Qu'est-ce que la visualisation de données : définition, exemples, principes, outils

Lorsque les feuilles de calcul Excel ne suffisent pas à relier les points et qu'il est impossible d'impliquer les analystes dans la création de rapports, les logiciels et outils de visualisation de données viennent à la rescousse.

Dans cet article, nous allons vous montrer quelles sont certaines techniques de visualisation de données, comment visualiser correctement les données, quels outils peuvent être utilisés pour créer des visualisations interactives sans l'aide de développeurs et comment choisir un outil qui vous convient.

Définition de la visualisation des données est la représentation visuelle de vos données. À l'aide de graphiques, de cartes et d'autres éléments graphiques, ces outils offrent un moyen simple et compréhensible de voir clairement et de découvrir facilement des informations et des modèles dans vos données.

Si vous voulez que votre publication Facebook soit lue par le plus de personnes possible, que ferez-vous ? Vous ajouterez un visuel intéressant. Cette astuce fonctionne parfaitement avec les rapports aussi. Les visuels basés sur les données attirent davantage l'attention, sont plus faciles à comprendre et aident à faire passer rapidement votre message au public. À l'aide de graphiques descriptifs et de tableaux de bord, même les informations difficiles peuvent être claires et compréhensibles. Pourquoi donc? La plupart des gens sont des apprenants visuels. Donc, si vous voulez que la majorité de vos partenaires, collègues et clients puissent interagir avec vos données, vous devez transformer des graphiques ennuyeux en de beaux graphiques. Voici quelques chiffres remarquables, basés sur des recherches, qui confirment l'importance de la visualisation :

• Les gens obtiennent 90% des informations sur leur environnement par les yeux.
• 50% des neurones du cerveau participent au traitement des données visuelles.
• Les images augmentent le désir de lire un texte jusqu'à 80%.
• Les gens se souviennent de 10 % de ce qu'ils entendent, 20 % de ce qu'ils lisent et 80 % de ce qu'ils voient.
• Si une notice ne contient aucune illustration de données, les gens retiendront 70 % des informations. Avec les images ajoutées, ils se souviendront jusqu'à 95 %.

Une visualisation pertinente apporte de nombreux avantages pour votre entreprise :

• Prise de décision rapide. Résumer les données est facile et rapide avec des graphiques, qui vous permettent de voir rapidement qu'une colonne ou un point de contact est plus élevé que d'autres sans avoir à parcourir plusieurs pages de statistiques dans Google Sheets ou Excel.
• Plus de personnes impliquées. La plupart des gens perçoivent et se souviennent mieux des informations présentées visuellement.
• Degré d'implication plus élevé. Des graphismes magnifiques et lumineux avec des messages clairs attirent l'attention des lecteurs.
• Meilleur compréhension. Les rapports parfaits sont transparents non seulement pour les spécialistes techniques, les analystes et les scientifiques des données, mais aussi pour les CMO et les PDG, et aident chaque travailleur à prendre des décisions dans son domaine de responsabilité.

La première chose à faire avant de créer un graphique est de vérifier l'exactitude et la cohérence de toutes les informations. Par exemple, si le facteur d'échelle est de 800 %, alors que la moyenne est de 120 à 130 %, vous devez vérifier d'où vient ce nombre. Il s'agit peut-être d'une sorte de valeur aberrante que vous devez supprimer du graphique afin qu'elle ne fausse pas l'image globale : 800 % minimise la différence entre 120 % et 130 %. Ce type de données aberrantes dans un rapport peut entraîner une décision erronée. Dans la vraie vie, nous sommes habitués au fait que le bon message doit être délivré à la bonne personne au bon moment. Il existe trois principes similaires pour la visualisation :

1. Choisissez le bon graphique en fonction de votre objectif.​
2. Confirmez que le message de votre graphique convient au public.
3. Utilisez une conception appropriée pour le graphique.

Si votre message est opportun mais que le graphique n'est pas dynamique ou qu'il y a une idée incorrecte ou une conception difficile, vous n'obtiendrez pas le résultat que vous espériez.

Si vous choisissez le mauvais graphique, vos lecteurs seront confus ou interpréteront les résultats de manière incorrecte. C'est pourquoi avant de créer un graphique, il est important de décider quelles données vous souhaitez visualiser et dans quel but :

• Pour comparer différents points de données
• ​Pour montrer la distribution des données : par exemple, quels points de données sont fréquents et lesquels ne le sont pas ?
• Montrer la structure de quelque chose à l'aide de données
• Pour suivre les connexions entre les points de données

Examinons les types de graphiques les plus populaires et les objectifs qu'ils peuvent vous aider à atteindre.

1. Graphique linéaire

Un graphique en courbes montre comment une ou plusieurs variables changent d'un point de données à l'autre. Ce type de graphique est utile pour comparer les changements dans les ensembles de données au fil du temps - par exemple, les statistiques de trafic pour trois pages de destination par mois sur une période d'un an.

2. Diagramme à barres

Le diagramme à barres est un autre diagramme parfaitement adapté à la comparaison d'ensembles de données. Les graphiques à barres horizontales sont souvent utilisés lorsque vous devez comparer de nombreux ensembles de données ou pour souligner visuellement l'avantage distinct de l'un des ensembles de données. Les graphiques à barres verticales affichent l'évolution des points de données au fil du temps, par exemple, l'évolution du bénéfice annuel de l'entreprise au cours des dernières années.

3. Histogramme

Un histogramme est souvent confondu avec un graphique à barres en raison de leurs similitudes visuelles, mais les objectifs de ces graphiques sont différents. Un histogramme montre la distribution d'un ensemble de données sur un intervalle continu ou une période de temps définie. Sur l'axe vertical de ce graphique, vous pouvez voir la fréquence, tandis que sur l'horizontale, vous pouvez voir les intervalles de temps.

Contrairement à un histogramme, un graphique à barres n'affiche aucun intervalle continu ; chaque colonne affiche une catégorie qui lui est propre. Il est plus facile de démontrer le nombre d'achats au cours des différentes années à l'aide d'un graphique à barres. Si vous souhaitez connaître les valeurs de commande (10 à 100 $, 101 à 200 $, 201 à 300 $, etc.) des achats, il est préférable de choisir un histogramme.

4. Diagramme circulaire

Le graphique à secteurs affiche les parts de chaque valeur dans un ensemble de données. Il est utilisé pour afficher les composants de n'importe quel ensemble de données. Par exemple, quel pourcentage des ventes générales est attribué à chaque catégorie de produits ?

5. Nuage de points

Le nuage de points montre la connexion entre les points de données. Par exemple, à l'aide d'un nuage de points, vous pouvez découvrir comment le taux de conversion change en fonction de la taille de la remise sur le produit.

6. Graphique à bulles

Il s'agit d'un tableau intéressant qui permet de comparer deux paramètres au moyen d'un troisième. Prenons le taux de conversion et la taille de la remise de l'exemple précédent, ajoutons-leur des revenus (indiqués par la taille du cercle), et nous obtiendrons quelque chose comme le graphique suivant.

En regardant ce graphique, il est facile de remarquer que les produits avec une remise de 30 % ont le taux de conversion le plus élevé, tandis que les produits sans remise ou avec une remise de 5 % génèrent le plus de revenus.

7. Carte géographique

La carte géographique est simple. Il est utilisé lorsque vous devez démontrer une certaine répartition entre les régions, les pays et les continents.

Nous avons mentionné certains des graphiques les plus populaires, mais pas tous. Vous pouvez trouver d'autres types de graphiques dans le catalogue de visualisation de données. En outre, nous vous recommandons cette infographie pratique qui vous aide à choisir le bon type de graphique pour votre (vos) objectif (s).

La deuxième chose importante que vous devez prendre en compte lorsque vous travaillez avec la visualisation est de choisir le bon message pour le public. Les informations dont vous parlez dans un rapport doivent être familières et claires pour vos lecteurs.

Voici un graphique qui a reçu le prestigieux Data Journalism Award. Pour les personnes qui ne connaissent pas le contexte de l'histoire, ce tableau ressemble à une image faite par un enfant de trois ans. Cependant, quand on en apprend un peu plus à son sujet, on se rend compte de l'énorme travail réalisé par ses auteurs.

Charles Seife et Peter Aldhous, rédacteurs en chef de Buzzfeed News, ont utilisé le langage R pour visualiser les données de vol obtenues par les agents du FBI et du DHS dans le cadre de la surveillance aérienne. Plus précisément, ce graphique montre les vols au-dessus de la maison et de la mosquée des responsables de la fusillade de décembre 2015 à San Bernardino, en Californie.

En choisissant les paramètres que vous souhaitez visualiser sur un graphique, vous devez confirmer qu'ils peuvent être combinés. Certaines combinaisons ne sont tout simplement pas logiques, bien qu'à première vue les informations soient parfaitement corrélées. Voici un exemple d'un tel graphique avec une corrélation erronée. Il montre que le nombre de personnes qui se sont noyées en tombant dans une piscine est corrélé au nombre de films de Nicolas Cage.

Les éléments suivants à prendre en compte lors de la création d'un graphique sont l'échelle et la portée. Les gens sont habitués au fait que les mesures sur les axes partent du bas et de la gauche. Si vous changez la direction de la mesure, cela confondra un public inattentif. Bien qu'il faille mentionner que l'inversion de la mesure est possible lorsqu'elle est utilisée comme manœuvre tactique, comme dans cet exemple :

À première vue, il peut sembler que le nombre de meurtres commis à l'aide d'armes à feu diminue au fil des ans. En fait, c'est le contraire, car l'échelle commence par le haut. Peut-être que l'auteur du tableau l'a fait exprès pour diminuer la réponse négative aux résultats affichés.

Une échelle appropriée rend également votre graphique plus clair. Si un rapport affiche des points de données trop proches et que vous ne voyez aucun mouvement, essayez de modifier l'échelle. Ne démarrez pas les mesures à partir de zéro ou divisez l'échelle en parties plus petites et l'image s'éclaircira.

Avant de fournir un rapport aux utilisateurs finaux, assurez-vous que le graphique se charge rapidement. Un chargement lent tue tous vos efforts. Par exemple, si vous visualisez des données dans Google Sheets, il est fort probable que vos données soient stockées sur la même page ou sur la page suivante et ne proviennent pas d'une source tierce. Mais lorsque vous créez un rapport dans Data Studio, les données sont importées d'un autre emplacement. Dans ce cas, il faut faire attention à l'accessibilité des sources et au débit des données. Sinon, vous verrez une image triste lorsqu'il y a un modèle de graphique mais que les données n'ont pas été chargées.

La conception de votre graphique doit toujours suivre le principe de simplicité. Si vous devez préparer un rapport standard, il n'est pas nécessaire de l'habiller. Évitez les éléments supplémentaires qui ne font qu'encombrer le graphique : couleurs et structures différentes, volume 3D, ombres, dégradés, etc.

Plus un graphique est simple, plus il est facile pour vos lecteurs de comprendre les informations que vous souhaitez partager.

Ne réduisez pas trop la taille de vos visualisations et ne placez pas tous les graphiques sur la même page de tableau de bord. Il est considéré comme un mauvais style d'utiliser plus de trois types de graphiques sur une diapositive ou sur la même page de tableau de bord. Si vous avez vraiment besoin d'autant de types de graphiques, placez-les sur différentes pages afin qu'il soit facile de les comprendre.

N'ayez pas peur d'expérimenter. Si vous avez une tâche non standard, peut-être que votre solution devrait également être non standard. Dans l'infographie ci-dessous, nous pouvons voir les schémas de mouvement des ailes de différents animaux. La visualisation dynamique est totalement pertinente.

Examinons quelques exemples d'outils de visualisation de données et discutons de la manière de choisir celui qui convient le mieux à vos objectifs.

De nos jours, il existe de nombreux outils de visualisation de données et de reporting sur le marché. Certains d'entre eux sont payants, d'autres sont gratuits. Certains d'entre eux fonctionnent entièrement sur le Web, d'autres peuvent être installés sur un ordinateur de bureau mais fonctionnent en ligne, et d'autres sont uniquement hors ligne. Nous avons dressé une liste de 10 logiciels de reporting et de visualisation de données populaires :

1. Feuilles de calcul Excel/Google
2. Studio de données
3. Tableau
4. Power BI
5. QlikViewName
6. Studio R
7. Visuel. ly
8. Enchevêtrement
9. iCharts
10. Données intelligentes

Les cinq premiers outils et services sont produits par des entreprises spécialisées dans la visualisation. Les numéros six à dix sont des outils assez intéressants, principalement gratuits et en ligne. Ils offrent des types de visualisation de données non standard et peuvent offrir de nouvelles façons d'aborder les informations de votre entreprise.

Ce qu'il faut rechercher lors du choix d'un outil de création de rapports :

• Commencez par les tâches que vous souhaitez accomplir. Par exemple, une tendance majeure sur le marché aujourd'hui est les rapports dynamiques. Si un outil ne peut pas fonctionner avec des rapports dynamiques, c'est une grève contre lui.
• Considérez le montant d'argent que vous êtes prêt à payer. Si votre équipe est suffisamment grande et que chaque employé doit travailler avec l'outil de visualisation, le coût par utilisateur peut être un signe d'arrêt.
• Décidez qui utilisera l'outil et comment. Existe-t-il une possibilité d'édition de groupe ? Est-il simple de commencer à travailler avec l'outil ? L'interface est-elle conviviale ? Est-il possible de créer un rapport sans aucune connaissance en programmation ? Par exemple, R Studio est un excellent service, en particulier pour rechercher des tendances et créer des modèles d'attribution et de corrélation. Mais si vous ne connaissez aucun langage de programmation, ne pouvez connecter aucune bibliothèque spécifique et n'êtes pas un spécialiste technique, il vous sera difficile de commencer à travailler avec R Studio.

Nous avons sélectionné cinq services et dressé un tableau comparant leurs avantages, inconvénients et principales caractéristiques. Avant de commencer, expliquons en quoi la visualisation dynamique des données et les rapports dynamiques diffèrent.

Les rapports dynamiques font référence à la possibilité d'importer des données de différentes sources en temps réel. Google Data Studio n'a pas de rapports dynamiques. Supposons que nous ayons connecté une requête Data Studio de Google BigQuery, puis modifié quelque chose dans cette requête. Pour enregistrer ces modifications dans le rapport, nous devons au moins rafraîchir la page. Cependant, si dans Google BigQuery nous ajoutons ou supprimons un champ (pas seulement changer la logique du calcul mais changer la structure de la table), alors le service fermera le rapport avec une erreur. Vous devrez le refaire.

Le concept de visualisation dynamique fait référence à la possibilité de consulter des statistiques récapitulatives à différentes dates au cours d'une session. Par exemple, dans Google Analytics, vous pouvez modifier l'intervalle de temps et obtenir des statistiques pour les dates dont vous avez besoin.

La visualisation des données est un avantage indéniable dans n'importe quel domaine, et peu importe si vous construisez une carrière dans le marketing, la conception, la vente au détail ou autre chose. Rendre l'information compréhensible et facile à saisir est l'une des clés pour trouver des zones de croissance et développer son activité. De plus, lorsque tous vos collègues voient les graphiques visuels décrivant votre état actuel, il est plus facile de s'assurer que vous êtes tous sur la même longueur d'onde et que tout le monde comprend les points forts et les points faibles. Bien que la visualisation des rapports elle-même ne puisse pas résoudre les problèmes, c'est un instrument puissant qui peut les révéler à temps.

Google Data Studio vous permet de connecter des sources, de visualiser et de partager facilement des rapports avec des collègues d'une manière similaire aux autres produits Google.

Avantages :

• Gratuit
• Plus de 150 connecteurs faciles à intégrer
• Peut utiliser des données de plusieurs sources via un tableau de bord
• Pratique pour partager des rapports

Liens utiles:

• Assistance Google
• Webinaire Google Data Studio pour les entreprises
• Modèle de tableau de bord Google Data Studio par OWOX BI

Google Data Studio est un outil gratuit avec 17 connecteurs natifs fournis par Google. Ils sont vérifiés, fonctionnent bien et suffisent pour la plupart des tâches. Il existe également des connecteurs fournis par des partenaires, mais vous devez comprendre que les connecteurs peuvent être présentés par des développeurs de différents niveaux de compétence et qu'il n'y a aucune garantie qu'ils fonctionneront correctement.

Soit dit en passant, si vous souhaitez voir des statistiques Facebook ou Yahoo Gemini dans les rapports Data Studio, vous pouvez importer des données dans Google BigQuery à l'aide d'OWOX BI. Alors que certaines analyses peuvent être ignorées avec d'autres connecteurs, avec BigQuery, vous recevez une analyse complète des données de votre compte Facebook.

Il existe une galerie Google Data Studio pratique avec des modèles prêts à l'emploi pour que vous puissiez créer rapidement une illustration des résultats de votre entreprise.

Nous avons également nos propres modèles de tableau de bord prêts à l'emploi que nous souhaitons partager.

Le premier est un tableau de bord d'attribution marketing. Dans ce tableau de bord, vous pouvez trouver tous les paramètres et métriques de base utilisés par les spécialistes et analystes marketing.

Le deuxième tableau de bord est le tableau de bord KPI des canaux de marketing numérique, qui est segmenté par sources (présentées en détail). En d'autres termes, il affiche des données filtrées sur les campagnes de marketing Facebook, etc.

Ce sont des tableaux de bord de démonstration. Vous pouvez les copier, changer les sources pour les vôtres et les utiliser dans votre travail.

L'une des récentes mises à jour de Data Studio ajoute la possibilité de filtrer les informations par vue. Par exemple, vous pouvez comparer des points de données sur la période actuelle et l'année précédente.

Une autre mise à jour intéressante vous permet de changer le type d'un graphique déjà créé dans l'interface elle-même. Avant, lors de la modification d'un graphique, il fallait le supprimer et en créer un nouveau. Il est désormais possible de modifier le style du graphique directement dans l'interface.

Il s'agit de l'outil de rapport de données le plus populaire utilisé par tout spécialiste du marketing au moins une fois. L'interface de Google Sheets est assez simple et claire, en particulier pour ceux qui ont commencé à travailler avec des analyses dans Excel.

Avantages :

• Libre
• Flexible - prend en charge les paramètres dynamiques, les tableaux croisés dynamiques, etc.
• Facile à intégrer aux sources de données
• Pratique pour partager des rapports via des liens

Liens utiles:

• Exemples de requêtes SQL simples pour créer des rapports Google Sheets
• Comment utiliser les paramètres dynamiques dans les rapports

Le graphique et le rapport définis dans Google Sheets sont identiques à ceux de Google Data Studio.

De plus, il est possible de gérer les couleurs et de choisir le formatage des cellules :

Le principal avantage de Google Sheets réside peut-être dans les tableaux croisés dynamiques. Il y a eu récemment une mise à jour de Google Data Studio qui permet de calculer plus de trois champs et dix colonnes. Cela a rendu la vie des analystes un peu plus facile, bien que les possibilités dans Data Studio soient encore limitées et que travailler avec des tableaux croisés dynamiques soit encore plus confortable dans Google Sheets.

Google Sheets propose un module complémentaire gratuit qui vous permet de télécharger des données directement depuis Google Analytics et de créer des rapports basés sur les données importées. En outre, vous pouvez demander des données Google Analytics directement à partir de Sheets. Dans ce GIF, vous pouvez voir comment importer des données et quels paramètres et métriques doivent être configurés.

Nous voulons partager notre rapport préféré dans Google Sheets - le rapport d'analyse de cohorte.

Ce modèle de rapport est disponible ici. Vous pouvez voir les instructions et les formules utilisées. Les champs colorés doivent être remplis et les autres champs colorés sont mis à jour à l'aide de formules. Il existe des tonnes de mesures calculées, mais ce rapport est difficile et demande beaucoup de travail. Nous espérons que ce modèle vous sera utile. De plus, vous pouvez lire notre guide détaillé sur l'analyse des cohortes dans Google Analytics et Google Sheets, où nous fournissons des instructions très détaillées. Nous avons également présenté un webinaire sur l'analyse de cohorte.

Avec OWOX BI Smart Data, vous n'avez pas besoin de connaître la syntaxe SQL. Il suffit de poser une question dans un anglais simple en utilisant le langage naturel. Le service traite la demande, la traduit en langage technique et renvoie un beau graphique et un tableau avec la réponse à votre question.

Avantages :

• Pas besoin de formation technique particulière
• Réponses rapides aux questions
• Interface conviviale
• Disponible en russe et en anglais

Nous avons un guide de référence détaillé dans lequel vous pouvez en savoir plus sur chaque type de rapport que vous pouvez créer dans Smart Data.

Actions de l'utilisateur sur votre site Web :

• Vous pouvez régler Google Analytics → Google BigQuery streaming à l'aide d'OWOX BI.
• Ou utilisez l'exportation standard Google Analytics 360 → Google BigQuery.

Transactions:

• Google Analytics → Google BigQuery
• Feuilles de calcul Google → Google BigQuery
• CRM → Google BigQuery

Coûts de la campagne publicitaire :

• Twitter, Facebook, Yahoo! Gémeaux, mon. Cible → Google Analytics
• Autres sources → Google Analytics

Après avoir rassemblé tout cela, vous pouvez commencer à poser des questions. Nous ajoutons tous les rapports dont nos clients ont besoin dans OWOX BI Smart Data. Ensuite, nous les regroupons en blocs par thème pour faciliter la recherche de rapports. Nous avons des blocs avec des rapports ROPO, des rapports d'attribution, des rapports de partenaires CPA, des rapports CRM et bien d'autres.

Questions a poser:

• Comment [métrique] a-t-il changé sur [période] par [dimension] ?​
• Quelle était la [métrique] par [dimension] ?
• Comment la [métrique] a-t-elle été distribuée à [dimension] ?
• Combien de [metric] y avait-il sur le site ?

Questions d'attribution :

• Quelle est la valeur réelle des canaux publicitaires, des campagnes et des mots clés ?
• Quels étaient le ROAS, le ROI et le CRR selon le modèle basé sur l'entonnoir ?
• Comment la valeur de conversion (par exemple, l'inscription) a-t-elle été répartie entre les canaux et les campagnes ?
• Quelles sont les sources qui ont le plus et le moins de valeur selon le modèle du dernier clic non direct ?
• Quels sont les campagnes et les mots clés les plus performants pour attirer de nouveaux utilisateurs ?
• Quels canaux et campagnes sont les plus performants à chaque étape de l'entonnoir ?
• Quelles chaînes d'actions par sources et canaux conduisent à des transactions ?

Questions sur le CRM :

• Comment l'exécution des commandes varie-t-elle d'une campagne à l'autre ?
• En quoi la marge brute diffère-t-elle quotidiennement d'un groupe de canaux à l'autre ?
• Comment le nombre de commandes CRM et d'utilisateurs CRM varie-t-il d'une ville à l'autre ?
• Quelle est la marge brute ROAS par source et par canal ?
• Quelle est la relation entre le nombre de commandes CRM et le type de paiement et de livraison ?
• Quelle est la relation entre la conversion et le délai moyen de livraison et la ville ?
• Quelle est la relation entre les commandes CRM, le nombre d'utilisateurs CRM et les boutiques ?

Dans notre référence, vous trouverez la structure complète pour l'exportation CRM.

Questions sur la campagne CPA :

• Quelles sont les sources de la fraude routière ?
• Combien y a-t-il eu d'achats publicitaires à la demande de la marque ?
• Quel partenaire doit être payé pour une action attribuée à une transaction qui se chevauche ?
• Quelle est la qualité des sessions générées par les partenaires CPA ?

Vous pouvez en savoir plus sur les rapports de campagne CPA dans notre article Now You See Me! Qu'est-ce que la fraude CPA et comment la combattre et dans cette vidéo.

Questions ROPO (recherche en ligne, achat hors ligne) :

• Quelle est l'influence des publicités en ligne sur les achats hors ligne ?
• Quelle est la véritable fenêtre de conversion d'achat ROPO et quelle est la relation entre la valeur de la transaction et le nombre de jours que l'utilisateur prend pour prendre une décision d'achat ?
• Comment les acheteurs, les transactions et les revenus sont-ils répartis par jours avant d'effectuer un achat hors ligne ?
• Combien de jours faut-il à un utilisateur pour prendre une décision concernant l'achat de l'article le plus cher ?

Nous avons également préparé un petit bloc FAQ pour OWOX BI Smart Data qui explique comment créer une requête, à quoi devrait ressembler la structure, comment afficher les dimensions et les métriques que vous souhaitez voir, etc.

Combien de métriques peuvent être choisies à la fois pour une dimension donnée ?

Le rapport Smart Data ne limite pas le nombre de mesures que vous pouvez utiliser. Cependant, avec de nombreuses métriques, il est plus facile de visualiser les rapports dans Google Data Studio.

Une liste de toutes les métriques et dimensions possibles se trouve dans le guide de référence.

Comment créer une requête et à quoi devrait ressembler la structure

Des exemples et des structures de questions peuvent être trouvés dans notre guide de référence :

• Questions sur les données de Google Analytics
• Questions sur les données du modèle d'attribution OWOX BI

La meilleure option consiste à saisir simplement les dimensions et les statistiques que vous souhaitez afficher.

Ces graphiques montrent-ils les valeurs correctes ?

Les rapports Smart Data sont basés sur vos données complètes et vos requêtes SQL prêtes que vous pouvez copier et vérifier dans votre projet Google BigQuery.

Enfin, nous souhaitons partager quelques liens et livres utiles sur la visualisation de données :

1. Edward Tufte, L'affichage visuel des informations quantitatives
2. Stephen Few, Big Data, Big Dupe
3. «La joie des statistiques» (film documentaire)

PS Consultez notre liste de spécialistes en marketing et d'analystes pour vous assurer que vous disposez toujours de données complètes et correctes dans vos rapports. Remplissez le formulaire et nous vous enverrons la liste de contrôle par e-mail.

Si vous ne savez toujours pas quel outil choisir, profitez de l'essai gratuit d'OWOX BI pour explorer ses avantages.

Passons à un bref résumé : les services de visualisation peuvent vous aider à rendre vos rapports plus attrayants et compréhensibles visuellement, ils peuvent mettre en évidence très rapidement des informations précieuses dans vos données. Si vous souhaitez suivre le rythme des affaires modernes, l'ajout de narration visuelle et d'exploration de données à vos rapports vous permettra d'accélérer le processus de prise de décision. Si vous ne savez toujours pas lequel de tous les outils de visualisation de données conviendra le mieux à votre entreprise, réservez une démo gratuite pour discuter de votre cas avec nos spécialistes et découvrir une solution optimale.