5 types of data visualization

Read in English (Lire en anglais)

Pour prendre des décisions efficaces et fondées sur des données, les dirigeants d'entreprise veulent engager des professionnels ayant de l'expérience dans l'analyse d'entreprise. Savoir utiliser efficacement les visualisations de données est l'une des compétences fondamentales de l'expertise en matière de données. Découvrez les différents types of data visualization, y compris les avantages de l'IA dans la visualisation de données et les types de carrières qui utilisent la visualisation de données.

Qu'est-ce que la visualisation de données ?

La visualisation de données est un terme utilisé pour décrire le processus consistant à utiliser des graphiques pour identifier des modèles ou des tendances au sein d'un ensemble de données. Ces tendances permettent aux experts en sciences des données et à d'autres professionnels de tirer des conclusions et d'interpréter les données afin de prendre des décisions plus efficaces et d'effectuer une planification stratégique.

Pourquoi la visualisation des données est-elle utile ?

La visualisation des données aide les entreprises à prendre des décisions plus efficaces. En effet, il est généralement plus facile de lire et de comprendre les données lorsqu'elles sont présentées sous forme de graphiques. Ces graphiques peuvent être partagés par une équipe ou des clients, ce qui permet une communication et une planification efficaces. La capacité à réagir rapidement aux tendances et aux modèles révélés par les données elles-mêmes signifie que les entreprises peuvent modifier leurs stratégies afin de gagner du temps et d'économiser des ressources.

La visualisation des données aide à révéler les relations et les corrélations importantes dans les données, ce qui permet aux observateurs de tirer des conclusions, de découvrir de nouvelles informations qui ne sont pas claires lorsqu'on examine les données brutes, et de comprendre de grandes quantités de données qu'il serait autrement difficile d'analyser.

Comment l'IA est-elle utilisée dans la visualisation de données ?

La visualisation de données fait appel à l'intelligence artificielle (IA) pour traiter de grandes quantités de données et les convertir en graphiques et diagrammes visuels. Contrairement aux personnes qui doivent ajouter manuellement des données à un graphique et calculer elles-mêmes les résultats, l'IA a la capacité de traiter les données en quelques secondes et de créer des rapports visuels précis et personnalisés.

L'IA est particulièrement utile lorsqu'il s'agit de traiter de grandes quantités de données. Il est difficile pour les personnes de comprendre de grandes quantités de données par elles-mêmes, mais la capacité de l'IA à traiter ces volumes rapidement signifie que les professionnels peuvent utiliser leurs compétences pour tirer des conclusions et prendre des décisions au lieu de saisir des chiffres.

Qui utilise la visualisation des données ?

La visualisation de données est généralement utilisée par trois publics différents : les universitaires, les particuliers et les entreprises. Les universitaires utilisent la visualisation de données pour leurs recherches afin de suivre les tendances et d'identifier les modèles sur une période donnée. Les particuliers s'en servent pour le suivi d'informations personnelles, telles que l'établissement d'un budget. Les entreprises utilisent la visualisation de données pour analyser leurs performances et prendre des décisions stratégiques.

5 types of data visualization

Les graphiques de visualisation de données se déclinent en une grande variété d'options qui répondent à des ensembles de données et à des objectifs spécifiques. Les cinq types de graphiques de visualisation de données sont les suivants :

Carte thermique

Les cartes thermiques montrent les différences dans les données en utilisant des variations de nuances de couleurs. Par exemple, si quelqu'un veut voir combien de personnes vivent dans différentes régions des États-Unis, une carte thermique qui montre la concentration de la population à l'aide d'un gradient de couleur est un choix utile. Les cartes thermiques utilisent une légende pour fournir à l'utilisateur des informations sur ce que représente la carte thermique, de sorte que toute personne regardant la carte puisse comprendre ce qu'elle représente.

Graphique à barres

Un graphique ou diagramme à barres utilise un axe pour montrer une série de catégories comparées, tandis que l'autre axe montre leurs valeurs respectives. Il est utile pour les données comparées en fonction de leur taille. 

Nuage de points

Les nuages de points utilisent des points qui se situent par rapport à un axe horizontal et à un axe vertical. Ces points montrent le lien entre les variables. Les nuages de points sont efficaces lorsqu'ils sont utilisés pour de grandes quantités de données et sont communs dans l'analyse de régression. 

Nuage de mots clés

Les nuages de mots clés représentent les données textuelles en fonction de leur fréquence. Plus un mot apparaît dans un ensemble de données textuelles, plus il est grand et en gras dans le nuage de mots clés. Ce type de visualisation des données peut aider à découvrir les tendances des mots clés sur les sites web ainsi que les tendances des sentiments dans le cadre d'études qualitatives. 

Diagramme circulaire

Les diagrammes circulaires, autrement appelés camemberts, permettent de comparer différentes parties d'un même ensemble de données. Les diagrammes circulaires sont des moyens efficaces de comparer les proportions d'un ensemble de données entre elles. La taille de chaque part du camembert dépend de la valeur de cet ensemble de données par rapport au reste des données.

Avantages et inconvénients de la visualisation des données

La visualisation de données offre de nombreux avantages à ses utilisateurs, principalement en fournissant un moyen efficace de visualiser et de comprendre de grandes quantités de données. Les graphiques et diagrammes visuels permettent à l'utilisateur de voir les tendances, les modèles et les corrélations que les données brutes pourraient autrement cacher. Ces informations sont utiles à la prise de décision car elles fournissent un contexte basé sur des données solides. 

Les inconvénients de la visualisation de données viennent généralement du choix du mauvais type de graphique de visualisation de données. Il est possible de déformer vos ensembles de données s'ils sont saisis dans le mauvais graphique, il est donc important de savoir ce que vous essayez d'apprendre par l'utilisation d'un certain type de graphique. Un autre inconvénient de la visualisation est qu’on peut en tirer des conclusions incorrectes ou inexactes.

Comment débuter dans la visualisation de données

Si vous souhaitez travailler dans un domaine qui utilise la visualisation de données, la première chose à faire est de vous familiariser avec les compétences fondamentales nécessaires à l'analyse de données. Parmi les compétences à prendre en compte figurent la conception, les statistiques et l'analyse. Les cours en ligne constituent un excellent moyen d'apprendre les concepts et de commencer à perfectionner les compétences pertinentes. Après avoir développé vos compétences, acquis de l'expérience et constitué un portfolio pour représenter votre expertise, vous serez prêt à postuler à des emplois de débutant. 

L'un de ces postes est celui de spécialiste de la visualisation des données, ou data visualization specialist, selon l’appellation anglaise couramment utilisée. Ces professionnels travaillent dans divers secteurs, notamment les gouvernements, les soins de santé et la technologie. Les spécialistes de la visualisation de données ont généralement besoin d'une formation en informatique, et leur salaire annuel moyen est de 58 649 euros, selon les données de mai 2024 de Glassdoor France [1]. 

Compte tenu de la croissance quasi exponentielle des données dans les entreprises et les institutions, l’enjeu majeur de la visualisation de données est la recherche du gain de temps dans l’analyse de la masse des données et dans la prise de décision. C’est pourquoi le métier de spécialiste de la visualisation des données a le vent en poupe [2] et devrait connaître le même développement que les autres métiers de l’informatique et de la data, classés par le rapport « Les métiers en 2030 » de France Stratégie en deuxième position des métiers les plus dynamiques dans les prochaines années [3]. 

Commencer avec Coursera

Améliorez vos compétences en visualisation de données avec des cours et des diplômes sur Coursera. Avec des options telles que Visualisation de Données et Tableaux de Bord avec Excel et Cognos d'IBM, vous aurez la possibilité d'acquérir les compétences de base nécessaires pour poursuivre une carrière qui utilise la visualisation de données. Vous pouvez également suivre Partager les données grâce à l'art de la Visualisation, un cours proposé dans le cadre du programme Analyse de données Google Certificat Professionnel sur Coursera.