14 façons d'améliorer vos compétences en visualisation et présentation de données

Tout le monde débat des avantages du "big data", compris comme le processus de collecte de quantités massives de données et de son examen instantané pour trouver des informations "cachées". Des données, des données et beaucoup de données, mais les meilleures données du monde sont inutiles si les gens ne peuvent pas les comprendre.

Il existe de nouveaux rôles professionnels tels que l'analyste de données, qui collecte et analyse les données. Mais son objectif ne s'arrête pas là puisqu'il doit ensuite présenter son analyse aux utilisateurs finaux qui vont comprendre et travailler sur ces données. C'est là que la visualisation des données devient une discipline essentielle qui doit être prise en considération.

La plupart des analystes de données (ou également appelés «scientifiques des données») et des employés d'entreprise ne sont pas nécessairement des graphistes ou des experts en communication de données, vous pouvez donc souvent perdre beaucoup de connaissances générées dans l'analyse lors de la traduction de ces données en graphiques si ceux-ci ne sont pas correctement formaté ou arrangé pour permettre une compréhension rapide.

Visualisation et présentation des données

En tant que concepteurs de présentation spécialisés dans la visualisation de données, nous nous retrouvons à présenter de plus en plus de cours de visualisation de données aux équipes d'analyse qui ont identifié la visualisation de données comme un domaine de faiblesse. Habituellement, on espère que l'outil de visualisation résoudra le graphique "automatiquement", mais nous devons penser au-delà de l'appareil et apprendre des indices méthodologiques qui nous permettent de créer des visualisations utiles.

De nombreux facteurs influencent la capacité à visualiser efficacement les données, allant de la qualité des données source à leur propreté. Il est important de comprendre que l'efficacité d'une visualisation de données ne dépend pas seulement des connaissances en programmation que vous avez ou de l'outil de conception que vous utilisez, mais aussi de savoir appliquer les principes de conception et de comprendre comment les gens traitent l'information lorsqu'elle est présentée visuellement.

Ce sont douze conseils essentiels que nous devons garder à l'esprit lors de la conversion des données en connaissances pour faciliter la compréhension des téléspectateurs.

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1. Gardez toujours votre public cible à l'esprit

Il est essentiel de personnaliser toute visualisation de données pour répondre aux besoins d'information du public. Nous devons toujours garder à l'esprit notre public cible, car à la fin, c'est lui qui va utiliser ces données.

Lorsque vous visualisez vos données, ne perdez pas de vue qui est le public, quel est son niveau de compréhension du sujet, ce qu'il veut apprendre des données, etc. Après avoir trouvé des réponses à toutes ces questions, vous pouvez vous concentrer sur le prochaine étape : la partie formatage.

2. Choisissez le bon graphique

Tous les graphiques ne fonctionnent pas pour tout ; parfois, vous devez suivre quelque chose qui n'appartient pas réellement à votre créneau. En d'autres termes, essayez de sortir des sentiers battus. Chaque graphique est conçu pour montrer efficacement un type d'information, en fonction de ce que nous voulons faire, car votre objectif ultime est de dire aux gens de quoi parlent vos données. Vous pouvez choisir parmi les organigrammes, graphiques et tableaux standard, ou vous pouvez explorer les infographies.

3. Mettez en surbrillance les informations essentielles

Lors de la conception visuelle des données, vous devez faciliter la lecture en mettant en évidence les informations critiques que vous souhaitez communiquer aux utilisateurs. Vous pouvez le faire en utilisant différentes couleurs, tailles de police, visuels de texte et pointeurs qui soulignent et attirent l'attention sur les points d'information essentiels.

4. Utilisez les tableaux avec parcimonie

Évitez d'utiliser beaucoup de tableaux et de graphiques. D'après mon expérience, les tableaux ne doivent être utilisés que lorsqu'il est nécessaire d'afficher des valeurs précises, car sinon, les téléspectateurs ont tendance à passer sous silence les informations contenues dans les tableaux.

Vous pouvez à la place utiliser des graphiques pour afficher les relations et les modèles dans les données, ainsi que les tendances et les modèles changeants des informations avec les variables temporelles. Cela dépend entièrement de vous et de vos données pour réduire l'utilisation de tableaux et augmenter l'utilisation de graphiques lorsque cela est possible.

5. Éliminez les distractions et mettez en valeur votre domaine d'intérêt

Lors de la présentation ou de la présentation des données, essayez toujours de réduire le texte, les couleurs sombres, les images, etc., car ces éléments trop nombreux peuvent facilement devenir gênants. Essayez de le garder plus explicatif et d'être simple avec les visualisations. Lors de la présentation des données et de la visualisation, il est souvent utile d'utiliser des exemples pour mieux expliquer votre point.

6. Fournir un contexte aux données

Une bonne visualisation est souvent accompagnée d'un texte explicatif. Les tableaux et les graphiques en eux-mêmes peuvent présenter peu de sens et de valeur, il est donc crucial de fournir un contexte pour qu'il puisse être compris correctement. Essayez d'inclure de petites descriptions courtes qui mettent en évidence les idées clés et les points à retenir à partir des données.

7. Utilisez la couleur intelligemment

Les couleurs sont un outil puissant, et lors de la représentation des données, elles jouent un rôle particulièrement crucial. Les couleurs aident à attirer l'attention sur les zones critiques des données. Il permet également de regrouper des types d'informations similaires. Soyez attentif lors de la sélection des combinaisons de couleurs, car les couleurs ont des significations différentes - par exemple, le rouge est souvent utilisé pour montrer le négatif et le vert pour le positif. Vous pouvez également utiliser les couleurs de la marque de votre entreprise lors de la conception de la visualisation des données.

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8. Alignez correctement les graphiques de données

Lors de la conception d'une visualisation de données, assurez-vous que tous les éléments sont alignés les uns avec les autres. Avoir ne serait-ce qu'un seul désalignement peut être une distraction pour votre public lors de la visualisation de vos données. Prenez votre temps pour vous assurer que toutes les étiquettes de graphique, les titres, les points de données, etc. sont dans leurs positions correctes.

9. Le titre fournit des informations

Une bonne première impression est la clé du succès. Il en va de même pour les données présentées. Un excellent titre informatif permet de contextualiser, de se concentrer et d'attirer l'attention du lecteur. Un titre doit indiquer quelles informations attendre des données qui suivent.

10. Essayez de rester simple. Vous présentez des résultats, vous n'explorez pas de données

Votre but est d'informer les gens et de donner des résultats précis. Essayez toujours de le rendre plus transparent et explicatif afin que votre auditoire puisse mieux comprendre vos conclusions. Rappelez-vous qui est dans votre auditoire et le contexte de votre présentation ; quelle est la meilleure façon de leur faire comprendre vos découvertes ? Construisez votre conception en fonction de votre réponse.

11. Interactivité chaque fois que vous le pouvez

Vous pouvez faciliter la compréhension du téléspectateur en ajoutant de l'interactivité lors de la présentation des données ou en séquençant l'apparition de certaines données à l'écran si vous présentez en direct. De cette façon, vous pouvez expliquer votre point de vue au public étape par étape afin qu'il ait une compréhension claire avant de passer à la présentation de l'ensemble de données suivant. La plupart des outils de visualisation de données permettent également de créer un certain niveau d'interactivité avec les données.

12. La forme suit la fonction

Lors de la collecte des données, gardez toujours votre objectif à l'esprit : que voulez-vous faire de ces données ? Votre choix de graphique ou autre visualisation de données en dépendra. Par exemple, pour comparer une catégorie avec des catégories plus petites dans lesquelles il existe une relation de chaque partie avec la partie globale, le graphique idéal serait le graphique à barres empilées, car ils montrent le pourcentage du total de chaque groupe et sont représentés par le pourcentage de chaque valeur dans le montant total.

13. Étiquetage

Comme Ljana Vimont, le directeur de Stinson design, l'a mentionné dans sa récente interview,

« L'étiquetage joue un rôle crucial dans la présentation des données. Les lecteurs peuvent facilement interpréter les données étiquetées plutôt que le texte. »

L'étiquetage à l'aide de différentes couleurs et types aidera à aider le public à saisir l'information. L'utilisation d'arcs et d'accords colorés pour afficher les données de transition est le moyen le plus simple de mettre en évidence les points essentiels et de les identifier avec le point de données correspondant.

Indicateur : les indicateurs avec des couleurs incorporées sont utiles lorsque vous devez mettre l'accent sur quelque chose qui est nécessaire.

Graphique linéaire : les graphiques linéaires sont populaires et constituent le moyen le plus courant de mettre en évidence les cas. Ils démontrent une tendance générale rapidement et brièvement, d'une manière difficile à mal interpréter.

Graphique à secteurs : les graphiques à secteurs sont utiles pour communiquer immédiatement avec votre public cible et les informer des données en répertoriant simplement des pourcentages qui totalisent 100 %.

Tableau croisé dynamique : Les tableaux croisés dynamiques ne sont pas des moyens aussi attrayants et naturels de visualiser les données. Mais, ils sont utiles lorsque vous souhaitez extraire des chiffres critiques tout en voyant des chiffres exacts et attirer l'attention du public.

Graphique en entonnoir/Pyramides : Les graphiques en entonnoir et les pyramides sont un type particulier de visualisation qui aide à représenter les statistiques croissantes et décroissantes de la croissance ou des ventes de votre entreprise.

14. Utilisez des modèles célèbres

Après la collecte et l'analyse des données, l'étape suivante et la plus cruciale que vous devez suivre est la présentation. Il doit suivre un format régulier pour transférer ces informations et données. Par exemple, si votre objectif est de présenter l'évolution des comportements des personnes, rédigez une introduction suivie de l'étiquetage, du texte et de la conclusion. Cela permet aux utilisateurs de voir suffisamment d'informations sans entrer dans les détails. Vous pouvez également ajouter votre créativité. Mais il faudra un certain temps au public pour comprendre ce qui se passe réellement.

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L'essentiel

Si vous suivez ces directives, vous augmenterez l'efficacité des présentations et des visualisations de données. Cela permet à votre public de prendre des décisions plus précises sur les données que vous avez collectées et présentées.