Comment fonctionne la data visualisation ?

Comment fonctionne la data visualisation ?

La data visualisation est une stratégie qui consiste à ordonnancer les données à l’aide des visuels dans l’optique de les rendre plus structurées, dynamiques et explicites. On peut par exemple utiliser des pictogrammes pour différencier les femmes des hommes. Dans les prévisions météorologiques, les applications bancaires, et même dans le marketing, cette action est cruciale dans la prise de décisions.

Les visuels : une méthode condensée pour la sauvegarde des données

La data visualisation est plus condensée, comparée au texte, ce qui facilite la présentation des données. De ce fait, elle peut représenter un nombre encombrant de pages en un graphique simple, en élaguant les éléments inutiles et complexes. Voici MyReport comme solution de data visualisation.

Data visualisation : les données explicitées

Les graphiques sont une codification assimilable qui peut être comprise par une audience plus large. Celle-ci pourrait concevoir certains termes comme hermétiques ou du moins tarder à les appréhender. La dataviz se montrera donc comme une passerelle qui va faciliter la compréhension et la hiérarchisation de ces données. De surcroît, il est plus facile de se rappeler des images que des textes. La manipulation des données par les visuels doit correspondre à un certain nombre de critères : couleurs, formes qui sont étudiés scrupuleusement, pour faciliter le traitement pré-attentif. D’où l’importance de se former.

Des exemples courants de graphiques

La data visualisation met en jeu un nombre infini de graphiques pour systématiser les données. Les graphiques choisis doivent être associés aux types de données à manipuler. Voici les plus usuels :

  • Les histogrammes : c’est une démonstration empirique des données en intervalles qui correspondent chacun à une classe.
  • Les secteurs : Avec les secteurs circulaires, chaque quartier représente une modalité et sa taille est proportionnelle à la quantité des données. À cela s’ajoute une légende pour une meilleure compréhension des données mises en exergue.
  • Les courbes : Elles reproduisent les modalités en évolution et exhibent une systématisation laconique des données temporelles.