Les 9 meilleures méthodes de visualisation de données qui ajoutent de la valeur à tous les rapports

Les analystes de données professionnels utilisent des techniques de visualisation de données telles que des graphiques, des tableaux et des cartes pour créer des rapports à partir de données numériques. Ces éléments visuels aident les autres à comprendre les modèles, les tendances et les valeurs aberrantes dans n'importe quel ensemble de données.

En connaissant et en appliquant les meilleures techniques de visualisation de données, vous pouvez également améliorer vos rapports de projet. Lisez la suite pour devenir votre propre analyste de données ou en savoir plus sur la visualisation mathématique des données.

1. Carte Choroplèthe

Vous pouvez utiliser une carte choroplèthe pour visualiser les données liées à la localisation géographique. Vous devrez utiliser un dégradé de couleurs pour afficher les valeurs de données décroissantes ou croissantes à mesure que la couleur s'estompe ou s'approfondit.

Cette technique de visualisation des données vous permet de voir l'évolution des variables de données d'une région à l'autre. Vous pouvez utiliser cette technique pour visualiser la densité de population, le taux d'emploi, etc. Si vous souhaitez connaître la consommation par pays de vos services ou contenus, cette technique est également utile.

Vous trouverez le Studio de données Google Élément de carte géographique pratique pour créer des cartes choroplèthes. Vous pouvez ajouter vos données à Google Sheets, puis les importer dans Google Data Studio pour créer différentes vues de votre carte choroplèthe. De plus, vous obtiendrez également un graphique interactif qui montre les données sous-jacentes lorsque vous passez le curseur de votre souris sur n'importe quelle région de la carte.

2. Diagramme à bandes

Les graphiques à barres sont essentiels pour visualiser les comparaisons de données entre plusieurs composants des données. Par exemple, la comparaison des revenus des trimestres ou des années financières est l'application la plus courante.

Vous devez placer les catégories que vous souhaitez comparer sur un axe. Sur l'autre axe, vous devez conserver les valeurs mesurées. En fonction des valeurs de ce deuxième axe, la longueur des barres variera.

Vous pouvez rendre vos graphiques à barres plus informatifs en ajoutant différentes couleurs, effets 3D, légendes, vues de données interactives, etc. Google Data Studio vous propose plusieurs formes de graphiques à barres. Vous pouvez choisir parmi colonne/colonne empilée, barre/barre empilée, etc.

3. Cartes 3D

Les cartes 3D sont essentiellement des graphiques constitués de barres ou de colonnes sur une carte géographique. Vous pouvez utiliser ce type de graphique pour afficher votre talent pour la technologie lors de la présentation de rapports au public. Les cartes 3D sont idéales pour les ensembles de données liés aux produits, services ou données démographiques qui relient une région spécifique du globe.

Microsoft Excel a une fonctionnalité élaborée pour créer de telles visualisations de données illustrées sympas. C'est appelé Cartes 3D Microsoft. Vous le trouverez sur le Insérer onglet du ruban Excel.

4. Diagramme de Sankey

Cette technique de visualisation des données est appropriée pour montrer comment les données circulent. Une zone de texte brut ou un rectangle représente les entités ou les nœuds de votre ensemble de données. Des arcs ou des flèches de largeurs différentes représentent le lien entre les nœuds ci-dessus.

La largeur des flèches ou des arcs est directement proportionnelle à l'importance du flux de données. Par conséquent, ce graphique est utile pour visualiser de grands ensembles de données liés au flux de ressources comme l'énergie, l'argent, le temps, etc., dans un projet.

5. Graphiques de réseau

Vous pouvez afficher la relation entre plusieurs entités en créant un graphique de réseau. Sur un graphe de réseau, les nœuds ou les sommets représentent chaque entité. Les arêtes ou les liens représentent la connexion entre ces nœuds.

Vous pouvez utiliser des graphiques de réseau pour rechercher des modèles, des anomalies et des informations à partir de grands ensembles de données qui connectent plusieurs entités. Vous pouvez également utiliser un graphique de réseau pour résoudre tout goulot d'étranglement autour des tâches et sous-tâches du projet en liant toutes les ressources et tous les statuts.

6. Graphiques chronologiques

Les graphiques chronologiques vous aident à visualiser les événements ou les tâches dans l'ordre chronologique. Il a de larges applications dans la gestion de plusieurs tâches et projets. Les personnes impliquées peuvent facilement identifier l'avancement du projet ou les goulots d'étranglement lorsque vous visualisez les données liées aux tâches dans des graphiques chronologiques.

En règle générale, les graphiques chronologiques sont linéaires. Les événements clés, les tâches et les sous-tâches s'affichent sur l'axe. Vous pouvez également rendre vos chronologies plus attrayantes en insérant des graphiques, des vignettes de documents, des ressources liées, des jalons, des échéances, etc.

Les diagrammes de Gantt sont des diagrammes chronologiques simplifiés. Vous trouverez de nombreux modèles de diagramme de Gantt gratuits dans le Bibliothèque de modèles Microsoft Excel. Vous pouvez sélectionner n'importe quel modèle qui correspond à votre projet et le modifier un peu pour créer des calendriers de projet complets.

En rapport: Comment faire un nuage de points dans Excel et présenter vos données

7. Graphique de l'arborescence

Le graphique Treemap est issu de la célèbre méthode de visualisation des informations et de la méthode de calcul treemapping. La visualisation de grands ensembles de données hiérarchiques s'effectue sur des rectangles imbriqués. Vos données semblent très organisées en branches et sous-branches.

Vous avez besoin d'un ensemble de données avec deux valeurs quantitatives pour chaque produit ou service car les rectangles visualisent deux valeurs de données. Un graphique arborescent est idéal pour visualiser un ensemble de données volumineux avec de nombreux attributs sur un seul écran.

La couleur et la dimension de chaque rectangle sont directement liées aux valeurs sous-jacentes. Par conséquent, repérer des anomalies ou des modèles devient vraiment facile si vous créez des arborescences pour de grands ensembles de données.

8. Graphique en spirale

Les graphiques en spirale visualisent efficacement de grands ensembles de données sur un seul écran. Vous pouvez afficher les données sous-jacentes sous forme de points, de colonnes ou de lignes. Vous pouvez également coder en couleur les données pour une visualisation facile.

En règle générale, vous devez placer le point de départ de vos données au centre de la spirale et vous déplacer vers l'extérieur à mesure que vos données grandissent. Les graphiques en spirale sont idéaux pour visualiser les données suivantes: présence annuelle des étudiants, présence des employés, produits vendus, trafic sur le site Web, etc.

9. Graphique en pyramide

Les graphiques pyramidaux sont idéaux si vous devez visualiser des ensembles de données dans une hiérarchie. Vous verrez différents graphiques pyramidaux avec de nombreux effets visuels. Cependant, c'est simplement un triangle avec différentes sections séparées par des lignes.

Ces sections séparées du triangle ont généralement des hauteurs et des largeurs différentes. La valeur des données sous-jacentes définit le volume des sections séparées. Habituellement, les sections à volume élevé ou plus larges devraient contenir un sujet général.

La section avec le moins de volume doit contenir un sujet de niche du sujet général assis en bas. Vous pouvez créer des graphiques pyramidaux pour mieux comprendre votre modèle économique, les produits vendus, le segment de clientèle, etc.

Obtenez des informations précieuses à partir de vos données

Ce sont les techniques de visualisation de données couramment utilisées qui couvrent une grande variété d'ensembles de données. Vous pouvez facilement créer l'un des tableaux ou graphiques ci-dessus en vous entraînant plusieurs fois. Si vous êtes un apprenant, ce sont les techniques d'interprétation de données mathématiques appropriées pour commencer.

Pendant que vous appliquez les techniques ci-dessus dans votre travail ou votre école, sachez également que Google Data Studio vous aide à réaliser de superbes visualisations de données en quelques clics.

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