La visualisation de données est une discipline qui ne cesse d'évoluer. Au cours des dernières décennies, de nombreux courants de pensée ont fait émerger des perspectives quant à la manière d'utiliser des éléments visuels pour analyser les données. Il n'est pas toujours facile de choisir ce qui convient en fonction de vos objectifs ou de vos données. Nous croisons chaque jour des dizaines de types de visualisations de données. Certains sont visuellement attrayants, mais offrent peu d'informations exploitables. D'autres sont fonctionnels et permettent aux utilisateurs de tirer des conclusions au premier coup d'œil, mais ne sont pas très esthétiques. Certaines visualisations sont facilement réalisables, mais la plupart du temps il faut bien préparer les données. En marge de la cinquantaine de types les plus courants, il en existe également de nombreux autres plus obscurs. Ce sont les objectifs que vous cherchez à atteindre, ainsi que la structure et le volume des données sous-jacentes, qui dictent le choix du type de visualisation.

Ce glossaire explore la plupart des types de visualisations les plus courants. Vous pouvez vous en inspirer pour mieux choisir vos visualisations. À l'heure actuelle, il manque encore beaucoup de types de visualisations et de sujets. Ce glossaire sera amené à grandir et évoluer en même temps que la discipline elle-même.

Familles de visualisations

La nature d'une visualisation dépend de la famille à laquelle elle appartient. Ainsi, il est possible de classer les visualisations dans ces catégories principales : graphiques, visualisations géospatiales et tableaux. Certains courants de pensée utiliseront des familles différentes pour classer les visualisations. Il est très courant de diviser les graphiques en sous-catégories indépendantes. Nous avons choisi ces trois catégories pour simplifier notre glossaire et renforcer l'importance de la fonction analytique et du type de repère.

Utilisation des visualisations de données pour l'analytique

La fonction analytique décrit la manière dont nous interprétons, explorons et comprenons les données de la visualisation. Bon nombre de visualisations ont plus d'une fonction analytique. Cela dépend souvent de la manière dont l'auteur les intègre. Nous avons créé une page distincte pour les fonctions qui se différencient notablement. Les six fonctions analytiques ci-dessous ne sont en aucun cas une liste exhaustive et présentent différentes manières dont une visualisation explore des données.

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Choisissez le bon type de visualisation !

La visualisation est un outil qui permet de donner du sens aux données. Et comme c'est le cas avec tous les outils, certains sont utiles dans des cas bien particuliers, tandis que d'autres sont plus généralistes. Un graphique à barres peut répondre à un certain nombre de besoins, mais un nuage de mots clés n'est utile que dans un nombre limité de situations. Pour choisir le bon type de visualisation, il faut tenir compte de trois éléments : l'objectif de la visualisation, les données à présenter et les besoins de l'audience. Il n'est pas toujours possible de définir ces trois éléments avant de créer la visualisation, mais il est toujours bon d'essayer.

Parmi toutes les considérations, le plus important est de connaître les besoins de l'audience. Une visualisation efficace permet de trouver très vite des réponses à partir de données complexes. Elle doit mettre en évidence les relations entre les mesures, expliquer différents concepts et inviter à la réflexion comme jamais les données brutes ne le pourront. Cependant, une visualisation inadaptée créera la confusion chez l'utilisateur ou le laissera indifférent. Tenez compte des besoins de votre audience pour maximiser l'efficacité de votre visualisation.

Le fait de définir un objectif spécifique vous permet d'utiliser les besoins de votre audience pour affiner votre choix. Certaines visualisations de données permettent d'effectuer des analyses, tandis que d'autres présentent les informations de manière attrayante. Certaines servent à représenter clairement des concepts, processus ou stratégies. À chaque objectif correspond un ensemble spécifique de visualisations. Tenez compte de la fonction analytique et du type de repère de votre visualisation avant de vous lancer. Vous serez mieux à même d'atteindre votre objectif.

Une bonne connaissance de vos données vous aidera à déterminer quels types de visualisations conviennent le mieux. Certains graphiques prennent en charge un nombre limité de dimensions, tandis que d'autres sont parfaits pour mettre en évidence les relations entre de nombreuses catégories. Vous pouvez utiliser la structure et la nature de vos données pour faire votre choix. En cas de doute, il n'y a qu'une chose à faire : expérimenter. Vous pourrez ensuite créer une visualisation qui tient compte à la fois de vos objectifs avec les données dont vous disposez et des besoins de votre audience.