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.

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
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
43. A retenir ! Contrôlez la qualité de l’information Intéressez-vous au sujet Intéressez-vous au public