★ À maîtriser
Une datavisualisation ne consiste pas à copier des données dans Excel et à créer des graphiques : l’information doit être analysée et replacée dans son contexte.
Avant de concevoir une datavisualisation, il faut définir la problématique et le message principal à transmettre.
La datavisualisation exploratoire sert à analyser et découvrir les données, tandis que la datavisualisation explicative présente un message à un public.
Compléments
Explorer pour découvrir, expliquer pour transmettre
1. Une analyste examine un jeu de données pour repérer des tendances encore inconnues, puis prépare une présentation destinée à communiquer une conclusion à un public. Comment qualifier ces deux usages, dans cet ordre ?
2. Une équipe importe des chiffres dans un tableur et produit plusieurs graphiques, sans examiner leur signification ni leur contexte. Que doit-elle ajouter pour en faire une datavisualisation pertinente ?
3. Une équipe commence à concevoir un tableau de bord, mais n’a pas encore déterminé ce qu’elle cherche à comprendre ni ce qu’elle veut faire retenir. Quelle étape doit-elle accomplir avant de choisir les visualisations ?
À quoi sert la datavisualisation exploratoire ?
À analyser et découvrir les données.
Que présente la datavisualisation explicative à un public ?
Un message.
Que faut-il faire des données avant de créer une datavisualisation ?
Les analyser et les replacer dans leur contexte.
Que faut-il définir avant de concevoir une datavisualisation ?
La problématique et le message principal à transmettre.
Qu’est-ce qui détermine la forme d’une datavisualisation ?
Le public visé.
Pourquoi une même donnée peut-elle donner lieu à différentes visualisations ?
Parce que la forme dépend du public visé.
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