Diagrammes en boîtes : Utilisés pour représenter la distribution statistique des données en mettant en évidence les quartiles, la médiane et les valeurs aberrantes.
Graphiques à aires empilées : Utilisés pour montrer comment différentes catégories contribuent à un total, en empilant les aires les unes sur les autres.
Graphiques en barres empilées : Similaires aux graphiques à barres, mais les barres sont empilées les unes sur les autres pour montrer la contribution de chaque catégorie au total.
Cartes géographiques : Utilisées pour représenter des données géospatiales sur une carte, telles que la distribution géographique d’une variable.
Heatmaps : Des tableaux de couleurs qui représentent les valeurs numériques sous forme de matrices, où chaque cellule est colorée en fonction de la valeur qu’elle représente.
Diagrammes en radar : Utilisés pour comparer les performances de plusieurs catégories dans plusieurs domaines à l’aide de lignes radiales.
Graphiques à bulles de nuages de mots : Utilisés pour visualiser la fréquence des mots dans un texte, où les mots les plus fréquents apparaissent plus grands.
Conclusion
L’utilisation de représentations graphiques et de data visualisation est devenue aujourd’hui une nécessité au sein des organisations et entreprises. Car nous assistons à une véritable explosion des données dans tous les domaines et il s’avère parfois difficile de saisir les principaux traits et enseignements que ces données offrent. Plusieurs types de visualisations sont possibles en fonction des données disponibles et surtout en fonction des objectifs que l’utilisateur recherche. Chaque type de représentation graphique doit répondre à un usage précis. Plusieurs outils de data visualisation existent sur le marché à tous les budgets, voire gratuitement pour quelques-uns.