Les bonnes pratiques de la Data Visualisation

La Data Visualisation, ou Data Viz, permet de structurer visuellement des données, l’exploitation se faisant ainsi plus facilement. Il existe alors de nombreux types de graphiques différents en data visualisation, c’est ce qu’on vous explique dans notre dernier article. Mais alors qu’elles sont les bonnes pratiques de la data visualisation ? C’est le thème de cet article 😉

Commencez par vous poser les bonnes questions

Avant de commencer sa data visualisation, et comme pour tout autre projet, il est important de définir ses objectifs.

Plusieurs questions sont alors à se poser :

  • Quelles sont mes cibles ?
  • Quelles données ai-je en ma disposition ?
  • Quel message je souhaite transmettre ?
  • Quels indicateurs je souhaite mettre en avant ?
  • Quels moyens de communication vais-je utiliser ?

Choix des couleurs en Data Visualisation

Pourquoi le choix des couleurs est-il si important ?

  • Elles affectent nos émotions
  • Elles influencent nos décisions

En data visualisation il est recommandé de n’utiliser qu’une seule couleur pour des données du même type.

Il est également recommandé d’utiliser des couleurs d’une même palette sur un graphique, utiliser des couleurs très différentes n’est pas préconisé. En effet, des couleurs trop différentes nous engagent dans des hiérarchisations d’informations inconscientes tout en obscurcissant notre perception des données.

Les couleurs permettent de mettre en avant certaines quantités. Notre inconscient va aussi porter un intérêt différent selon la couleur utilisée comme la positivité ou encore la négativité, par exemple.

Chaque couleur signifie quelque chose et reflète des sujets différents. Cette palette de couleur de Graphic Style, explique la signification des diverses couleurs :

significations-couleurs

D’autres recommandations :

  • Ne pas utiliser de couleurs vives qui sont souvent perçues comme agressives ce qui peut biaiser la compréhensions de vos visualisations.
  • Les couleurs pastels peuvent être difficiles à lire pour les personnes présentant des déficiences visuelles (daltonisme, mal voyant…)

Le choix de la typographie et du texte en Data Visualisation

Il est primordiale d’utiliser des typographies dites simples, « sans serif », qui sont donc des polices sans empattement, elles sont droites et minimalistes. Elles apportent modernité, clarté, stabilité mais aussi neutralité ce qui est parfait pour les data visualisation.

Quelques exemples de polices « sans serif » : Verdana, Arial, Helvetica et Tahoma.

Comme pour les documents, il est important d’intégrer un titre aux visualisations. Pour le choix du titre, il doit être court et concis.

Il est également primordial d’intégrer une légende aux visualisations. Elle permettra aux lecteurs de bien comprendre le sens des données présentées et ainsi de ne pas faire de contresens.

Le texte doit également le plus court possible, puisque l’important reste les données.

Nous vous recommandons également d’écrire au présent.

Conclusion

La Data Visualisation est parfaite pour comprendre plus facilement les données qui nous entourent. C’est également un excellent outil d’analyse et de prédiction. C’est pour cela qu’il faut bien prendre en compte son audience avant de construire sa Data Viz. Mais aussi bien choisir son graphique, sa typographie et ses couleurs et ne pas insérer d’éléments superflus comme de la 3D par exemple.💪🚀🎯.

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