Identification de la pertinence des tableaux, des cartes, etc.

Objectifs de formation

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

Identifier les cas où les tableaux textuels représentent la méthode de visualisation adaptée
Identifier quand utiliser les cartes et les meilleures pratiques de visualisation associées
Savoir utiliser différents types de graphiques pour effectuer des comparaisons
Décrire les meilleures pratiques de visualisation en matière de lisibilité et d’accessibilité

L’importance du détail

Si les graphiques peuvent vous aider à comprendre efficacement vos données, il arrive que vous souhaitiez comparer des nombres individuels.

Tableaux

Les tableaux vous permettent d’effectuer des comparaisons détaillées et de consulter des valeurs individuelles en cas de besoin.

Table de surlignage montrant les bénéfices par région et sous-catégorie.

Tables de surlignage

Les tables de surlignage ajoutent de la couleur aux tableaux et vous permettent de repérer plus facilement les différences de valeurs.

Table de surlignage montrant les bénéfices par région et sous-catégorie.

Réalisation de comparaisons avec des cartes

Dans la première unité, vous avez appris que l’une des toutes premières visualisations était une carte. Nous avons tous utilisé une carte pour nous aider à éviter les embouteillages ou pour trouver le meilleur itinéraire vers notre destination. Lorsque l’emplacement est essentiel à la compréhension de vos données, vous pouvez utiliser des cartes pour effectuer de nombreuses comparaisons à l’aide de couleurs et de bulles de tailles différentes pour présenter des valeurs quantitatives.

Carte choroplèthe

Les cartes choroplèthes, également appelées cartes remplies, sont l’un des moyens les plus courants de comparer des données entre régions. Les limites de la région sont déterminées par l’emplacement géographique et chaque région est remplie d’une couleur ou d’une teinte représentant des valeurs quantitatives. Dans l’exemple suivant, plus le bleu est foncé et plus le bénéfice est élevé, tandis que plus l’orange est foncé et plus la perte est importante.

Carte choroplèthe utilisant des couleurs pour montrer les bénéfices et les pertes des États américains.

Lors de la représentation de nombres sur les cartes, tenez compte des différences de population. Les décomptes dépendent souvent de la population. Il se peut par exemple que vos ventes soient plus élevées dans une région en raison d’une population plus importante dans cette zone.

Cartes à symboles

Pour les cartes à symboles, on utilise des formes codées en taille et/ou en couleur pour indiquer les valeurs quantitatives au lieu de remplir les régions d’une couleur ou d’une intensité.

Dans l’exemple suivant, la taille et la couleur de chaque cercle représentent la magnitude de chaque séisme survenu entre 1981 et 2013.

Carte à symboles utilisant la taille et la couleur pour montrer la magnitude de chaque séisme entre 1981 et 2013.

Dans les cartes à symboles, les points peuvent être difficiles à visualiser individuellement lorsqu’ils sont rapprochés. Bien qu’il soit tentant d’afficher de nombreuses comparaisons sur la même carte, la carte sera plus lisible avec un nombre restreint de comparaisons.

Carte de densité

Les cartes de densité, parfois appelées cartes de chaleur, permettent de montrer des regroupements de données dans des zones spécifiques. La densité de la couleur représente le nombre de points de données à un emplacement spécifique. Contrairement à la carte à symboles, une carte de densité permet au lecteur de voir facilement les endroits où il y a de nombreux points de données.

Dans l’exemple suivant, la carte de densité montre où sont regroupées les prises en charge par VTC à Manhattan, New York.

Carte de densité montrant les prises en charge par un VTC à Manhattan, NY.

Présentation du message

Visualisations accessibles

Maintenant que vous connaissez les graphiques adaptés aux comparaisons, gardez à l’esprit que de bonnes pratiques de conception rendent les graphiques accessibles et plus faciles à comprendre.

Rapport données-encre : selon Edward Tufte, expert en visualisation, les graphiques doivent optimiser le « rapport données-encre » et limiter « l’encre non liée aux données ». Cela signifie notamment qu’il faut éviter les lignes de quadrillage excessives.

Graphiques avec des rapports données-encre faible et élevé.

Étiquetage et titres appropriés : le titre du graphique doit décrire clairement ce qu’il représente, et les axes et légendes doivent comporter des étiquettes indiquant les unités de mesure (pour les variables quantitatives) ou les intitulés des catégories (pour les variables qualitatives).

Adaptation aux daltoniens : le daltonisme touche environ 4,5 % de la population. Les personnes concernées ne peuvent pas distinguer certaines couleurs telles que le rouge et le vert. Employez autant que possible des palettes de couleurs adaptées aux daltoniens.

Identification et élimination des graphiques trompeurs : les outils logiciels actuels sont puissants et vous permettent de créer des visualisations remarquables et convaincantes qui influencent vos audiences. Lorsque vous créez des graphiques, veillez à reconnaître et à éviter les présentations de graphiques trompeuses. Le module Lignes directrices pour reconnaître les graphiques trompeurs vous fournit une liste de contrôle appelée « SCAM » (vérifier la source, le type de graphique, l’axe et le message) à utiliser lors de la lecture des graphiques afin de vous aider à repérer les graphiques trompeurs.

L’interprétation, l’exploration et la création de visualisations constituent un travail important, et il est essentiel de s’y exercer. Examinez les graphiques que vous rencontrez au quotidien. Les graphiques présentent-ils les données de manière optimale ? Y a-t-il d’autres questions auxquelles il faut répondre ?

Vous disposez désormais d’un nouvel ensemble d’outils pour vous aider, vous et votre communauté, à lire et à créer des visualisations de données !

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