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Qu’est-ce que la visualisation de données ?

En résumé, la visualisation de données consiste à créer des représentations visuelles des données. L’objectif de ces représentations est de communiquer de façon claire les renseignements tirés des données à l’aide de graphiques. En matière d’informatique décisionnelle, ces visualisations permettent aux professionnels de mieux gérer leur entreprise en s’appuyant sur des données.

« Créer une architecture, c’est mettre en ordre. Mettez quoi en ordre ? Fonction et objets. »

Cette citation a été rendue célèbre par Le Corbusier, l’un des plus grands architectes du XXe siècle. Le Corbusier comprenait d’instinct comment réduire chaque chose à sa forme la plus rudimentaire et la plus élégante sans jamais sacrifier l’essentiel : l’objectif de chaque création et la manière dont les personnes interagissent avec l’espace autour d’elles.

Pourquoi est-ce que je vous raconte tout ça ? Parce que la visualisation de données ressemble beaucoup à l’architecture. Lorsque vous choisissez comment vous allez présenter vos données, vous devez commencer par définir leur fonction (la tendance, le motif ou l’information essentielle que vous voulez montrer en un coup d’œil), puis prendre en compte l’utilisateur (c’est-à-dire la façon dont il parcourt les données et interagit avec elles). Enfin, la dernière étape consiste à nettoyer les données et à les rendre aussi attrayantes que possible.

Voir le dashboard en action :


Nombre sont ceux qui font les choses dans le désordre. Au lieu de se dire : « voilà ce que je veux communiquer, maintenant il faut trouver le meilleur moyen de présenter cette idée », ils se disent : « il faudrait un histogramme/graphique circulaire/indicateur dans ce cas précis ». Ou pire : « les cartes de répartition, ça en jette. Et si on en utilisait une ? »

Voilà comment on obtient des visualisations qui peuvent susciter la confusion, voire mener à une conclusion erronée. Bien qu’attrayantes, ces représentations sont un frein au processus de décision et ne permettent pas de vous éclairer sur les performances réelles de votre entreprise.

Dans cet article, nous passerons en revue 14 types de visualisation de données, du plus simple au plus complexe. Nous expliquerons leurs spécificités, mais aussi comment et quand les utiliser pour vous aider à obtenir les résultats souhaités.

1. Indicateur

Les indicateurs sont particulièrement utiles lorsque vous voulez montrer en un clin d’œil les performances de votre entreprise pour un KPI en particulier. Utiliser une visualisation de type « indicateur jauge » toute simple montre d’emblée si vous avez atteint votre objectif, et si vous avancez dans la bonne direction. Pour une efficacité maximale, pensez à inclure un code couleur (par exemple rouge/vert) ou des flèches haut et bas.

Plus direct encore, optez pour un indicateur numérique comme celui représenté sur la droite ci-dessous : il fournit un seul chiffre clé et établit une comparaison avec l’année, le trimestre et le mois précédents.

Exemple d'indicateurs jauge et numérique

2. Graphique linéaire

Les graphiques linéaires sont très populaires dans le milieu professionnel, car ils montrent en un clin d’œil une tendance générale qu’il est difficile de mal interpréter. Ils sont utiles dans de nombreux cas. Ils permettent notamment de comparer les tendances pour différentes catégories au cours de la même période. Par exemple, ce graphique représente les chiffres de vente par tranche d’âge pour trois gammes de produits différentes :

Exemple de graphique linéaire

Sur ce graphique, on voit très bien que les plus gros clients sont les consommateurs de 34 à 45 ans friands d’agendas électroniques, suivis des 19-24 ans qui achètent des téléphones portables.

3. Histogramme

Les histogrammes sont pratiques lorsque vous souhaitez comparer plusieurs valeurs, en particulier lorsque certaines d’entre elles se divisent en catégories, associées à un code couleur. Pour mettre en avant la différence entre les histogrammes et les graphiques linéaires, nous allons réutiliser les informations de l’exemple précédent, en les représentant cette fois sous forme d’histogramme :

Exemple d'histogramme

L’élément qui ressort le plus du graphique linéaire est l’énorme pic central, qui représente les agendas électroniques achetés par les 34-45 ans. L’histogramme, en revanche, vous encourage à analyser des différences précises de chiffres de vente au sein de chaque tranche d’âge pour chaque catégorie. Étant donné que les gammes de produits sont regroupées par tranche d’âge, vous pouvez également déterminer en un clin d’œil quelles sont les tranches d’âge les plus pertinentes pour votre entreprise, au lieu de vous concentrer sur la gamme de produits.

4. Diagramme à colonnes

Généralement, les diagrammes à colonnes servent à comparer différentes valeurs côte à côte. Vous pouvez aussi vous en servir pour montrer une évolution sur la durée, en particulier si vous souhaitez mettre en avant les valeurs totales plutôt que la forme de la tendance (qui est plus visible avec un graphique linéaire).

À titre d’exemple, le graphique ci-dessous compare le nombre total de vues de page de site web et le nombre de sessions à différentes dates. Les valeurs ne varient pas beaucoup d’un jour à l’autre, donc un graphique linéaire ne donnerait pas beaucoup d’informations sur la tendance générale. Dans cet exemple, les informations pertinentes concernent plutôt le nombre de visiteurs que reçoit le site chaque jour.

Exemple de diagramme à colonnes

Pour mettre en avant ou opposer des chiffres clés et une tendance générale, vous pouvez combiner un graphique linéaire à un diagramme à colonnes (voir exemple ci-dessus).

Comme vous pouvez le voir, le nombre total d’unités vendues et les bénéfices totaux pour chaque mois diffèrent légèrement. La représentation graphique permet d’analyser quelles unités sont les plus rentables, même lorsque leurs ventes sont moins élevées. Cette analyse peut s’avérer déterminante dans le développement de votre future stratégie de vente et de marketing.

5. Diagramme circulaire

Les diagrammes circulaires permettent de visualiser instantanément la part que représente chaque valeur par rapport au total. Cette méthode est bien plus intuitive que d’additionner tous les pourcentages jusqu’à atteindre 100 %.

Par exemple, ce diagramme circulaire indique les campagnes ayant le pourcentage de prospects le plus élevé par rapport au total. D’emblée, on remarque qu’AdWords est la source de prospects la plus efficace, suivie par les réseaux sociaux et les inscriptions aux webinaires. Grâce aux renseignements en temps réel, votre équipe marketing peut repérer les campagnes qui marchent le mieux et revoir rapidement la répartition des ressources ou des efforts pour générer le plus de prospects possible.

Attention : pour que votre diagramme circulaire soit efficace, il ne doit pas comporter plus de six catégories. Au-delà, il sera surchargé et les valeurs ne seront pas suffisamment identifiables pour communiquer des informations pertinentes. Voici un exemple de ce qu’il ne faut absolument pas faire. Le diagramme circulaire ci-dessous compare la population de tous les États américains et illustre bien que ce type de graphique peut, lui aussi, nuire à la communication.

diagramme circulaire
Source : Agence européenne pour l’environnement

6. Graphique en aires

Graphique en aires

Les graphiques en aires servent à donner une idée générale du volume global et de la proportion que représente chaque catégorie par rapport à ce volume.

L’exemple ci-dessus montre qu’une bonne partie de l’un des volumes (chiffre d’affaires) est recouverte par un autre (coûts). Cette visualisation est particulièrement adaptée si vous souhaitez confronter votre estimation de chiffre d’affaires à la réalité. Dans l’exemple, on voit tout de suite que la partie jaune, qui représente les bénéfices, est très réduite. Cela vous permet de déterminer les périodes où vous manquez de fonds, plutôt que d’observer simplement celles qui vous rapportent le plus d’argent.

(Attention : les visualisations comportant plusieurs couches peuvent prêter à confusion si plus de trois valeurs sont utilisées.)

Les renseignements immédiats fournis par ce type de graphique peuvent être utiles pour des tâches telles que la planification des ressources, l’étude des habitudes de commande, la gestion des finances, la définition de l’espace de stockage approprié, etc.

7. Tableau croisé dynamique

S’ils manquent d’élégance, les tableaux croisés dynamiques sont tout de même bien pratiques lorsque vous souhaitez repérer en un clin d’œil des chiffres clés tout en ayant accès aux données exactes (plutôt qu’aux tendances générales), en particulier si vous n’avez pas accès à un outil d’informatique décisionnelle en libre-service pouvant automatiser ce processus.

L’exemple ci-dessous résume des informations complexes relatives aux patients d’un hôpital et offre une vision détaillée des coûts, du nombre de patients et du nombre de jours durant lesquels ils ont été admis à l’hôpital :

Tableau croisé dynamique

8. Nuage de points

Les nuages de points représentent les données sous forme de cercles dont la couleur indique la catégorie et la taille le volume. Ces graphiques servent à visualiser la répartition de deux variables et la relation qui les unit.

Par exemple, le graphique ci-dessous représente chaque gamme de produits en fonction du nombre d’unités vendues et du chiffre d’affaires généré par ces ventes ; c’est la taille des cercles qui indique la valeur. Le graphique répartit également les données par sexe (à noter que dans le graphique d’origine, survoler les cercles affiche le nom du produit concerné).

Dans cet exemple, vos clients actuels les plus réguliers (et rentables) sont les hommes. Cette information peut vous conduire, par exemple, à concentrer davantage vos efforts marketing sur les consommateurs de sexe masculin ou à chercher des méthodes plus efficaces pour interagir avec les consommatrices, en fonction des priorités de votre entreprise.

Exemple de nuage de points

9. Graphique à bulles

Proches de nuages de points, les graphiques à bulles matérialisent l’importance des valeurs à l’aide de la taille du cercle. Cependant, la différence réside dans le fait qu’ils regroupent un grand nombre de valeurs différentes dans un espace restreint et ne représentent qu’une seule mesure par catégorie. Ils servent notamment à montrer l’importance d’un petit nombre de catégories par rapport à un grand nombre de catégories négligeables.

Prenez par exemple ce graphique à bulles fondé sur les recherches du New York Times. Il montre la répartition des 3,7 billions de dollars américains dépensés par le gouvernement des États-Unis pour les prestations sociales :

Graphique à bulles
Source : Le New York Times

On remarque immédiatement que le pourcentage correspondant au terme qui vient immédiatement à l’esprit des gens lorsqu’on leur parle de « prestations sociales », c’est-à-dire les allocations, est en réalité minime par rapport aux coûts administratifs, aux dépenses liées à la défense et aux intérêts de la dette publique. De plus, la plupart des postes budgétaires appartenant à cette catégorie sont si petits qu’on les voit à peine.

Bien que les graphiques à bulles dans ce genre servent souvent à faire passer un message politique clair, vous pouvez aussi les mettre à profit dans votre entreprise, par exemple pour pointer les erreurs dans le choix des priorités, comparer les valeurs aux coûts réels ou mettre en évidence les postes budgétaires les plus importants lorsque vous cherchez à optimiser l’activité et à réduire les coûts.

10. Carte proportionnelle

Les cartes proportionnelles permettent de hiérarchiser et de comparer des valeurs appartenant à différentes catégories et sous-catégories. En parallèle, elles indiquent un certain nombre de détails et mettent en avant les aspects les plus importants.

Cet effet est obtenu en imbriquant des rectangles de couleur les uns dans les autres, chacun étant pondéré de façon à refléter sa part dans l’ensemble représenté. Cette carte proportionnelle montre l’importance de différents canaux marketing, tous subdivisés par pays. Elle permet de voir en un clin d’œil qu’AdWords est le canal le plus efficace, et que les États-Unis est le pays qui génère le plus de valeur, quel que soit le canal.

Exemple de carte proportionnelle

11. Diagramme polaire

Un diagramme polaire (ou diagramme rose des vents) est un type de diagramme circulaire. Cependant, la part de chaque valeur de l’ensemble n’est pas indiquée par le degré d’ouverture de l’angle (tous les secteurs ont des angles identiques). La valeur est représentée par la distance entre le centre du cercle et la limite du secteur.

L’exemple ci-dessous représente un dashboard pour les ventes indiquant les ventes de différentes marques. Chaque portion représente une marque. Le rouge fait référence aux nouveaux produits, le gris clair aux produits reconditionnés, tandis que le gris foncé signifie « non spécifié ».

Diagramme polaire

12. Carte des zones/carte de répartition

Ces types de visualisation de données permettent de voir immédiatement quelles zones géographiques sont cruciales pour votre entreprise. Les données sont représentées par des points colorés sur une carte, et leur valeur est indiquée par la taille du point.

Par exemple, la carte ci-dessous représente les visiteurs du site web par localisation. La couleur, quant à elle, représente le pourcentage de conversions (plus le vert est vif, plus le taux de conversion est élevé).

Exemple de carte de répartition

Ce type de représentation est très utile, dans la mesure où il permet de voir en un coup d’œil deux informations très importantes : les régions du monde dont proviennent la majorité de vos visiteurs et celles dont proviennent vos visiteurs les plus intéressants. Ces informations peuvent mettre en lumière les lacunes de votre stratégie marketing en quelques instants seulement.

13. Graphique en entonnoir

Les graphiques en entonnoir sont un type de représentation très spécifique représentant des valeurs décroissantes à mesure que les clients progressent dans l’entonnoir de ventes. L’intérêt est de mettre en lumière les taux de conversion à chaque étape, de façon à visualiser en un rien de temps les étapes entraînant la perte de clients. Le graphique en entonnoir ci-dessous montre le nombre de personnes à chaque étape de la demande, de la consultation du site web à la vente finale, en passant par tous les points de contact :

Graphique en entonnoir

14. Distorsion fisheye/cartésienne

Enfin, le dernier point n’est pas un type de visualisation de données à proprement parler, mais plutôt un petit plus bien pratique qui permet de zoomer sur les détails d’une visualisation plus complexe, par exemple un graphique fondé sur les forces ou un graphique à bulles. Si vous survolez un graphique à l’aide de votre curseur, la zone survolée s’agrandit en produisant un effet fisheye. Cela vous permet de zoomer ou de dézoomer pour voir plus ou moins de détails, en fonction de vos besoins. Consultez cette page pour comprendre comment ça marche.

Remarques finales

Quel que soit le type de visualisation de données pour lequel vous optez, n’oubliez pas de privilégier l’exactitude et l’efficacité. Le logiciel que vous utilisez doit pouvoir interagir efficacement avec vos données.

Votre logiciel de visualisation de données doit pouvoir prendre en charge toutes les sources de données que vous lui fournissez. Vous devez être en mesure de nettoyer et de préparer vos données correctement. Afin d’améliorer vos résultats, pensez à inclure un puissant outil de visualisation externe comme D3. Sans cela, vous pourriez vous retrouver avec une très belle structure, érigée sur des fondations branlantes.

Data Visualization
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