Top 10 des types de visualisation de données : comment choisir le bon ?

La visualisation des données est l'une des choses essentielles, et cela ne fait aucun doute. Chaque jour, des milliards de données sont créées, partagées et analysées, et en tant qu'entreprise, vous avez beaucoup de données à gérer. En savoir plus sur les bases de la visualisation de données.

Et pour gérer vos mégadonnées, vous devrez utiliser des types de visualisation de données pour visualiser vos données. Alors, quels sont les principaux types de types de visualisation de données disponibles ?

Eh bien, dans cet article, je vais répondre à cette question uniquement. Alors entrons dans le sujet sans perdre beaucoup de temps:

Qu'est-ce que la visualisation de données ?

La visualisation des données fait simplement référence aux techniques utilisées pour communiquer avec des informations issues des données via une représentation visuelle. Pour simplifier la chose, on peut dire que la data visualisation met visuellement les données. On peut donc facilement le comprendre. Il faut maîtriser différents outils de visualisation de données pour devenir efficace.

L'objectif principal de la visualisation de données est de mettre de grands ensembles de données dans des graphiques visuels. Et c'est l'une des étapes importantes en matière de science des données. En outre, c'est un moyen simple de suivre différents points de données.

Peu importe si vous souhaitez suivre les statistiques du site Web, les performances de l'équipe de vente, la campagne marketing, le taux d'adoption des produits ou toute autre chose. La visualisation des données est ce qui vous aidera. Pour en savoir plus sur la visualisation de données et d'autres représentations visuelles en science des données, consultez nos certifications en science des données délivrées par des universités reconnues.

10 types de visualisation de données à rechercher

1. Diagramme à colonnes

Un histogramme est l'un des types courants d'outils de visualisation de données que vous pouvez essayer. Comme vous le savez déjà, on nous a appris à faire des histogrammes à l'école primaire. Comme ils sont simples à comprendre, prennent moins de temps et montrent la comparaison entre différents ensembles de données. Et vous pouvez utiliser un histogramme pour suivre les ensembles de données au fil du temps.

Un graphique à colonnes comprend généralement des étiquettes de données avec l'axe horizontal (X) avec des mesures ou des valeurs mesurées présentées sur l'axe vertical (Y), également appelé côté gauche du graphique. L'axe Y commence généralement à 0 et va jusqu'à la plus grande mesure que vous suivez.

Ce type de visualisation de données peut être utilisé pour suivre les chiffres de ventes mensuels, les revenus par page de destination, des mesures similaires, etc.

2. Graphique linéaire

Ensuite, il y a le graphique linéaire. Et c'est l'un des types de graphiques standard les plus populaires qui sont immédiatement reconnaissables. Un graphique linéaire est généralement utilisé pour révéler les tendances, les progrès ou les changements qui se produisent au fil du temps.

Et cela fonctionne mieux lorsque vos données sont continues plutôt que pleines de démarrages et d'arrêts. De plus, tout comme un histogramme, les étiquettes de données sont placées sur un graphique linéaire sur l'axe X tandis que les mesures sont sur l'axe Y. Cependant, vous devez utiliser des lignes pleines pour éviter de tracer plus de quatre lignes.

3. Graphique à barres

Vous pouvez également essayer d'utiliser un graphique à barres. Le graphique à barres et un histogramme s'utilisent de la même manière. Cependant, les histogrammes limitent votre étiquette et votre espace de comparaison. Par conséquent, il est toujours judicieux d'utiliser un graphique à barres.

Vous devez utiliser un graphique à barres lorsque vous travaillez avec une étiquette plus longue, affichez des nombres négatifs ou comparez 10 ou plus de 10 éléments. Dans ces cas, votre étiquette de données ira le long de l'axe Y tandis que les mesures sont le long de l'axe X.

De plus, un graphique à barres nous permet de comparer facilement des ensembles de données entre différents groupes en un coup d'œil. Le graphique représente simplement les catégories sur un axe, puis crée une valeur discrète sur l'autre. Le but ici est de montrer la relation entre deux axes ainsi que les graphiques à barres peuvent également montrer des changements significatifs dans les données au fil du temps.

De plus, c'est un moyen efficace de comparer des éléments entre différents groupes. Le graphique à barres montre une comparaison des chiffres sur une base trimestrielle sur quatre ans.

4. Graphique à barres empilées

Si vous comparez de nombreux éléments différents, le graphique à barres empilées est la meilleure option pour vous. Cela fonctionne mieux lorsque vous souhaitez suivre la croissance individuelle de chaque ensemble de données. Ainsi que la croissance de l'ensemble du groupe.

Un graphique à barres empilées est un graphique qui utilise des barres pour afficher une comparaison entre des catégories de données. Mais il vous offre également la possibilité de décomposer et de comparer les parties d'un tout. Chaque barre du graphique représente un tout, et les segments de la barre représentent différentes parties ou catégories du tout.

5. Graphique à deux axes

Généralement, les graphiques de visualisation de données utilisent un seul axe y ou axe x. Mais un graphique à deux axes ou à plusieurs axes utilise deux axes pour illustrer rapidement la relation entre deux variables avec des amplitudes et des échelles de mesures différentes.

Et vous devez utiliser un graphique à deux axes lorsque vous combinez plusieurs graphiques et ajoutez un deuxième axe des ordonnées à des fins de comparaison. Avec ce type, vous pourrez facilement voir deux variables avec des échelles très différentes. De plus, il est beaucoup plus facile de les voir dans le même graphique que de basculer entre deux graphiques.

6. Graphique circulaire

Il ne fait aucun doute que le graphique à secteurs est l'un des types de visualisation de données les plus courants. Et nous en avons presque tous entendu parler. Un graphique à secteurs représente généralement un nombre statique et il est divisé en catégories qui constituent ses portions.

De plus, lorsque vous utilisez un graphique à secteurs, vous représentez généralement des montants numériques en pourcentages. Et il existe de nombreux cas où vous pouvez utiliser un graphique à secteurs. Comme dans la part de marché, les dépenses de marketing, la démographie des clients, l'utilisation des appareils des clients, les sources de trafic en ligne, etc.

En outre, vous souhaitez que votre graphique à secteurs ait une différenciation multiple entre les diapositives. C'est donc une bonne idée de limiter le nombre de catégories que vous souhaitez visualiser.

Vous pouvez utiliser un graphique à secteurs lorsque vous disposez de données catégorielles. Comme dans ce cas, chaque tranche de graphique à secteurs peut représenter une catégorie différente. En outre, vous pouvez l'utiliser pour comparer les domaines de croissance au sein d'une entreprise, tels que le chiffre d'affaires, les bénéfices et l'exposition.

7. Graphique Mekko

Le graphique Mekko est également l'un des types de visualisation de données peu courants que vous connaissez à peine. Vous ne le savez peut-être que si vous appartenez à l'industrie de l'analyse de données. Un graphique mekko est livré avec une disposition similaire à celle d'un graphique à barres empilées.

Cependant, il a une exception majeure. Au lieu de suivre la progression dans le temps, l'axe X mesure une autre dimension de vos ensembles de données. Et avec l'aide du graphique Mekko, vous pourrez facilement comparer les valeurs, la mesure et la composition de chaque valeur. De plus, vous pourrez analyser la distribution des données en même temps.

Dans l'ensemble, Mekko Chart est un excellent moyen de répondre à une variété de questions d'aperçu du marché. Par exemple, si vous voulez comprendre qui a les franchises les plus précieuses, le graphique mekko est l'un des meilleurs moyens de le montrer.

8. Nuage de points

Un nuage de points ou un diagramme de dispersion ou un graphique en nuage de points utilise généralement des points pour représenter les valeurs de deux variables numériques différentes. La position de chaque point sur l'axe horizontal et vertical indique simplement la valeur des points de données individuels. Et les diagrammes de dispersion sont principalement utilisés pour observer les relations entre différentes variables.

Les points d'un nuage de points représentent simplement les valeurs des points de données individuels. De plus, il représente les modèles lorsque les données sont prises dans leur ensemble. De plus, l'identification des relations de corrélation est courante avec les diagrammes de dispersion.

9. Graphique à bulles

Tout comme les graphiques en nuage de points, un graphique à bulles est également capable de montrer les relations et les distributions. Dans ces variantes, vous devrez remplacer les points de données par des bulles. En outre, un graphique à bulles est un graphique à plusieurs variables qui est un croisement entre un nuage de points et un graphique à aires proportionnelles. En outre, comme les graphiques en nuage de points, les graphiques à bulles utilisent un système de coordonnées cartésien pour tracer des points le long d'une grille où les axes X et Y sont des variables distinctes.

Mais contrairement à Scatterplot, chaque point se voit attribuer une étiquette ou une catégorie. De plus, chaque point du tracé représente alors une troisième variable par l'aire de son cercle. Les graphiques à bulles sont généralement utilisés pour comparer et montrer les relations entre les cercles catégorisés. Vous pouvez également l'utiliser pour analyser des modèles/corrélations.

10. Graphique à puces

Au final, j'ai un Bullet Graph. C'est également l'un des types de visualisation de données couramment utilisés. Si votre équipe travaille vers un objectif, un graphique à puces peut vous aider à suivre visuellement vos progrès. Il a une disposition similaire au graphique à barres. Un graphique à puces est généralement utilisé pour afficher les données de performances, et les graphiques à puces fonctionnent comme un graphique à barres.

Mais ils sont accompagnés d'éléments visuels supplémentaires. Et il a été développé comme une alternative aux jauges et compteurs du tableau de bord. C'est parce qu'ils n'affichent souvent pas assez d'informations.

De plus, avec ce type de visualisation de données, vous pourrez afficher et masquer la valeur de division de l'axe, personnaliser les limites de l'axe, personnaliser les graduations et les valeurs. En outre, vous pouvez personnaliser les cosmétiques de tracé, dessiner une barre de plage circulaire et semi-circulaire. De plus, vous pouvez même personnaliser la couleur de la gamme var. Dans l'ensemble, vous pouvez utiliser des graphiques à puces dans des situations où vous n'avez pas assez d'espace disponible pour d'autres types de jauges ou de widgets.

Cinq raisons essentielles d'implémenter des outils de visualisation de données

Maintenant que vous connaissez les différents types de visualisation de données et que vous savez quand utiliser quel type de visualisation de données. Il est temps de discuter de l'importance de la visualisation des données et de la raison pour laquelle vous devriez l'utiliser. Cela vous aiderait à avoir une idée claire du moment où utiliser la visualisation des données et du type de visualisation des données qui conviendrait le mieux à votre entreprise.

1. Comparer les valeurs

En tant qu'analyste de données, vous aurez l'occasion de voir une part équitable des ensembles de données. Et lorsque vous souhaitez comparer les différences et les similitudes entre ces ensembles, les graphiques sont une excellente option. Ils vous offrent rapidement les valeurs hautes et basses d'un jeu particulier afin que vous puissiez noter les différences significatives, les lacunes et d'autres tendances.

De plus, si vous souhaitez créer un tableau de comparaison, voici quelques-uns des types de visualisation de données courants que vous pouvez utiliser :

• Graphique à puces
• Diagramme circulaire
• Graphique Mekko
• Graphique à barres
• Nuage de points
• Graphique linéaire

Chacune de ces techniques de visualisation vous permettra de parcourir un grand nombre de données et de créer des modèles informatifs pour vous, ce qui aidera votre entreprise.

2. Afficher la comparaison

Si vous souhaitez montrer une comparaison, la visualisation des données est certainement la technique que vous devrez vérifier. Souvent, dans les entreprises, nous devons créer un graphique dans lequel nous devons montrer comment les unités individuelles affectent l'image la plus excellente.

Par exemple, vous souhaiterez peut-être suivre l'ensemble des accès mobiles sur votre site Web par type d'appareil et emplacement géographique. Ou vous souhaitez savoir quels éléments vous conviennent le mieux dans votre récente campagne de marketing numérique.

Dans ces cas, vous pouvez simplement comparer deux valeurs ou plus et dessiner rapidement un modèle. Et pour créer un tableau de comparaison, vous pouvez utiliser les types de visualisation de données suivants :

• Diagramme circulaire
• Graphique Mekko
• Graphique à barres empilées
• Graphique à colonnes empilées
• Graphique en cascade
• Graphique en aires

Tous ces types de données vous permettent simplement de mesurer les niveaux de performance individuels et vous aident à déterminer leur effet sur l'ensemble de données global.

3. Déterminer la distribution

Si vous envisagez de comprendre la distribution de vos données, un tableau de distribution est le meilleur moyen. Comme cela vous aidera à montrer tous les intervalles ou valeurs possibles des valeurs définies ainsi que leur fréquence.

Et à partir de ce type de visualisation, vous pourrez facilement identifier les tendances dominantes. De plus, vous pouvez déterminer les valeurs aberrantes qui peuvent perturber les modèles. Vous pouvez également obtenir une image claire de l'étendue de la plage entre vos valeurs d'information.

Pour déterminer la distribution, vous pouvez utiliser l'un des types de visualisation de données suivants :

• Nuage de points
• Graphique Mekko
• Graphique linéaire
• Graphique à colonnes
• Diagramme à bandes.

4. Recherche de tendances

Vous pouvez utiliser la visualisation des données pour rechercher des tendances. Si vous souhaitez déterminer comment un ensemble de données particulier s'est comporté pendant une période définie, dans ce cas, vous devrez utiliser la visualisation des données.

Pour créer une visualisation de données pour rechercher des tendances, vous pouvez utiliser les types de visualisation de données suivants :

• Graphique linéaire
• Graphique linéaire à deux axes
• Graphique à colonnes

5. Comprendre les relations dans différents types de visualisation de données

Enfin, si vous souhaitez comprendre les relations dans différents types de visualisation de données, vous pouvez également utiliser la visualisation de données.

Il y a des moments où nous voulons comprendre une variable donnée et voir comment elle est liée à une ou plusieurs autres variables. Par exemple, une variable peut avoir un effet positif ou négatif sur une autre.

Et pour créer ce type de visualisation de données, vous pouvez utiliser ces types de visualisation de données :

• Nuage de points
• Graphique à bulles
• Graphique linéaire

Conclusion

Ce sont donc quelques-uns des types de visualisation de données de type les plus courants que vous pouvez essayer. Alors allez-y et vérifiez-les.

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