La représentation des données sous un format plus élaboré, facile à comprendre, est un défi de taille qui fait appel à plusieurs principes. Entre les différents outils et approches qui permettent de synthétiser les données, trouver le juste milieu n’est pas souvent évident.
En effet, en plus de la collecte d’informations utiles, il faut aussi se concentrer sur l’esthétique dans l’art de présenter. Certains types de modélisation sont ainsi plus adaptés à certaines situations que d’autres. Par ailleurs, il faut que le visuel soit convaincant et apporte de la valeur ajoutée au public cible.
Qu’est-ce que la visualisation des données ?
Pour faire simple, la visualisation des données est une pratique qui se base sur des outils spécialisés pour présenter les données complexes sous un format visuellement attrayant. En termes de visuel attrayant, SpinCity Сasino vous présente une interface avec des animations immersives. Comme pour les études scientifiques, le défi de cette approche est de capter l’attention de la cible visée, n’hésitez donc pas à faire un tour.
Cela dit, dans un monde où l’information est omniprésente, il est crucial de retenir l’attention du public cible en évitant la surcharge dans les visualisations. La visualisation des données permet de transformer des données brutes en informations synthétisées, résumées, compréhensibles et significatives. Les cas les plus courants consistent à réaliser des graphiques, des cartes, diagramme ou autres éléments visuels intuitifs qui peuvent être rapidement interprétés et analysés.
Avec des informations visuellement synthétisées, il est possible d’identifier les modèles, des corrélations et les valeurs aberrantes. En temps normal, avec des données brutes, il n’aurait pas été possible de le faire. Sur la base de cette synthèse, il est possible pour les analystes de données de prendre des décisions plus éclairées.
De même, grâce à la visualisation des tendances, les schémas et les diagrammes, il est plus aisé de saisir les insights et de raconter une histoire cohérente. D’un autre côté, cela favorise une communication efficace et engageante, en rendant les informations accessibles à un large public. Lorsque la visualisation est esthétique et convaincante, même ceux qui ne possèdent pas de compétences techniques avancées appréhendent les concepts.
Comment concevoir des graphiques de données visuellement convaincants ?
Il ne suffit pas de modéliser de l’information dans un format visuel allégé pour espérer toucher le public cible. De nombreux autres paramètres sont à prendre en compte. Il s’agit entre autres de :
- L’analyse du public cible ;
- Choix des conceptions graphiques ;
- Simplification et hiérarchisation de l’information.
L’analyse du public cible
D’abord, vous devez être en mesure de comprendre l’audience pour laquelle sont destinés vos visuels. Ainsi, vous serez guidé par un fil d’Ariane fiable dans la conception de vos visuels. Le public cible d’une modélisation de donnée peut être varié en fonction de la stratégie sous-jacente qui est visée. Il peut s’agir de toucher des décideurs politiques, des experts techniques ou même le grand public. Pour commencer, définissez votre objectif, désirez-vous informer votre public ou induire des prises de décision par rapport à un projet ?
Une fois que votre objectif est clair, poursuit en identifiant les parties prenantes potentielles. Par la suite, effectuez des recherches pour comprendre qui sont vos parties prenantes et quelles sont leurs caractéristiques démographiques. Intéressez-vous à leurs centres d’intérêt, ainsi que leurs préoccupations et leurs besoins. Pour ce faire, vous pouvez utiliser des données démographiques disponibles publiquement, des enquêtes, des études de marché ou des analyses de comportement.
Choix des conceptions graphiques
Il s’agit du cœur de votre projet de modélisation des données. Plusieurs aspects sont à considérer pour garantir une communication efficace et une compréhension optimale de l’information :
- Si votre objectif est de comparer des performances dans n’importe quel domaine, alors les diagrammes en barre sont les plus recommandés. Avec ce type de visualisation de données, l’axe horizontal représente les mois et l’axe vertical le paramètre mesuré à mettre en évidence. Cette approche facilite la compréhension et la conceptualisation des informations pour le public cible.
- Dans un autre cas, pour mettre en évidence des tendances temporelles et suivre leur évolution, il est recommandé d’utiliser des graphiques linéaires. Sur l’axe vertical, mettez les années tandis que l’autre axe montre les valeurs qui évoluent. Pour la répartition des données catégorielles, les experts privilégient beaucoup plus les diagrammes circulaires ou en tranche. En quelques découpages du camembert, les informations importantes sont mises en évidence.
Enfin, dans le cas d’une corrélation entre des métriques, le nuage de points est la meilleure approche à envisager.
Simplification et hiérarchisation de l’information grâce à la visualisation des données
Une fois que vos données sont modélisées, il faut encore que vous fassiez un dernier effort pour les rendre visuellement convaincantes. Pour y parvenir, commencez par limiter la surcharge d’informations sur vos graphiques. Les méthodes pour y arriver peuvent impliquer de regrouper les données similaires ou de réduire le nombre de catégories ou de variables présentées.
Vous pouvez aussi retirer toute information superflue qui pourrait distraire le lecteur. Enfin, il faut hiérarchiser l’information en mettant en évidence les données importantes et les tendances les plus significatives.
Une visualisation compétente facilite l’absorption des informations
Comme vous pouvez déjà le comprendre à partir des faits ci-dessus, des informations graphiques correctement présentées garantissent le succès de toute entreprise. Pour bien visualiser vos données, utilisez les conseils de cet article.