Fiche de révision : Conception de visualisations de données

📋 Plan du Cours

1. Récit et message des données
2. Public et adaptation de la visualisation
3. Dimensions de l’analyse
4. Disponibilité et validation des données
5. Conception du tableau de bord

📖 1. Récit et message des données

★ 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

• Hans Rosling a utilisé l’outil Trendalyzer pour animer, par pays, les évolutions liées à la pauvreté.

💡 Astuce mémo

Explorer pour découvrir, expliquer pour transmettre

📖 2. Public et adaptation de la visualisation

★ À maîtriser

• Pour adapter une visualisation au public, il faut évaluer son rôle décisionnel, son expertise des données et du sujet, ainsi que ses biais éventuels.

📌 Le public visé détermine la forme de la datavisualisation, car une même donnée peut conduire à des visualisations très différentes.

Compléments

📌 Lorsque le public maîtrise peu les statistiques, il faut vulgariser les notions statistiques et simplifier les graphiques.

• La direction a besoin d’une synthèse, d’indicateurs clés et d’éléments pour décider.

• Les experts et analystes ont besoin de détails, de comparaisons et de possibilités d’exploration.

• Le grand public a besoin d’une présentation simple et pédagogique.

📖 3. Dimensions de l’analyse

★ À maîtriser

• Les dimensions à analyser sont : quoi : ventes, revenus, émissions ou chômage, qui : individus, entreprises, pays ou régions, où : département, région ou pays, quand : année, mois ou jour

Compléments

• Une analyse peut mobiliser des données multidimensionnelles.

📖 4. Disponibilité et validation des données

★ À maîtriser

📌 La vérification et la validation des données constituent des étapes particulièrement importantes avant leur visualisation.

📌 Toutes les données disponibles ne doivent pas nécessairement apparaître dans la datavisualisation.

Compléments

• Les sources de données citées comprennent :
  • l’INSEE
  • l’OCDE
  • la Banque mondiale
  • le FMI
  • l’OMS
  • l’UNESCO
  • l’UNICEF
  • Data.gouv
  • Open Data Rennes
  • Open Data Paris

📖 5. Conception du tableau de bord

★ À maîtriser

• 🔄 La conception du tableau de bord suit les étapes suivantes : définir la problématique, cerner le projet en identifiant le public et les dimensions, repérer les données disponibles, choisir les visualisations, formuler le message à transmettre

Compléments

📌 Le schéma du récit de données relie les données à leur visualisation, puis la visualisation au message.

💡 Astuce mémo

Problématique → projet → données → visualisations → message