27 Jan 2017
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Comment éviter de choisir la mauvaise visualisation des données

La visualisation des données est plus populaire que jamais. Avec des outils modernes, n’importe qui peut créer des cartes complexes; Il est aussi plus facile que jamais de choisir la mauvaise façon de visualiser les données. Alors que les conséquences de l’utilisation d’un diagramme circulaire au lieu d’une grille d’araignée ne sont pas terribles dans un PowerPoint de l’école secondaire, les erreurs peuvent être beaucoup plus coûteuses dans un cadre professionnel.

Des exemples réussis de visualisation de données facilitent la compréhension des données complexes affichées, ainsi que la facilité à repérer les tendances et les modèles.
Que nous le réalisions ou non, nous sommes constamment exposés à la visualisation des données. La table nutritions sur le dos d’un paquet de biscuits, un infographie sur les chiots sur Twitter, ou un diagramme à barres qui décompose les ventes mensuelles de votre entreprise en 2016, ce sont tous des exemples de visualisations dans le monde réel. La visualisation des données peut également être internationale; Ce qui rend compréhensible, indépendamment de la compréhension du langage par le téléspectateur.
La visualisation des données est un élément clé de notre vie, et si elle est faite de manière incorrecte, elle peut conduire à bien pire qu’un concepteur bouleversé. Une personne atteinte de diabète a besoin d’une bonne visualisation des données pour prendre d’importantes décisions alimentaires. Un chef de la direction pourrait utiliser un tableau de prévisions de ventes pour décider si la société peut se permettre de garder l’embauche.

La visualisation des données vous permet de raconter une histoire sur vos données, et chaque bonne histoire a besoin d’un réglage bien défini. Pour la visualisation des données, le paramètre est le type de graphique: utilisez-vous un graphique à barres de largeur variable? Ou peut-être un graphe linéaire, ou peut-être même un graphique de pente? Répondre à cette question est décourageante, mais avec une méthode étape par étape, il est moins intimidant.

Tout d’abord, décidez ce que vous voulez faire avec les données.

Vous avez généralement quatre options: visualiser comment vos points de données se comparent, comment ils sont distribués l’un par rapport à l’autre, comment ils sont liés ou comment vos données sont composées. Une fois que vous avez conclu que les quatre meilleurs réalisent vos objectifs, d’autres recherches nécessite beaucoup plus facile. Si vous voulez une réponse rapide, utilisez un outil comme WhichGraph.com pour déterminer quel type de graphique fonctionne le mieux. Ensuite, avant de mettre en œuvre votre visualisation de choix, assurez-vous qu’elle accueille tous les caractères: variables.
S’assurer que ces personnages s’adaptent sur la scène peuvent vous aider à éviter le mauvais choix. Par exemple, une distribution avec une variable doit être visualisée avec un histogramme, alors qu’une distribution avec deux variables fonctionne mieux en utilisant un diagramme de dispersion.
Pourquoi tout cet effort est-il utile? Dépenser autant de temps à chercher peut sembler gaspiller quand il est plus simple et plus facile de simplement sélectionner une rangée de données et insérer l’option le plus joli graphique. Comme je l’ai dit à maintes reprises, la visualisation des données aux conséquences! Voici quelques résultats possibles si les choses ne vont pas au plan:

Réduire la confusion

Vous avez trouvé un graphique très cool que vous aimeriez utiliser dans votre prochaine présentation. Malheureusement, vous disposez d’un ensemble de données assez volumineux et complexes. «Oh bien, tant que ça a l’air joli, non? Graphiques et graphiques peuvent être assez difficiles à comprendre quand fait correctement, donc brouiller leur structure mènera souvent à un grave manque de compréhension. Cela est particulièrement vrai lorsque, par exemple, un graphique à secteurs est utilisé pour afficher une quantité énorme de données. Le graphique ci-dessous semble cool, mais est presque impossible à lire. Non seulement il ya beaucoup trop de couleurs similaires, il y a trop de variables, aussi bien. Il est presque impossible de dire comment un morceau se compare à l’autre.

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