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Les Do's et Don'ts de la Data Visualization

C9bef243216af3ddcf5c62bfeed46c68?s=47 Mickaël Andrieu
November 24, 2020

Les Do's et Don'ts de la Data Visualization

Tout le monde peut dessiner un camembert, un nuage de points ou un diagramme en bâton. Qu'est-ce qui différencie le Data Scientiste d'un collégien ou d'une lycéenne alors ?

Dans ce Live, il vous sera partagé un ensemble de bonnes et de mauvaises pratiques pour professionnaliser vos graphes actuels.

A l'aide de quelques informations, vous serez capables de savoir quel type de graphe est le mieux adapté, pourquoi et quel type d'information il peut apporter à vos interlocuteurs et interlocutrices.

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Mickaël Andrieu

November 24, 2020
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Transcript

  1. Les Do’s et Don’ts de la Data Visualization Produisez des

    infographies professionnelles
  2. Qu’est-ce que la Data visualisation ? La “Data Visualization” représente

    l’ensemble des techniques et méthodes visuelles permettant d’informer et de communiquer de l’information pour permettre - par exemple - la prise de décision.
  3. Qu’est-ce qu’une “bonne” infographie ? Une bonne infographie présente une

    information de qualité, par l’utilisation de visualisations pertinentes accompagnées de l’information nécessaire à la bonne compréhension du public.
  4. Produire une information de Qualité

  5. De quoi parle votre infographie ? Quelles informations sont disponibles

    ? Existe-t-il des infographies déjà publiées ? Est-ce de la communication, de la sensibilisation ? Pour quels objectifs ?
  6. A qui s’adresse votre infographie ? Spécialistes ou généralistes ?

    Les rencontrer, pour mieux comprendre leurs besoins ? A-t-on besoin de vulgariser, d’expliquer certains termes ? Quels problèmes ou informations sont importantes à leurs yeux ?
  7. Êtes-vous sûr(e)s de vos données ? Un “data analyst” passe

    en moyenne 50% de son temps à nettoyer et valider ses données. Les valeurs aberrantes sont elles de mauvaises données ou sont-elles dignes d’intérêt ? On ne fait pas de dataviz avec des informations pourries !
  8. Parlons fraude et éthique Ne faites pas mentir vos données

    ! Attention au “cherry picking” intéressé Ne faites pas mentir vos infographies (aka stagiaire “BFM”)
  9. Les valeurs aberrantes (outliers) Quasi aucun jeu de données n’est

    propre Comment gérer des valeurs nulles, non définies ou aberrantes ? Ignorer, Supprimer ou Transformer ?
  10. Représenter l’information de façon pertinente

  11. Les camemberts Comparer des proportions significatives

  12. Utilisez des couleurs dynamiques

  13. Ne pas utiliser d’effets spéciaux

  14. Bannissez les légendes

  15. Rassemblez les parts au delà de 6 portions

  16. Evitez quand les différences de proportions sont minimes

  17. Les diagrammes en bâton Comparer la relation entre variable quantitative

    et variable qualitative
  18. Utilisez des diagrammes en bâton horizontaux

  19. Libellez la valeur des bâtons dans le bâton des diagrammes

    horizontaux
  20. Ne tronquez pas l’axe des ordonnées

  21. N’utilisez pas de “pyramide des âges” pour comparer Hommes et

    Femmes
  22. Ajoutez une grille et toute ligne qui puisse faciliter la

    compréhension
  23. Les diagrammes linéaires Évaluer la fluctuation d’une variable numérique sur

    la durée
  24. Marquez les points pour chaque entrée

  25. Evitez de représenter plus de 5 lignes

  26. Evitez les grilles et tout élément graphique superflu

  27. Remplacez la légende par des annotations

  28. En cas de valeurs négatives, tracer une ligne pour signaler

    le “0”
  29. Communiquer efficacement de la donnée

  30. Parlez vous correctement Français ? Avez-vous vérifié votre orthographe ?

    Avez-vous vérifié votre grand mère ?
  31. Faites relire votre infographie avant publication Qu’en penses une personne

    quelconque (et neutre) ? Avez-vous la possibilité de la faire relire par une partie du public concerné ? En entreprise, la conception et publication de dashboard est un travail itératif.
  32. De l’importance du story telling

  33. None
  34. Simple est plus efficace qu’esthétique

  35. Apportez les éléments nécessaires à la compréhension

  36. Couleurs et accessibilité Ce qui fait souvent la différence entre

    amateurs et professionnels
  37. N’utilisez pas la charte graphique de votre entreprise

  38. Utilisez un jeu de couleurs accessible au personnes qui perçoivent

    mal les couleurs Adobe Color
  39. Ne changez pas de couleur pour décrire une même variable

  40. Utilisez un jeu de couleur divergent pour visualiser une variable

    qui peut passer par une valeur neutre Adobe Color for Data Visualization
  41. N’utilisez de couleurs “réservées” en dehors de leur contexte Pour

    Contre Ecolo Homme Femme Neutre Attention Mort / danger
  42. None
  43. A retenir ! Contrôlez la qualité de l’information Intéressez-vous au

    sujet Intéressez-vous au public