Sachez ce qui différencie les bons et les mauvais graphiques
Vous avez pu voir que toute la puissance d’un graphique réside dans sa capacité à donner vie aux données. Mais cette puissance implique une grande responsabilité ! Les mauvais graphiques peinent à transmettre leur message et désoriente le destinataire ou l’induit en erreur, ce qui est pire encore. Examinons trois façons de mal utiliser un graphique.
Choisir le mauvais type de graphique
Observez le graphique qui compare la consommation de péchés mignons de Sarah en fonction de son humeur :
Souvenez-vous que nous avons choisi intentionnellement l’histogramme, car il permet de comparer les nombres de façon efficace. Cependant, les tableurs permettent de sélectionner presque n’importe quel graphique, quel que soit l’objectif. Voici ce que ça aurait donné si vous aviez choisi un diagramme de dispersion :
Le diagramme de dispersion montre les mêmes données et les mêmes tendances, mais il est beaucoup moins clair.
Utiliser la 3D
Certaines personnes préfèrent les graphiques en 3D parce qu’ils sont jolis. Toutefois, ils peuvent être difficiles à interpréter. Souvenez-vous que le but d’un graphique est de représenter les données de façon à faire apparaître des tendances. C’est pourquoi tout ce qui rend l’interprétation difficile est problématique.
Observez à nouveau l’histogramme ci-dessus qui compare la consommation de péchés mignons de Sarah en fonction de son humeur :
Maintenant, observez les mêmes données reportées dans un graphique en 3D disponible sur Excel :
Remarquez que certaines barres sont cachées partiellement. De plus, la perspective ne permet pas de comparer aussi facilement la hauteur des barres.
Origine de l’axe erronée
Sarah et Claire décident de se défier pour voir si elles peuvent améliorer leur distance parcourue en course à pied sur une semaine. Elles enregistrent la meilleure distance parcourue la semaine précédente et leur nouveau record à la fin de la semaine suivante. Claire traite les données et dessine deux graphiques, qu’elle partage avec Sarah :
Elle s’octroie fièrement la victoire. Mais Claire est rusée ! Pouvez-vous le voir ?
Regardez l’origine de l’axe vertical (la valeur la plus faible de chaque graphique). Sur le graphique de Sarah, la base démarre à 0, mais sur celui de Claire, elle démarre à 5. Sarah demande donc légitimement à Claire de retravailler le graphique avec une origine à 0. Le résultat montre que les progrès de Claire ne sont pas si impressionnants que ça :
Améliorez vos graphiques
Comme vous pouvez le voir, votre outil de feuilles de calcul propose plusieurs options pour personnaliser vos graphiques. Par exemple, voici les options possibles dans Google Sheets :
Ces personnalisations vous permettent d’améliorer vos graphiques et de clarifier le message. Pour cela, il suffit de suivre quelques règles.
Couleurs
Choisir de jolies couleurs est une bonne idée, mais en réfléchissant à vos choix, vous guiderez mieux le lecteur.
Vous pouvez montrer une progression en utilisant un dégradé de couleurs pour représenter une suite de données simples :
Si vos données n’ont pas de liens entre elles (par exemple, des noms de choses), vous pouvez utiliser des couleurs contrastées :
Ici, l’humeur de Sarah passe de « Excellente » à « Horrible ». Une série de couleurs en dégradé prend donc tout son sens :
Vous pouvez utiliser un outil comme ColorBrewer pour vous aider à choisir des palettes de couleurs adaptées.
Pensez aux personnes daltoniennes. ColorBrewer peut vous y aider grâce à une option qui permet de sélectionner des couleurs compatibles avec le daltonisme.
Annotations
Les annotations sont des ornements graphiques ou textuels pour votre graphique. Elles peuvent clarifier le message. Cependant, utilisées en trop grande quantité, elles peuvent surcharger visuellement le graphique. Voici un graphique qui présente presque toutes les annotations possibles sur Google Sheets. Choisissez soigneusement celles qui permettent de clarifier votre message.
Cohérence
Parfois, le graphique que vous créez répond à un objectif spécifique (par exemple, rédiger un rapport d’activité). Vous avez tout intérêt à maintenir une cohérence entre eux. Par exemple, si les données de Sarah sont représentées par une barre bleue et que celles de Nadine sont rouges, il vaut mieux conserver le même code couleur pour les graphiques suivants. Cela facilite l’interprétation de votre analyse.
Choisissez les outils et les technologies
Il existe un grand nombre d’outils pour créer des visualisations. Nous ne pourrons pas tous les étudier, mais faisons le point sur différents types d’outils. Vous n’avez pas besoin de savoir tous les utiliser, mais il est bon de connaître certaines options.
Feuilles de calcul
Nous nous sommes concentrés sur les feuilles de calcul au cours de cette formation. Ce sont des outils polyvalents servant à créer, manipuler, analyser et visualiser des données. Les fonctionnalités graphiques répondent aux objectifs de la plupart des gens. Voici quelques outils courants de feuilles de calcul :
Google Sheets
Microsoft Excel Online
Microsoft Excel Desktop
Apple Numbers
Outils de visualisation de données spécialisés
Il existe aussi des outils spécialisés dans la création de graphiques et de dashboards.
Voici quelques outils appréciés de visualisation de données :
Tableau
PowerBI
QlikView
Looker
Google Data Studio
RAWGraphs
Programmation
Vous aurez peut-être besoin de faire appel à la programmation pour pouvoir contrôler l’affichage de la visualisation. La courbe d’apprentissage en programmation est très ardue, mais vous pouvez créer une visualisation qui répond à vos attentes. Voici quelques outils nécessitant des compétences en programmation :
R
D3 (JavaScript).
Matplotlib (Python)
Plotly (Python)
Vega-Lite
En résumé
Il vaut mieux passer du temps à trouver le bon outil pour mettre en œuvre la visualisation de vos données et appliquer les améliorations nécessaires. Évitez les erreurs courantes relatives aux graphiques.
Les erreurs classiques comprennent :
Choisir le mauvais type de graphique.
Usage inadapté de la 3D.
Définir une origine erronée.
Vous pouvez améliorer vos graphiques en utilisant :
La palette de couleurs adaptée (dégradée ou contrastée).
Des annotations appropriées.
Il existe de nombreux outils de visualisation. On peut choisir un tableur, un outil spécialisé en visualisation de données ou un langage de programmation.
Bravo ! Vous avez atteint la fin de cette partie. À présent, vous savez comment présenter clairement et efficacement vos données. Dans la partie suivante, nous allons rassembler toutes les connaissances que nous avons extraits à partir des données de Sarah et créer le récit à propos de ses données.
