Formation - Data visualisation

Quels sont les principes clés d'une data visualisation réussie ?

Derrière le terme “data visualisation” se cache un savoir-faire pas si complexe : celui de représenter visuellement des données pour en faciliter la compréhension et l'exploitation. Loin d'être un simple habillage graphique, une visualisation efficace doit obéir à plusieurs principes clés, que l’on peut expliquer très simplement :

• Clarté, tout d'abord. Le but de la dataviz (abréviation courante de "data visualisation") est de rendre les données accessibles au plus grand nombre, en évitant tout effet de surcharge ou de confusion. Chaque élément visuel doit avoir un sens et servir le message central.
• Précision, ensuite. Une bonne visualisation doit refléter fidèlement les données sous-jacentes, sans les déformer ni les sur-interpréter. La rigueur statistique est de mise !
• Storytelling, enfin. Car une visualisation réussie ne se contente pas de montrer des chiffres : elle raconte une histoire, met en évidence des tendances, une organisation, des corrélations, des insights clés pour guider les décisions.

Ainsi, un simple choix de couleurs ou d'échelle peut drastiquement influencer la perception d'un graphique. Opter pour un camembert plutôt qu'un histogramme change la lecture des proportions. Ce sont autant de nuances qu'une formation comme celle de PYRAMYD permet de maîtriser.

Comment choisir le bon type de représentation graphique ?

Il existe tout un éventail de façons de représenter visuellement des données, des plus classiques aux plus créatives. Mais comment s'y retrouver et faire le bon choix ? Pour faire simple, tout dépend du type de données à visualiser et du message à faire passer.

Comparer des quantités avec les diagrammes en barres

Pour comparer des quantités, on privilégiera un diagramme en barres ou un histogramme. Ces formats permettent de saisir d'un coup d'œil les différences de valeurs et les tendances. Exemple concret : pour visualiser les ventes mensuelles d'une entreprise sur une année, un histogramme avec une barre par mois offrira une vue synthétique et parlante de la performance.

Montrer des parts d'un tout avec un camembert

Pour représenter des parts d'un tout, il est plus intéressant d'utiliser un camembert, qui excelle à montrer le poids relatif de chaque catégorie. Il faudra toutefois veiller à ne pas multiplier les tranches pour rester lisible. Illustration : un camembert peut clairement mettre en évidence la répartition des dépenses d'un budget par ligne / poste (loyer, marketing, maintenance, etc.), à condition de se limiter aux 5-6 postes principaux.

Visualiser plusieurs variables avec un nuage de points

Y a-t-il un besoin de représenter plusieurs variables ? Le nuage de points est utilisé pour visualiser élégamment des corrélations éventuelles. Plus les points sont regroupés, plus le lien entre les variables est fort. Application : pour étudier le lien entre le niveau de revenu de l'activité et le montant des dépenses engagées, un nuage de points avec ces deux variables sur les axes révèlera visuellement le degré de corrélation. 

Et ce n'est là que la partie émergée de la visualisation. Des cartes interactives aux graphes de réseaux en passant par les arborescences, les possibilités sont infinies pour peu qu'on maîtrise les bons outils et techniques. Encore une fois, ces éléments sont à retrouver dan notre formation dédiée “data visualisation” de PYRAMYD.

Quelles sont les étapes pour construire une visualisation percutante ?

Réaliser une data visualisation impactante ne s'improvise pas. C'est un processus qui demande méthode et rigueur, depuis la préparation des données jusqu'à leur représentation graphique. Voici les étapes clés à suivre, expliquées le plus clairement possible.

1. Définir l'objectif

Avant toute chose, il est prudent de prendre le temps de cerner le message principal à véhiculer. S'agit-il de montrer une évolution dans le temps, de comparer des catégories, de révéler une corrélation ? C'est cet objectif qui guidera d'une certaine manière tous les choix graphiques.

Exemple : pour un rapport sur les ventes annuelles, l'objectif pourrait être de montrer la croissance "visuelle" du chiffre d'affaires sur les 5 dernières années. Cela nous orientera d’emblée vers un graphique de type “courbe d'évolution”.

2. Préparer les données

Place ensuite au tri et au nettoyage des données brutes. Dans ce domaine, il faut d'abord identifier les variables pertinentes. Il faut ensuite s'assurer de leur qualité : cela signifie les structurer dans un format exploitable par les outils de visualisation (en ligne, en colonne).

Illustration : pour réaliser un graphique sur les ventes, il faudra extraire des données brutes les colonnes “date” et “montant”, vérifier qu'il n'y a pas de valeur manquante ou aberrante, et les organiser dans un tableur.

3. Esquisser et expérimenter

C'est là que la créativité entre en jeu. En fonction du type de données et du message, on va esquisser différentes pistes graphiques, tester des mises en forme, jusqu'à trouver la représentation la plus adaptée. Les logiciels de maquettage sont d'une aide importante à ce stade, car ils viennent souvent avec des suggestions intégrées. Très pratique pour lancer ses idées.

Application : pour nos données de ventes, on pourra esquisser la courbe d'évolution sous Excel, expérimenter avec une aire sous la courbe ou des barres, jusqu'à trouver le rendu le plus parlant.

4. Itérer et affiner

Une fois le concept graphique arrêté, il reste à peaufiner les détails : choisir la bonne palette de couleurs, ajuster les échelles, clarifier la légende... Chaque ajustement doit renforcer la lisibilité et l'impact de la visualisation.

Exemple : sur notre courbe de ventes, on pourra choisir un vert profond pour symboliser la croissance, graduer finement l'axe des ordonnées pour bien visualiser les montants, et surtout titrer clairement le graphique.

5. Finaliser et communiquer

Ultime étape : exporter sa création dans un format adapté à sa diffusion, qu'il s'agisse d'un rapport, d'une présentation ou d'une publication web sur le site de l’entreprise. Et si la visualisation est interactive, veiller à ce que l'expérience utilisateur soit optimale.

Illustration : une fois notre graphique des ventes finalisé, on pourra l'exporter en haute résolution pour l'imprimer en A4 dans le rapport financier annuel, et en version web pour le partager sur le site de l'entreprise.

Suivre ce processus pas à pas fait toute la différence entre une visualisation approximative et une réalisation professionnelle. C'est ce workflow que la formation “Data Visualisation” de PYRAMYD permet de maîtriser de A à Z au travers de projets concrets.

Quels outils pour réaliser des data visualisations comme un pro ?

Dernière clé d'une data visualisation réussie : la bonne maîtrise des outils. Car si le stylo et le papier suffisent pour les premiers brainstormings, il faudra rapidement passer aux logiciels spécialisés pour concrétiser ses idées.

Des tableurs aux outils de data visualisation

Excel et les tableurs restent un point de départ incontournable pour structurer et analyser ses données. Mais pour aller plus loin dans la représentation graphique, des outils dédiés s'imposent.

Tableau Software, par exemple, permet de créer des visualisations interactives puissantes à partir de larges volumes de données. Power BI offre des fonctionnalités similaires dans la suite Microsoft. Des solutions plus créatives comme D3.js ouvrent le champ des visualisations web et des graphiques animés.

Maîtriser ces outils demande un vrai savoir-faire. Un graphique réalisé avec Tableau ne s'improvise pas, il faut apprendre à connecter ses données, à utiliser les différents types de graphiques, à paramétrer des tableaux de bord interactifs... Autant de compétences pointues qu'une formation permet d'acquérir.

Trouver son outil de prédilection

Comment choisir parmi toutes ces solutions ? Certains outils excellent pour les visualisations classiques, comme Excel. D'autres, comme D3.js, offrent plus de liberté graphique pour des rendus originaux.

Le choix dépendra de vos besoins (visualisations statiques ou dynamiques, destinées au print ou au web...), de vos compétences en programmation (D3.js nécessite de coder en JavaScript), et de vos données (volumétrie, nature...).

L'idéal reste de se former pour avoir un panorama des possibilités et identifier l'outil le plus adapté à son profil et à ses projets. C'est l'atout de la formation Data Visualization de PYRAMYD : un tour d'horizon complet, et des modules spécifiques par outils pour approfondir.

En somme, la data visualisation est une compétence aussi précieuse que subtile, au carrefour de l'analyse de données, du sens graphique et de la communication. En apprenant à créer des représentations à la fois esthétiques, précises et parlantes, on se dote d'un véritable atout pour valoriser des informations complexes et éclairer les décisions.

Une expertise d'autant plus recherchée que le volume de données ne cesse de croître dans tous les secteurs. Alors pourquoi ne pas faire de la data visualisation votre nouvelle corde à votre arc ? Avec la formation de PYRAMYD, en seulement 2 jours, développez une compétence clé et donnez une nouvelle dimension à votre profil.