Data visualisation en 2023 : pourquoi, comment et avec quels outils ?

Data visualisation en 2023 : pourquoi, comment et avec quels outils ?

• Pourquoi utiliser la data visualisation ?

• Comment faire de la datavisualisation ?

• 3 logiciels de datavisualisation en 2023

Pourquoi utiliser la data visualisation ?

La data visualisation est utilisée pour aider à comprendre et à interpréter les données de manière plus efficace. Voici quelques raisons pour lesquelles la data visualisation est importante :

1. Améliorer la compréhension : La data visualisation permet de présenter les données de manière visuelle et facilement compréhensible. Elle peut aider les gens à voir les tendances, les corrélations et les modèles dans les données, et à les comprendre plus rapidement et plus facilement qu'en lisant des tableaux de données.

2. Faciliter la prise de décision : La data visualisation peut aider les gens à prendre des décisions plus éclairées en présentant les données de manière claire et concise. Les visualisations de données peuvent aider les décideurs à comprendre rapidement les principaux facteurs et les principaux problèmes à prendre en compte.

3. Communiquer efficacement : Les visualisations de données sont également un moyen efficace de communiquer des informations complexes à un public plus large. La data visualisation peut aider à simplifier les données et à les rendre accessibles à tous, y compris ceux qui n'ont pas une connaissance approfondie des données.

4. Identifier les problèmes : La data visualisation peut également aider à identifier les problèmes ou les anomalies dans les données qui pourraient être difficiles à détecter autrement. En visualisant les données, il peut être plus facile de repérer des modèles qui ne sont pas apparents en regardant simplement les chiffres.

5. Économiser du temps : La data visualisation peut aider à économiser du temps en automatisant le processus de création de graphiques et de tableaux de données. Les visualisations de données peuvent également aider à éviter les erreurs et les incohérences dans les données en automatisant le processus de nettoyage des données.

Comment faire de la data visualisation ?

La data visualisation est un processus qui consiste à représenter des données sous forme graphique ou visuelle pour faciliter leur compréhension et leur analyse. Voici quelques étapes de base pour créer une data visualisation efficace :

1. Définissez l'objectif de la visualisation : Avant de commencer à créer votre visualisation, il est important de comprendre l'objectif de la visualisation. Quelle question voulez-vous répondre ? Quelle histoire voulez-vous raconter avec vos données ? En définissant clairement votre objectif, vous pouvez choisir les bonnes visualisations pour vos données.

2. Choisissez les bonnes visualisations : Il existe une grande variété de visualisations de données disponibles, chacune avec ses propres avantages et inconvénients. En fonction de vos données et de votre objectif, vous devrez choisir les bonnes visualisations pour les représenter. Par exemple, un graphique à barres conviendra mieux à la comparaison des données que les graphiques en ligne.

3. Collectez et nettoyez vos données : Les visualisations de données ne sont efficaces que si les données elles-mêmes sont précises et cohérentes. Il est donc important de collecter et de nettoyer vos données avant de commencer à créer des visualisations.

4. Créez votre visualisation : Une fois que vous avez choisi la bonne visualisation et nettoyé vos données, vous pouvez commencer à créer votre visualisation. Utilisez des couleurs et des graphiques appropriés pour améliorer la lisibilité et la compréhension de vos données.

5. Ajoutez des annotations et des légendes : Pour aider à interpréter les données, il est important d'ajouter des annotations et des légendes à votre visualisation. Les légendes aident à identifier les différentes variables, tandis que les annotations fournissent des informations supplémentaires sur les données elles-mêmes.

6. Testez et révisez : Il est important de tester votre visualisation avec un public pour vous assurer qu'elle est efficace et compréhensible. Vous pouvez ensuite réviser et apporter des modifications en fonction des commentaires que vous avez reçus.

En suivant ces étapes de base, vous pouvez créer des visualisations de données efficaces qui facilitent la compréhension et l'analyse des données. Il est important de choisir les bons outils de visualisation de données pour vous aider à créer des visualisations de qualité professionnelle.

« Une bonne visualisation de données doit être simple, claire et facile à comprendre. Elle doit également être précise et basée sur des données fiables. »

— IN Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals

3 logiciels de data visualisation en 2023

En 2023, le marché des logiciels de data visualisation est plus concurrentiel que jamais. De nombreux éditeurs ont investi dans de nouvelles fonctionnalités pour aider les utilisateurs à mieux comprendre les données et à les présenter de manière plus efficace. Voici 3 des meilleurs logiciels de data visualisation à considérer cette année.

Tableau

Tableau est l'un des logiciels de data visualisation les plus populaires et les plus largement utilisés dans le monde. Il offre une grande variété de fonctionnalités et de graphiques, notamment des tableaux de bord interactifs, des cartes géographiques, des graphiques en cascade, des graphiques à bulles, et bien plus encore. Tableau est particulièrement utile pour l'analyse de données complexes et volumineuses, et est utilisé par de nombreuses entreprises pour aider à prendre des décisions stratégiques.

Tableau | #RWFD - New York Citizen Service Request | VOTD par Nur Adhyaksa

Power BI

Power BI est un autre logiciel de data visualisation très populaire, développé par Microsoft. Il permet de créer des tableaux de bord personnalisés et des rapports interactifs à partir de données provenant de diverses sources, telles que des feuilles de calcul Excel, des bases de données et des services en ligne. Power BI est connu pour sa facilité d'utilisation et sa convivialité, ce qui en fait un choix populaire pour les petites entreprises et les utilisateurs individuels.

Power BI | Éditeur Power Query avec vue représentative d’une table.

LOOKER STUDIO (Google Data Studio)

Looker Studio est un logiciel de data visualisation gratuit développé par Looker et acquis par Google. Il permet de créer des tableaux de bord personnalisés à partir de données provenant de diverses sources, notamment Google Analytics, Google Sheets, et bien d'autres encore. Looker Studio est connu pour sa facilité d'utilisation et sa convivialité, ce qui en fait un choix populaire pour les utilisateurs individuels et les petites entreprises.

Google | Looker Data Studio