Boîte d'auteur


Discutez de votre projet

À propos de nous

Nous sommes un partenaire Microsoft Gold avec sa présence aux États-Unis et en Inde. Nous sommes un fournisseur de services informatiques dynamique et professionnel au service des entreprises et des startups, en les aidant à relever les défis de l'économie mondiale. Nous offrons des services dans le domaine de la consultation et de la mise en œuvre CRM, du développement d'applications, du développement d'applications mobiles, du développement Web et du développement offshore.

Techniques de visualisation de données

Les 17 techniques de visualisation de données les plus importantes pour les professionnels

By Manvirender Singh Rawat / 4 septembre 2023

5 septembre 2023
Les 17 techniques de visualisation de données les plus importantes pour les professionnels

Analyse d'affaires et la connaissance des données sont de plus en plus demandées sur le marché du travail. Pour bénéficier de compétences liées aux données, vous n’avez pas besoin d’être un analyste qualifié.  

Vous pouvez bénéficier de prise de décision basée sur les données, y compris une confiance renforcée et des économies de coûts significatives, en développant vos compétences dans approches standard de visualisation de données. La première étape vers l’utilisation de l’analyse des données et de la science des données à votre avantage au profit de votre organisation pourrait consister à apprendre à visualiser efficacement les données. 

17 techniques de visualisation de données

Vous pouvez améliorer votre efficacité dans votre poste en utilisant une variété de stratégies de visualisation de données. La liste suivante de 17 visualisation des données fondamentales Les techniques, ainsi que quelques conseils sur la façon de présenter vos données avec succès, sont réservés aux professionnels. 

1. Graphiques à barres

Techniques de visualisation de données | Diagramme à barres

L'une des techniques les plus populaires et les plus simples pour visualisation de données est graphique à barres traditionnel, parfois appelé graphique à barres. Dans ce style de visualisation, les catégories comparées sont affichées sur un axe du graphique et une valeur mesurée est affichée sur l'autre.

La longueur de la barre montre les performances de chaque groupe par rapport à la valeur. Mais s’il y a trop de groupes, il peut être difficile de les étiqueter et d’y voir clairement.

Semblables aux diagrammes circulaires, ils peuvent s’avérer insuffisants pour des ensembles de données plus volumineux et plus complexes. 

Aussi, lisez: Comment choisir la bonne pile technologique pour vos projets de science des données ?

2. Graphiques linéaires 

Un graphique linéaire est un outil de base pour visualisation de données qui montre les tendances des données au fil du temps ou entre les catégories. Il utilise une collection de points de données reliés par des lignes droites pour montrer exactement comment les valeurs changent au fil du temps. La meilleure façon d’afficher les tendances, les variations et les corrélations dans les ensembles de données consiste à utiliser des graphiques linéaires.  

Ils permettent de repérer facilement les valeurs aberrantes, les comportements cycliques et les tendances à la hausse ou à la hausse. tendances à la baisse. L’utilisation d’axes et de quadrillages étiquetés facilite l’interprétation des données. Du secteur bancaire à la recherche scientifique, les graphiques linéaires sont largement utilisés pour aider les professionnels à porter des jugements basés sur les tendances des données passées et présentes.

Les graphiques linéaires sont des outils essentiels pour un partage efficace des informations, car ils fournissent un bref résumé des données. Les graphiques linéaires sont des outils essentiels pour un partage efficace des informations, car ils fournissent un résumé des modifications des données. 

3. Graphiques circulaires

L'une des approches de visualisation de données les plus populaires et fondamentales - camemberts. Les diagrammes circulaires sont utilisés dans de nombreuses applications. Les diagrammes circulaires sont excellents pour représenter les proportions ou comparer des parties d’une entité à l’ensemble.  

Les diagrammes circulaires conviennent mieux aux publics qui ne sont peut-être pas familiers avec les informations ou qui sont simplement intéressés par les points essentiels, car ils sont simples à comprendre. Camemberts ne peut pas afficher correctement des informations complexes pour les lecteurs qui souhaitent une explication plus approfondie des données.  

4. Nuages ​​de points

A nuage de points est encore une autre méthode fréquemment utilisée pour afficher des données. À l'aide de points alignés sur les axes horizontal et vertical, un nuage de points affiche les données pour deux variables.

Les liens entre les variables peuvent être clairement montrés avec ce style de visualisation des données, qui peut également être utilisé pour repérer des tendances ou des corrélations dans les données. 

Nuage de points fonctionnent bien avec de grands ensembles de données, car il est souvent plus simple de repérer des tendances lorsqu'il y a plus de points de données disponibles. De plus, la connexion ou la tendance a tendance à être plus grande à mesure que les points de données sont rassemblés.  

Aussi, lisez: Bases de données vs entrepôts de données vs lacs de données : comprendre les différences

5. Histogrammes

Histogrammes, par opposition aux graphiques à barres, montrent comment les données sont distribuées sur une plage continue ou une période spécifique. Ces visualisations aident à localiser les zones avec une forte concentration de valeurs et les écarts ou valeurs aberrantes. 

 

Histogrammes sont particulièrement utiles pour afficher la fréquence d’une occurrence spécifique. Par exemple, vous pouvez utiliser un histogramme pour afficher le nombre de clics reçus par votre site Web chaque jour au cours de la semaine précédente.

À l'aide de cette visualisation, vous pouvez facilement identifier les jours avec le plus et le moins de clics sur votre site Web. 

6. Cartes thermiques

Une carte thermique est une sorte de visualisation qui utilise des changements de couleur pour indiquer les disparités dans les données. Ces graphiques permettent au spectateur de repérer rapidement les tendances en utilisant la couleur pour communiquer les valeurs.

Pour qu'un utilisateur puisse lire et interpréter correctement une carte thermique, une légende claire est nécessaire. Les cartes thermiques ont de nombreuses utilisations possibles.

Un exemple consiste à utiliser une carte thermique pour connaître l’heure spécifique de la journée à laquelle un commerce de détail réalise le plus de ventes. 

Sur cette carte, le côté vertical montre les jours de la semaine, et le côté horizontal montre les différents moments de la journée. Les zones avec des couleurs plus élevées indiquent les heures et les jours où l'entreprise réalise le plus de ventes.

Ensuite, vous pouvez repérer des modèles dans les données qui vous permettent d'identifier les moments précis où votre magasin réalise les ventes les plus élevées en coloriant la matrice avec des couleurs qui correspondent au volume des ventes à chaque moment de la journée. 

7. Boîtes à moustaches

Grâce à ses quartiles, une boîte à moustaches, une boîte à moustaches ou une boîte à moustaches offre un résumé visuel des données. Une case est d'abord dessinée du premier quartile de l'ensemble de données au troisième. Une ligne à l’intérieur de la boîte indique la médiane. 

Le minimum (extrême inférieur) et le maximum (extrême supérieur) de la boîte sont ensuite marqués par des « moustaches » ou des lignes. Les points individuels alignés avec les moustaches servent d’exemple de valeur aberrante.  

Ce type de graphique est utile pour déterminer immédiatement si les données sont symétriques ou asymétriques et pour donner un résumé visuel facilement compréhensible de l'ensemble de données. 

Aussi, lisez: 5 façons dont la visualisation des données a aidé nos clients à gagner plus d'argent

8. Treemaps

Une arborescence est une méthode efficace pour afficher des données hiérarchiques sous forme de rectangles imbriqués. La taille de chaque rectangle indique un attribut de données et la couleur peut également représenter des informations supplémentaires.

Treemaps sont utiles pour démontrer des catégories, des proportions et des modèles, car ils peuvent représenter des structures et des hiérarchies de données complexes. 

Ils sont fréquemment utilisés dans des domaines tels que la finance, où ils peuvent représenter la taille des dossiers dans les systèmes de fichiers et visualiser les secteurs de marché et les compositions de portefeuille. Treemaps améliorez la compréhension des données et la prise de décision en aidant les utilisateurs à comprendre rapidement à la fois la situation globale et les détails spécifiques.

De plus, les Treemaps sont un élément crucial de l'ensemble d'outils de visualisation de données, car ils peuvent gérer des informations volumineuses et offrir des informations par la forme, l'échelle et la couleur. 

9. Cartes radar 

Comparer données multivariées avec trois facteurs quantitatifs ou plus, les cartes radar sont des graphiques sophistiqués. Bien qu’ils soient moins fréquemment utilisés que les graphiques à barres ou à colonnes, ils sont très utiles pour analyser les classements, les notes ou les performances.

A titre illustratif, la échantillon d'analyse des compétences des employés présenté ci-dessous affiche l'évaluation de trois employés à l'aide d'un score et de six attributs.

Cela permet aux utilisateurs d'identifier quelle personne a de bons ou mauvais résultats dans chaque domaine et de l'aider, si nécessaire.  

10. Graphiques à bulles 

Le visualisation dynamique de données connu sous le nom de graphique à bulles, combine trois dimensions de données en un seul graphique. Il utilise des cercles (bulles) pour symboliser les points de données, la taille de chaque bulle représentant une valeur numérique particulière. Deux variables sont représentées sur les axes horizontal et vertical, tandis que la taille de la bulle représente une troisième dimension. 

 

Cette méthode permet une compréhension rapide des interactions complexes entre les variables. Graphiques à bulles sont excellents pour explorer des données multidimensionnelles, car ils permettent de mettre en évidence des modèles, des tendances et des relations dans des ensembles de données.

Ils sont utilisés dans divers secteurs, notamment la recherche scientifique et l’analyse d’entreprise. Toutefois, pour éviter l’encombrement et garantir une interprétation appropriée, une conception soignée est importante.

Graphiques à bulles promouvoir des idées qui seraient négligées dans les graphiques en deux dimensions en donnant une image complète des données. 

Aussi, lisez: Maximiser l'impact de la transformation numérique : stratégies de plate-forme cloud pour les DSI et les CTO

11. Diagrammes de Sankey

Un diagramme Sankey est une technique de visualisation de données qui montre comment les ressources, les montants ou les valeurs se déplacent entre différentes entités. Pour représenter la taille de ces flux, il utilise des flèches connectées de différentes largeurs, ce qui donne une représentation visuelle simple mais efficace de systèmes complexes.

Les diagrammes Sankey, qui sont fréquemment utilisés pour montrer la répartition de l'énergie, des matériaux ou des coûts, mettent en lumière l'allocation des ressources, l'efficacité et les goulots d'étranglement.  

La largeur des flèches étant proportionnelle à la quantité visualisée, il est simple de repérer les flux dominants et les régions productrices de déchets. Grâce à la simplification de liens complexes et à la facilitation du partage d’informations basées sur les données, ces diagrammes facilitent la prise de décision.

Les diagrammes Sankey sont utiles pour comprendre et maximiser la dynamique complexe des flux au sein de divers systèmes dans des secteurs tels que l'ingénierie, l'économie et la recherche environnementale. 

12. Nuage de mot

A mot nuage, également connu sous le nom de nuage de tags, est un affichage graphique de données textuelles dans lequel la taille de chaque mot correspond à sa fréquence.

La taille d'un mot augmente dans la visualisation proportionnellement à la fréquence à laquelle il apparaît dans l'ensemble de données.

En fonction de leur fréquence, les mots peuvent également être plus gras ou utiliser une certaine palette de couleurs en plus de changer de taille. 

Les nuages ​​de mots sont couramment utilisés sur les sites Web et les blogs pour analyser les différences textuelles entre deux sources et identifier les mots-clés importants. Ils sont également utiles lors de l’examen d’ensembles de données qualitatives, tels que les termes que les clients utilisent pour décrire un produit.

13. Cartes choroplèthes 

Une carte choroplèthe représente des valeurs numériques dans toutes les zones géographiques en utilisant des couleurs, des ombres et d’autres motifs. Pour distinguer les valeurs élevées et faibles, ces visualisations utilisent le développement de couleurs (ou d'ombrages) sur un spectre. 

Les téléspectateurs peuvent voir comment une variable change d'une région à l'autre en utilisant cartes choroplèthes. Le fait que les couleurs reflètent une plage de valeurs rend difficile l’obtention de valeurs numériques précises, ce qui pourrait constituer un inconvénient pour ce style de visualisation.

Cependant, vous pouvez ajouter de l'interactivité à votre carte en utilisant certains outils de visualisation de données afin que vous puissiez obtenir des valeurs précises. 

14. Graphiques de réseau 

Graphiques de réseau aider à représenter l’interconnectivité entre les différentes entités. Dans cette méthode, les nœuds mettent en évidence divers corps et bords aidant à représenter les interactions. Avec l'aide de cette technique, nous pouvons facilement comprendre les différentes analyses de réseau, planification, etc.  

L’un des principaux atouts de ces graphiques est qu’ils permettent de montrer des informations cachées. Une base de données volumineuse rend généralement difficile la concentration sur de petites informations.

Analystes et les chercheurs peuvent mieux comprendre les structures sous-jacentes en visualisant des réseaux complexes, ce qui mènera à des stratégies et des solutions plus éclairées.

Élément clé de la visualisation de données contemporaine, les graphiques de réseau permettent une analyse claire et significative de données interdépendantes.  

Aussi, lisez: Libérer la synergie : Naviguer dans le cloud computing et la transformation numérique

15. Graphiques animés

Un diagramme animé est une méthode accrocheuse d’affichage de données qui montre l’évolution des modèles et des tendances au fil du temps. Points de données sont affichés sous forme de bulles animées qui se déplacent et changent de taille le long des axes pour refléter les changements de diverses variables.

Cette méthode de narration visuelle montre comment les données changent entre les dimensions, permettant ainsi l'examen d'ensembles de données complexes.  

Les utilisateurs utilisant des diagrammes animés sont plus à même de comprendre les variations et les relations temporelles qu'ils ne pourraient l'être avec des visualisations statiques.

Les graphiques animés offrent un nouveau point de vue sur la dynamique des données et sont fréquemment utilisés pour analyser des ensembles de données importants avec des variables temporelles, telles que les mouvements du marché ou les transitions démographiques.

Ils favorisent les récits basés sur les données et permettent d'obtenir des informations plus approfondies en présentant de manière engageante et interactive l'évolution des données, améliorant ainsi la prise de décision et la compréhension de modèles de données complexes. 

16. Coordonnées parallèles 

Lors de l'affichage de données multivariées, les coordonnées parallèles sont un puissant outil de visualisation de données. Pour montrer comment les variables interagissent, il est nécessaire de tracer plusieurs lignes parallèles, chacune représentant un point de données différent. 

Lorsqu'elle est appliquée à des ensembles de données, cette technique révèle des corrélations et des modèles complexes que les graphiques conventionnels auraient pu manquer.

Les coordonnées parallèles permettent aux consommateurs de voir plusieurs dimensions à la fois ainsi que des modèles, des clusters et des valeurs aberrantes dans les données.

Cette méthode est extrêmement utile pour explorer ensembles de données de grande dimension, comme ceux utilisés dans l’apprentissage automatique, la finance et la recherche scientifique. Bien qu’elle soit utile, l’interprétation peut être difficile, surtout lorsque de nombreux facteurs sont impliqués.

Coordonnées parallèles sont inestimables pour l’exploration des données et l’extraction d’informations, car une mise à l’échelle et un étiquetage minutieux des axes sont essentiels pour une analyse précise.  

17. Visualisations 3D

Pour améliorer la perception de la profondeur et offrir une compréhension plus complète d'un matériau complexe, Visualisation des données 3D implique de présenter des données en trois dimensions. Les spectateurs peuvent étudier les données sous diverses perspectives à l’aide de la couche supplémentaire de contexte visuel qu’elle ajoute.

Même si les visualisations 3D peuvent fournir des informations pertinentes, elles risquent également de déformer les données et de conduire à de fausses conclusions en raison de problèmes d'occlusion et de perspective.   

Les données et le message délivrés doivent être soigneusement pris en compte lors de l’utilisation d’approches 3D. Il est utilisé dans les secteurs de la conception, de l’analyse géospatiale et de l’imagerie médicale.

Malgré ses inconvénients, Visualisation des données 3D peut, lorsqu'il est utilisé correctement, offrir un point de vue plus riche qui permet d'exposer des modèles et des relations cachés au sein des données.  

Aussi, lisez: Libérer la puissance de l'IA dans la transformation numérique : une feuille de route vers le succès

Conclusion 

Visualisations de données permettre aux utilisateurs et aux entreprises de rendre d'énormes volumes de données pertinentes plus accessibles et plus claires, comme cela peut être démontré tout au long de cet ouvrage. La concurrence sur le marché s'intensifie chaque jour, ce qui rend nécessaire plutôt que facultatif pour les entreprises d'utiliser le potentiel de Analyse des données. Les entreprises qui en prendront conscience bénéficieront d’un avantage concurrentiel significatif.   

Nous espérons que ces idées de visualisation de données contribueront à faire avancer votre travail et à le rendre plus fructueux. Explorez nos outils innovants de business intelligence et de visualisation de données en ligne pour améliorer vos activités actuelles dès aujourd'hui.  

Questions fréquemment posées:  

Q. A quoi servent les techniques de visualisation de données ? 

Les techniques de visualisation de données transforment des données complexes en représentations visuelles, facilitant ainsi la compréhension des modèles, des tendances et des informations, contribuant ainsi à une meilleure prise de décision.  

Q. Comment les Heatmaps fonctionnent-elles comme méthode de visualisation de données ? 

Les cartes thermiques utilisent des variations de couleurs pour mettre en évidence l'intensité des données sur une matrice, aidant ainsi à mettre en évidence les relations, les corrélations et les domaines d'intérêt au sein de grands ensembles de données.  

Q. Quels sont les avantages de l’utilisation de graphiques à barres pour la représentation des données ? 

Les graphiques à barres offrent une comparaison claire des catégories de données, ce qui les rend adaptés à la visualisation de valeurs discrètes et à l'identification des tendances au sein de différents groupes. 

Q. Pouvez-vous expliquer la signification des cartes choroplèthes ? 

Les cartes choroplèthes utilisent des dégradés de couleurs pour afficher les valeurs des données dans les régions géographiques, permettant une identification facile des modèles spatiaux et des variations dans la distribution des données. 

Q. Comment les graphiques à bulles ajoutent-ils de la valeur à la visualisation des données ? 

Les graphiques à bulles représentent trois dimensions de données à travers la taille et la position du cercle sur un plan bidimensionnel, transmettant efficacement les relations et les tendances dans une seule visualisation. 

[sc name="Data Science"] [add_newsletter] [add_related_page_diff_contents blog_cat = "data-science"]

Analyse d'affaires et la connaissance des données sont de plus en plus demandées sur le marché du travail. Pour bénéficier de compétences liées aux données, vous n’avez pas besoin d’être un analyste qualifié.  

Vous pouvez bénéficier de prise de décision basée sur les données, y compris une confiance renforcée et des économies de coûts significatives, en développant vos compétences dans approches standard de visualisation de données. La première étape vers l’utilisation de l’analyse des données et de la science des données à votre avantage au profit de votre organisation pourrait consister à apprendre à visualiser efficacement les données. 

17 techniques de visualisation de données

Vous pouvez améliorer votre efficacité dans votre poste en utilisant une variété de stratégies de visualisation de données. La liste suivante de 17 visualisation des données fondamentales Les techniques, ainsi que quelques conseils sur la façon de présenter vos données avec succès, sont réservés aux professionnels. 

1. Graphiques à barres

Techniques de visualisation de données | Diagramme à barres

L'une des techniques les plus populaires et les plus simples pour visualisation de données est graphique à barres traditionnel, parfois appelé graphique à barres. Dans ce style de visualisation, les catégories comparées sont affichées sur un axe du graphique et une valeur mesurée est affichée sur l'autre.

La longueur de la barre montre les performances de chaque groupe par rapport à la valeur. Mais s’il y a trop de groupes, il peut être difficile de les étiqueter et d’y voir clairement.

Semblables aux diagrammes circulaires, ils peuvent s’avérer insuffisants pour des ensembles de données plus volumineux et plus complexes. 

Aussi, lisez: Comment choisir la bonne pile technologique pour vos projets de science des données ?

2. Graphiques linéaires 

Un graphique linéaire est un outil de base pour visualisation de données qui montre les tendances des données au fil du temps ou entre les catégories. Il utilise une collection de points de données reliés par des lignes droites pour montrer exactement comment les valeurs changent au fil du temps. La meilleure façon d’afficher les tendances, les variations et les corrélations dans les ensembles de données consiste à utiliser des graphiques linéaires.  

Ils permettent de repérer facilement les valeurs aberrantes, les comportements cycliques et les tendances à la hausse ou à la hausse. tendances à la baisse. L’utilisation d’axes et de quadrillages étiquetés facilite l’interprétation des données. Du secteur bancaire à la recherche scientifique, les graphiques linéaires sont largement utilisés pour aider les professionnels à porter des jugements basés sur les tendances des données passées et présentes.

Les graphiques linéaires sont des outils essentiels pour un partage efficace des informations, car ils fournissent un bref résumé des données. Les graphiques linéaires sont des outils essentiels pour un partage efficace des informations, car ils fournissent un résumé des modifications des données. 

3. Graphiques circulaires

L'une des approches de visualisation de données les plus populaires et fondamentales – camemberts. Les diagrammes circulaires sont utilisés dans de nombreuses applications. Les diagrammes circulaires sont excellents pour représenter les proportions ou comparer des parties d’une entité à l’ensemble.  

Les diagrammes circulaires conviennent mieux aux publics qui ne sont peut-être pas familiers avec les informations ou qui sont simplement intéressés par les points essentiels, car ils sont simples à comprendre. Camemberts ne peut pas afficher correctement des informations complexes pour les lecteurs qui souhaitent une explication plus approfondie des données.  

4. Nuages ​​de points

A nuage de points est encore une autre méthode fréquemment utilisée pour afficher des données. À l'aide de points alignés sur les axes horizontal et vertical, un nuage de points affiche les données pour deux variables.

Les liens entre les variables peuvent être clairement montrés avec ce style de visualisation des données, qui peut également être utilisé pour repérer des tendances ou des corrélations dans les données. 

Nuage de points fonctionnent bien avec de grands ensembles de données, car il est souvent plus simple de repérer des tendances lorsqu'il y a plus de points de données disponibles. De plus, la connexion ou la tendance a tendance à être plus grande à mesure que les points de données sont rassemblés.  

Aussi, lisez: Bases de données vs entrepôts de données vs lacs de données : comprendre les différences

5. Histogrammes

Histogrammes, par opposition aux graphiques à barres, montrent comment les données sont distribuées sur une plage continue ou une période spécifique. Ces visualisations aident à localiser les zones avec une forte concentration de valeurs et les écarts ou valeurs aberrantes. 

 

Histogrammes sont particulièrement utiles pour afficher la fréquence d’une occurrence spécifique. Par exemple, vous pouvez utiliser un histogramme pour afficher le nombre de clics reçus par votre site Web chaque jour au cours de la semaine précédente.

À l'aide de cette visualisation, vous pouvez facilement identifier les jours avec le plus et le moins de clics sur votre site Web. 

6. Cartes thermiques

Une carte thermique est une sorte de visualisation qui utilise des changements de couleur pour indiquer les disparités dans les données. Ces graphiques permettent au spectateur de repérer rapidement les tendances en utilisant la couleur pour communiquer les valeurs.

Pour qu'un utilisateur puisse lire et interpréter correctement une carte thermique, une légende claire est nécessaire. Les cartes thermiques ont de nombreuses utilisations possibles.

Un exemple consiste à utiliser une carte thermique pour connaître l’heure spécifique de la journée à laquelle un commerce de détail réalise le plus de ventes. 

Sur cette carte, le côté vertical montre les jours de la semaine, et le côté horizontal montre les différents moments de la journée. Les zones avec des couleurs plus élevées indiquent les heures et les jours où l'entreprise réalise le plus de ventes.

Ensuite, vous pouvez repérer des modèles dans les données qui vous permettent d'identifier les moments précis où votre magasin réalise les ventes les plus élevées en coloriant la matrice avec des couleurs qui correspondent au volume des ventes à chaque moment de la journée. 

7. Boîtes à moustaches

Grâce à ses quartiles, une boîte à moustaches, une boîte à moustaches ou une boîte à moustaches offre un résumé visuel des données. Une case est d'abord dessinée du premier quartile de l'ensemble de données au troisième. Une ligne à l’intérieur de la boîte indique la médiane. 

Le minimum (extrême inférieur) et le maximum (extrême supérieur) de la boîte sont ensuite marqués par des « moustaches » ou des lignes. Les points individuels alignés avec les moustaches servent d’exemple de valeur aberrante.  

Ce type de graphique est utile pour déterminer immédiatement si les données sont symétriques ou asymétriques et pour donner un résumé visuel facilement compréhensible de l'ensemble de données. 

Aussi, lisez: 5 façons dont la visualisation des données a aidé nos clients à gagner plus d'argent

8. Treemaps

Une arborescence est une méthode efficace pour afficher des données hiérarchiques sous forme de rectangles imbriqués. La taille de chaque rectangle indique un attribut de données et la couleur peut également représenter des informations supplémentaires.

Treemaps sont utiles pour démontrer des catégories, des proportions et des modèles, car ils peuvent représenter des structures et des hiérarchies de données complexes. 

Ils sont fréquemment utilisés dans des domaines tels que la finance, où ils peuvent représenter la taille des dossiers dans les systèmes de fichiers et visualiser les secteurs de marché et les compositions de portefeuille. Treemaps améliorez la compréhension des données et la prise de décision en aidant les utilisateurs à comprendre rapidement à la fois la situation globale et les détails spécifiques.

De plus, les Treemaps sont un élément crucial de l'ensemble d'outils de visualisation de données, car ils peuvent gérer des informations volumineuses et offrir des informations par la forme, l'échelle et la couleur. 

9. Cartes radar 

Comparer données multivariées avec trois facteurs quantitatifs ou plus, les cartes radar sont des graphiques sophistiqués. Bien qu’ils soient moins fréquemment utilisés que les graphiques à barres ou à colonnes, ils sont très utiles pour analyser les classements, les notes ou les performances.

A titre illustratif, la échantillon d'analyse des compétences des employés présenté ci-dessous affiche l'évaluation de trois employés à l'aide d'un score et de six attributs.

Cela permet aux utilisateurs d'identifier quelle personne a de bons ou mauvais résultats dans chaque domaine et de l'aider, si nécessaire.  

10. Graphiques à bulles 

Le visualisation dynamique de données connu sous le nom de graphique à bulles, combine trois dimensions de données en un seul graphique. Il utilise des cercles (bulles) pour symboliser les points de données, la taille de chaque bulle représentant une valeur numérique particulière. Deux variables sont représentées sur les axes horizontal et vertical, tandis que la taille de la bulle représente une troisième dimension. 

 

Cette méthode permet une compréhension rapide des interactions complexes entre les variables. Graphiques à bulles sont excellents pour explorer des données multidimensionnelles, car ils permettent de mettre en évidence des modèles, des tendances et des relations dans des ensembles de données.

Ils sont utilisés dans divers secteurs, notamment la recherche scientifique et l’analyse d’entreprise. Toutefois, pour éviter l’encombrement et garantir une interprétation appropriée, une conception soignée est importante.

Graphiques à bulles promouvoir des idées qui seraient négligées dans les graphiques en deux dimensions en donnant une image complète des données. 

Aussi, lisez: Maximiser l'impact de la transformation numérique : stratégies de plate-forme cloud pour les DSI et les CTO

11. Diagrammes de Sankey

Un diagramme Sankey est une technique de visualisation de données qui montre comment les ressources, les montants ou les valeurs se déplacent entre différentes entités. Pour représenter la taille de ces flux, il utilise des flèches connectées de différentes largeurs, ce qui donne une représentation visuelle simple mais efficace de systèmes complexes.

Les diagrammes Sankey, qui sont fréquemment utilisés pour montrer la répartition de l'énergie, des matériaux ou des coûts, mettent en lumière l'allocation des ressources, l'efficacité et les goulots d'étranglement.  

La largeur des flèches étant proportionnelle à la quantité visualisée, il est simple de repérer les flux dominants et les régions productrices de déchets. Grâce à la simplification de liens complexes et à la facilitation du partage d’informations basées sur les données, ces diagrammes facilitent la prise de décision.

Les diagrammes Sankey sont utiles pour comprendre et maximiser la dynamique complexe des flux au sein de divers systèmes dans des secteurs tels que l'ingénierie, l'économie et la recherche environnementale. 

12. Nuage de mot

A mot nuage, également connu sous le nom de nuage de tags, est un affichage graphique de données textuelles dans lequel la taille de chaque mot correspond à sa fréquence.

La taille d'un mot augmente dans la visualisation proportionnellement à la fréquence à laquelle il apparaît dans l'ensemble de données.

En fonction de leur fréquence, les mots peuvent également être plus gras ou utiliser une certaine palette de couleurs en plus de changer de taille. 

Les nuages ​​de mots sont couramment utilisés sur les sites Web et les blogs pour analyser les différences textuelles entre deux sources et identifier les mots-clés importants. Ils sont également utiles lors de l’examen d’ensembles de données qualitatives, tels que les termes que les clients utilisent pour décrire un produit.

13. Cartes choroplèthes 

Une carte choroplèthe représente des valeurs numériques dans toutes les zones géographiques en utilisant des couleurs, des ombres et d’autres motifs. Pour distinguer les valeurs élevées et faibles, ces visualisations utilisent le développement de couleurs (ou d'ombrages) sur un spectre. 

Les téléspectateurs peuvent voir comment une variable change d'une région à l'autre en utilisant cartes choroplèthes. Le fait que les couleurs reflètent une plage de valeurs rend difficile l’obtention de valeurs numériques précises, ce qui pourrait constituer un inconvénient pour ce style de visualisation.

Cependant, vous pouvez ajouter de l'interactivité à votre carte en utilisant certains outils de visualisation de données afin que vous puissiez obtenir des valeurs précises. 

14. Graphiques de réseau 

Graphiques de réseau aider à représenter l’interconnectivité entre les différentes entités. Dans cette méthode, les nœuds mettent en évidence divers corps et bords aidant à représenter les interactions. Avec l'aide de cette technique, nous pouvons facilement comprendre les différentes analyses de réseau, planification, etc.  

L’un des principaux atouts de ces graphiques est qu’ils permettent de montrer des informations cachées. Une base de données volumineuse rend généralement difficile la concentration sur de petites informations.

Analystes et les chercheurs peuvent mieux comprendre les structures sous-jacentes en visualisant des réseaux complexes, ce qui mènera à des stratégies et des solutions plus éclairées.

Élément clé de la visualisation de données contemporaine, les graphiques de réseau permettent une analyse claire et significative de données interdépendantes.  

Aussi, lisez: Libérer la synergie : Naviguer dans le cloud computing et la transformation numérique

15. Graphiques animés

Un diagramme animé est une méthode accrocheuse d’affichage de données qui montre l’évolution des modèles et des tendances au fil du temps. Points de données sont affichés sous forme de bulles animées qui se déplacent et changent de taille le long des axes pour refléter les changements de diverses variables.

Cette méthode de narration visuelle montre comment les données changent entre les dimensions, permettant ainsi l'examen d'ensembles de données complexes.  

Les utilisateurs utilisant des diagrammes animés sont plus à même de comprendre les variations et les relations temporelles qu'ils ne pourraient l'être avec des visualisations statiques.

Les graphiques animés offrent un nouveau point de vue sur la dynamique des données et sont fréquemment utilisés pour analyser des ensembles de données importants avec des variables temporelles, telles que les mouvements du marché ou les transitions démographiques.

Ils favorisent les récits basés sur les données et permettent d'obtenir des informations plus approfondies en présentant de manière engageante et interactive l'évolution des données, améliorant ainsi la prise de décision et la compréhension de modèles de données complexes. 

16. Coordonnées parallèles 

Lors de l'affichage de données multivariées, les coordonnées parallèles sont un puissant outil de visualisation de données. Pour montrer comment les variables interagissent, il est nécessaire de tracer plusieurs lignes parallèles, chacune représentant un point de données différent. 

Lorsqu'elle est appliquée à des ensembles de données, cette technique révèle des corrélations et des modèles complexes que les graphiques conventionnels auraient pu manquer.

Les coordonnées parallèles permettent aux consommateurs de voir plusieurs dimensions à la fois ainsi que des modèles, des clusters et des valeurs aberrantes dans les données.

Cette méthode est extrêmement utile pour explorer ensembles de données de grande dimension, comme ceux utilisés dans l’apprentissage automatique, la finance et la recherche scientifique. Bien qu’elle soit utile, l’interprétation peut être difficile, surtout lorsque de nombreux facteurs sont impliqués.

Coordonnées parallèles sont inestimables pour l’exploration des données et l’extraction d’informations, car une mise à l’échelle et un étiquetage minutieux des axes sont essentiels pour une analyse précise.  

17. Visualisations 3D

Pour améliorer la perception de la profondeur et offrir une compréhension plus complète d'un matériau complexe, Visualisation des données 3D implique de présenter des données en trois dimensions. Les spectateurs peuvent étudier les données sous diverses perspectives à l’aide de la couche supplémentaire de contexte visuel qu’elle ajoute.

Même si les visualisations 3D peuvent fournir des informations pertinentes, elles risquent également de déformer les données et de conduire à de fausses conclusions en raison de problèmes d'occlusion et de perspective.   

Les données et le message délivrés doivent être soigneusement pris en compte lors de l’utilisation d’approches 3D. Il est utilisé dans les secteurs de la conception, de l’analyse géospatiale et de l’imagerie médicale.

Malgré ses inconvénients, Visualisation des données 3D peut, lorsqu'il est utilisé correctement, offrir un point de vue plus riche qui permet d'exposer des modèles et des relations cachés au sein des données.  

Aussi, lisez: Libérer la puissance de l'IA dans la transformation numérique : une feuille de route vers le succès

Conclusion 

Visualisations de données permettre aux utilisateurs et aux entreprises de rendre d'énormes volumes de données pertinentes plus accessibles et plus claires, comme cela peut être démontré tout au long de cet ouvrage. La concurrence sur le marché s'intensifie chaque jour, ce qui rend nécessaire plutôt que facultatif pour les entreprises d'utiliser le potentiel de Analyse des données. Les entreprises qui en prendront conscience bénéficieront d’un avantage concurrentiel significatif.   

Nous espérons que ces idées de visualisation de données contribueront à faire avancer votre travail et à le rendre plus fructueux. Explorez nos outils innovants de business intelligence et de visualisation de données en ligne pour améliorer vos activités actuelles dès aujourd'hui.  

Questions fréquemment posées:  

Q. A quoi servent les techniques de visualisation de données ? 

Les techniques de visualisation de données transforment des données complexes en représentations visuelles, facilitant ainsi la compréhension des modèles, des tendances et des informations, contribuant ainsi à une meilleure prise de décision.  

Q. Comment les Heatmaps fonctionnent-elles comme méthode de visualisation de données ? 

Les cartes thermiques utilisent des variations de couleurs pour mettre en évidence l'intensité des données sur une matrice, aidant ainsi à mettre en évidence les relations, les corrélations et les domaines d'intérêt au sein de grands ensembles de données.  

Q. Quels sont les avantages de l’utilisation de graphiques à barres pour la représentation des données ? 

Les graphiques à barres offrent une comparaison claire des catégories de données, ce qui les rend adaptés à la visualisation de valeurs discrètes et à l'identification des tendances au sein de différents groupes. 

Q. Pouvez-vous expliquer la signification des cartes choroplèthes ? 

Les cartes choroplèthes utilisent des dégradés de couleurs pour afficher les valeurs des données dans les régions géographiques, permettant une identification facile des modèles spatiaux et des variations dans la distribution des données. 

Q. Comment les graphiques à bulles ajoutent-ils de la valeur à la visualisation des données ? 

Les graphiques à bulles représentent trois dimensions de données à travers la taille et la position du cercle sur un plan bidimensionnel, transmettant efficacement les relations et les tendances dans une seule visualisation. 

Exploitez la puissance de la science des données

Débloquez des opportunités cachées, optimisez les processus et prenez des décisions plus intelligentes. Contactez-nous dès aujourd'hui pour découvrir comment nos services de Data Science peuvent propulser votre organisation vers l'avant. Ne laissez pas vos données inexploitées. Agissez maintenant et révolutionnez votre entreprise avec Data Science.



invité
0 Commentaires
Commentaires en ligne
Voir tous les commentaires
0
J'adorerais vos pensées, veuillez commenter.x