La dataviz ou data visualisation c’est quoi ?
C’est une notion en vogue que la data viz. Celle-ci conciste à mettre en oeuvre des solutions logicielles le plus souvent pour permettre de visualiser des datas sous une forme de graphiques. Si la data visualisation recrute de nombreux ingénieurs c’est parce que le volume de donnée en circulation ne cesse de croitre. Pour analyser ce grand volume de données, ou big data, il faut des approches spécifiques que la data viz permet.
1️⃣ Pourquoi la data visualisation est-elle essentielle ?
Dans un monde où nous générons une quantité massive de données chaque jour, les analyser sous forme brute (tableaux, chiffres) peut être compliqué et fastidieux. La data visualisation permet de :
✅ Simplifier l’analyse : en rendant les données plus accessibles et compréhensibles.
✅ Accélérer la prise de décision : en mettant en évidence des tendances et des corrélations invisibles dans des tableaux de données.
✅ Communiquer efficacement : en rendant les informations plus intuitives pour un public non expert.
2️⃣ Quels sont les types de visualisation les plus utilisés ?
Il existe plusieurs types de représentations graphiques adaptées en fonction des besoins et des types de données :
- Graphique en courbes (Line chart) 📈 : Idéal pour suivre une tendance dans le temps (exemple : évolution des ventes mensuelles).
- Graphique à barres (Bar chart) 📊 : Permet de comparer différentes catégories (exemple : ventes par région).
- Diagramme circulaire (Pie chart) 🥧 : Représente des proportions dans un tout (exemple : part de marché des concurrents).
- Nuage de points (Scatter plot) ⚫ : Utile pour observer la relation entre deux variables (exemple : corrélation entre publicité et ventes).
- Carte de chaleur (Heatmap) 🔥 : Montre les valeurs élevées/faibles sous forme de couleur (exemple : températures moyennes par ville).
- Graphique en boîte (Box plot) 📦 : Représente la répartition des données et les valeurs extrêmes.
3️⃣ Quels outils utiliser pour créer des visualisations de données ?
Il existe plusieurs solutions adaptées aux besoins des analystes et des entreprises :
🖥 Outils sans programmation (idéals pour les non-développeurs) :
- Tableau : Très utilisé en entreprise, interactif et puissant.
- Power BI : Solution de Microsoft, intégrée aux services cloud.
- Google Data Studio : Gratuit et simple pour visualiser des données Google (Analytics, Sheets…).
💻 Outils avec programmation (pour les data scientists et développeurs) :
- Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh) : Flexible et puissant pour créer des graphiques personnalisés.
- R (ggplot2, Shiny) : Très utilisé en statistiques et analyse de données.
- D3.js (JavaScript) : Outil avancé pour des visualisations interactives sur le web.
4️⃣ Quels sont les pièges à éviter en data visualisation ?
❌ Surcharger les graphiques : Trop d’informations tue l’information. Un graphique simple et clair est plus efficace.
❌ Utiliser des échelles trompeuses : Modifier les axes ou omettre des valeurs peut induire en erreur.
❌ Choisir le mauvais type de graphique : Un diagramme circulaire pour comparer 20 catégories est illisible !
❌ Ignorer la couleur et la lisibilité : Une mauvaise palette de couleurs peut rendre un graphique inutilisable.
Il y a donc des applications de data intelligence permettant d’afficher ces données sous formes d’indicateurs, diagrammes, histogrammes, croisement de données, etc permettant d’un coup d’oeil de visualiser sous une forme compréhensible ces données. Ces indicateurs peuvent aussi être ouverts dans le sens que l’on peut accéder aux données qui le consitue afin de prendre une décision éclairée. La solution de data viz est donc essentiel pour comprendre et analyser du big data, et nombreuses structures ont déjà en place leur solution leur permettant de faire de de la data viz.