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Les types de visualisations de données

visualisation des données

Sujet d’article : Types de visualisations de données 

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La visualisation de données est bien plus qu’une simple représentation graphique de chiffres et de statistiques. C’est un outil puissant qui permet de donner vie aux données, en les transformant en images riches en informations. 

Cette technique est aussi importante dans tout les domaines professionnels, qui nécessitent la transmission des insights sous la forme la plus représentative possible. 

Que ce soit en Business intelligence, analyse de données, Marketing, RH ou encore en logistique. La visualisation des données constitue un pilier important dans la délivrance des résultats des quêtes des études ou de l’analyse .

Dans cet article, nous verront donc les différents types de visualisations de données, leurs outils et les tendances émergeante dans ce domaine. 

Introduction à la visualisation des données :

D’abord, la visualisation de données est l’art et la science de représenter visuellement des informations et des données sous forme de graphiques, de diagrammes, de cartes et d’autres éléments visuels. Son objectif principal est de transformer des données complexes et souvent abstraites en formats visuels clairs et compréhensibles, permettant aux individus de percevoir rapidement des tendances, des schémas et des relations qui seraient autrement difficiles à discerner.

Son importance : 

En effet, l’importance de la visualisation de données réside dans sa capacité à rendre les données accessibles et significatives pour une variété d’utilisateurs, qu’ils soient des professionnels de l’analyse de données, des décideurs commerciaux, des chercheurs, ou même le grand public. La visualisation facilite donc la communication et la prise de décision en permettant aux utilisateurs de comprendre et d’explorer les données de manière intuitive. Ce qui est très important dans le monde professionnelle, puisque le temps = de l’argent, et par exemple, présenter l’ensemble d’un projet en plusieurs heures d’explications va coûter beaucoup d’argent à l’entreprise, c’est pourquoi les visualisations sont un outil parfait pour représenter les principaux éléments.

Objectifs : 

Enfin, les objectifs de la visualisation de données sont multiples. Tout d’abord, elle vise à fournir un aperçu rapide et précis des données, permettant aux utilisateurs de saisir rapidement l’essentiel. Ensuite, elle cherche à identifier des tendances, des modèles et des anomalies dans les données, offrant ainsi des insights précieux pour la prise de décision et la planification stratégique.

De plus, la visualisation de données cherche à faciliter la communication des résultats et des conclusions tirés des données, en les rendant accessibles et convaincants pour un large éventail d’audiences.

Il faut noter qu’il en existe différents types de visualisation de données qui différent l’un de l’autre. 

Les types de visualisations de données :

Parmi les types de visualisations de données, on trouve : 

1-Graphiques :

D’abord , les graphiques constituent l’une des visualisations les plus couramment utilisées pour représenter des données numériques. Les types de graphiques les plus populaires comprennent les graphiques linéaires, les graphiques à barres, les histogrammes, les camemberts et les nuages de points.

Les graphiques conviennent parfaitement pour montrer les tendances, les comparaisons et les répartitions des données. Par exemple, un graphique linéaire peut être utilisé pour représenter l’évolution des ventes dans le temps, tandis qu’un histogramme peut illustrer la distribution des scores dans un ensemble de données.

2-Diagrammes :

Les diagrammes représentent des visualisations qui utilisent des formes géométriques pour représenter des données et des relations entre celles-ci. Les types de diagrammes comprennent les diagrammes en arbre, les diagrammes en secteurs, les diagrammes de flux et les diagrammes de Venn.

Ils sont donc efficaces pour visualiser des structures hiérarchiques, des proportions et des flux de données. Par exemple, un diagramme en secteurs peut être utilisé pour montrer la répartition des dépenses dans un budget familial.

3-Cartes :

Enfin, les cartes sont des visualisations spatiales qui représentent des données géographiques. Elles peuvent être utilisées pour afficher des données telles que la densité de population, les variations climatiques, les taux de criminalité, etc. Les types de cartes incluent les cartes choroplèthes, les cartes thermiques, les cartes de densité de points, etc.

Les cartes sont alors utiles pour identifier des schémas géographiques et pour prendre des décisions basées sur la localisation. Par exemple, une carte choroplèthe peut être utilisée pour représenter les taux de chômage par région.

Les outils de visualisation de données :

Dans le domaine de la visualisation de données, il existe aussi une multitude d’outils disponibles, chacun avec ses propres fonctionnalités, avantages et inconvénients.

Voici donc un aperçu des principaux types d’outils de visualisation :

Logiciels généralistes :

Exemples : Microsoft Excel, Google Sheets, Tableau Public, Power BI.

Avantages :

      • Accessibilité : Ces outils sont souvent largement utilisés et familiers à de nombreux utilisateurs, ce qui facilite leur adoption.
      • Interface conviviale : Ils offrent généralement une interface utilisateur intuitive, ce qui permet aux utilisateurs de créer rapidement des visualisations de base.
      • Intégration avec d’autres outils : Certains logiciels offrent des fonctionnalités d’intégration avec d’autres outils de productivité, ce qui facilite le partage et la collaboration.

Inconvénients :

      • Limitations de fonctionnalités avancées : Ils peuvent manquer de fonctionnalités avancées de visualisation et d’analyse de données disponibles dans des outils plus spécialisés, toutefois, ils sont très utilisés par les professionnels .
      • Scalabilité limitée : Pour les ensembles de données volumineux ou les besoins de visualisation complexes, ces outils peuvent être limités en termes de performances et de capacités, à l’exception de Power BI qui est adapté à ce type de données .

Plateformes spécialisées :

    • Exemples : D3.js, Plotly, Highcharts, Matplotlib (Python), ggplot2 (R).

Avantages :

      • Flexibilité et personnalisation : Ces plateformes offrent généralement une plus grande flexibilité pour créer des visualisations personnalisées et hautement interactives.
      • Communauté active : Elles sont souvent soutenues par une communauté active de développeurs et d’utilisateurs, ce qui facilite l’apprentissage et la résolution de problèmes.
      • Contrôle total : Les utilisateurs contrôlent totalement le processus de création de la visualisation, ce qui leur permet d’explorer des idées créatives et innovantes.

Inconvénients :

      • Courbe d’apprentissage plus raide : En raison de leur nature plus technique, ces plateformes peuvent avoir une courbe d’apprentissage plus raide, nécessitant des compétences de programmation et de conception plus avancées.
      • Temps de développement plus long : La création de visualisations personnalisées peut nécessiter plus de temps et d’efforts que l’utilisation d’outils généralistes, c’est pourquoi la plupart utiliser les outils généralistes cité en haut. 

Les derniers tendances de la visualisation des données :

Avec l’avènement de l’intelligence artificielle et les autres technologies avancés, la visualisation de données connait aussi des changements sur plusieurs niveaux et ceci est due à : 

Intelligence Artificielle (IA) et visualisation automatisée :

L’intégration.de.l’IA dans la visualisation de données ouvre de nouvelles perspectives passionnantes. Dans ce sens, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent aider à analyser de vastes ensembles de données et à recommander les meilleures représentations visuelles pour communiquer efficacement les insights.

De plus, la visualisation automatisée permet aux utilisateurs de générer rapidement des visualisations à partir de leurs données sans nécessiter une expertise approfondie en design ou en programmation.

Réalité virtuelle (RV) et augmentée (RA) :

En fait, la RV et la RA transforment l’expérience de la visualisation de données en plaçant les utilisateurs au cœur des données. Grâce à la RV, les utilisateurs peuvent explorer des environnements virtuels interactifs, tandis que la RA superpose des visualisations de données sur le monde réel, offrant ainsi une perspective contextuelle inédite.

Ces technologies offrent donc un potentiel énorme pour la visualisation de données dans des domaines tels que l’architecture, la médecine et l’ingénierie, en permettant aux utilisateurs de visualiser des données complexes de manière immersive.

Visualisation 3D et Spatial Computing :

Enfin, les visualisations 3D permettent aux utilisateurs de manipuler et d’explorer les données sous différents angles, offrant ainsi une compréhension plus approfondie des relations spatiales entre les éléments.

En outre, le spatial computing, qui intègre des capteurs et des interfaces utilisateur basées sur la localisation, ouvre de nouvelles possibilités pour la visualisation de données en permettant aux utilisateurs d’interagir avec les données dans des environnements physiques réels.

Ce sont donc les dernières tendances en matière de visualisation de données qu’il faut connaître, et pourquoi pas apprendre, puisque la vitesse à laquelle ces technologies évoluent est impressionnante. D’où la nécessité d’être à l’affût des dernières tendances.

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