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

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.

Mickaël Andrieu

November 24, 2020
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Transcript

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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 ?
  4. 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 ?
  5. 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 !
  6. Parlons fraude et éthique Ne faites pas mentir vos données

    ! Attention au “cherry picking” intéressé Ne faites pas mentir vos infographies (aka stagiaire “BFM”)
  7. 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 ?
  8. 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.
  9. Utilisez un jeu de couleur divergent pour visualiser une variable

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

    Contre Ecolo Homme Femme Neutre Attention Mort / danger