LE BUT DE LA VISUALISATION EST LA PERSPECTIVE, PAS L’IMAGE.

 » L’analyse des données n’est pas Excel

L’analyse de données n’est pas SQL

L’analyse de données n’est pas Tableau

Data Analytics n’est pas Python ou R

L’analyse de données ne concerne pas les outils, mais plutôt votre capacité à repérer des modèles dans les données et à transformer les données brutes en informations exploitables. Les outils sont des véhicules, ils ne sont pas des destinations. »

VISUALISATION DE DONNÉES:

La visualisation de données est une image de données ou d’informations dans des tableaux, des graphiques, des cartes ou d’autres formats d’images. Cela permet au public de voir plus facilement les tendances, de reconnaître les relations et de découvrir les valeurs aberrantes dans leurs données. Les modèles, les corrélations et les tendances qui pourraient passer inaperçus dans les données textuelles peuvent être exposés et reconnus plus facilement grâce à la visualisation des données. Les visualisations de données transforment les petits et grands ensembles de données en visuels plus faciles à traiter pour le cerveau humain.

• La visualisation des données offre un résumé visuel des données et facilite la reconnaissance des tendances et des modèles plutôt que de parcourir des milliers de lignes sur une feuille de calcul.
• Il est plus facile d’interconnecter des informations et des idées sous forme de graphiques que de texte ou de chiffres.
• La visualisation des données prend les informations de nombreux marchés pour vous donner un aperçu des publics sur lesquels concentrer votre attention et de ceux à éviter.

EXEMPLE DE VISUALISATION

Une entreprise a des points de vente dans 4 villes et chaque succursale modifie le prix des produits tous les mois. Cela conduit à une variation équivalente des ventes. Voici les performances des 4 succursales avec leur prix mensuel et les ventes pour chaque mois.

En moyenne, les quatre branches ont des performances identiques.

En fait, les quatre villes ont des comportements totalement différents.

• Les ventes de Bangalore ont normalement augmenté avec
• Delhi affiche une baisse des ventes ailleurs à un prix de
• Hyderabad a une augmentation presque parfaite des ventes avec le prix, à l’exception d’une aberration.
• Les ventes de Mumbai varient malgré une croissance quasi constante

Pour obtenir des informations complexes comme ci-dessus, nous utilisons la visualisation de données.

AVANTAGE DE LA VISUALISATION

1. Prise de décision plus rapide :

En manipulant et en affichant de grands ensembles de données dans des présentations visuelles, vous pouvez reconnaître l’histoire que vos données racontent en un coup d’œil, plutôt que de vous concentrer sur des tonnes de chiffres et de tableaux pendant des heures ou des semaines.

2. Plus d’exploration de données :

L’avenir des mégadonnées

Avec quelques conseils, vous pouvez créer une plate-forme de données adaptée aux besoins de votre organisation et tirer le meilleur parti de votre capital de données.

Obtenir le guide

Les meilleurs outils de visualisation de données permettent aux gestionnaires de coopérer avec toutes leurs données, directement sur le graphique pour remarquer des modèles invisibles, voir les relations entre les données et découvrir des informations exploitables.

3. Mieux suivre les initiatives commerciales :

Les tableaux de bord aident les gens à suivre facilement les performances des initiatives commerciales en leur permettant de voir rapidement comment les processus quotidiens affectent les indicateurs de performance clés (KPI)

4. Étendez votre investissement analytique :

Parce que les visuels facilitent la compréhension des données, tout le monde dans une organisation (y compris les utilisateurs professionnels) peut explorer les données et trouver des informations qui améliorent la croissance et l’efficacité de l’entreprise.

MEILLEURES PRATIQUES POUR LA VISUALISATION

1. comprendre vos données :

Reconnaissez l’ampleur et la portée de vos données, avec quel type de données vous souhaitez connecter et les types de décisions que vous souhaitez que le public prenne.

2. Faire en sorte que le formulaire suive la fonction :

Comme indiqué ci-dessus, soyez fort sur les associations dans vos données que vous essayez d’afficher avant de choisir votre graphique. Identifiez ce que votre public veut réaliser et comment vous pouvez le mieux l’aider à obtenir des informations.

3. Titre propre

Pour comprendre les graphiques et les tableaux, un titre approprié doit être attribué aux éléments visuels.

4. Gardez le visuel simple :

Dimensionnez vos données et déterminez les techniques visuelles que vous devez utiliser pour présenter votre histoire de la manière la plus simple possible.

5. Intégrez des données partout :

Du site Web et des portails aux processus métier des applications, permettez aux utilisateurs de visualiser leurs données partout où ils prennent des décisions

INDUSTRIES QUI UTILISENT LA VISUALISATION :

1. Bancaire:

Le secteur bancaire est l’un des principaux secteurs de notre pays. Chaque jour, de nombreux rapports sont créés dans de nombreuses banques. La visualisation peut combiner des rapports complexes et créer des informations exploitables.

2. Détail:

Le commerce de détail est une industrie profondément axée sur les données. Les commerces de détail doivent suivre ce qui est à la mode en ce moment, en temps réel. Cela les aiderait à prévoir leurs besoins et à faire des plans. Les organisations de vente au détail peuvent disposer du produit qu’elles souhaitent et s’adapter aux besoins de leurs clients à mesure qu’ils évoluent. Ils peuvent créer des tableaux de bord pour suivre les indicateurs de performance clés qui sont cruciaux pour le secteur de la vente au détail.

3. Soins de santé:

La visualisation des données est davantage utilisée par l’équipe d’administration des soins de santé que par les médecins. Avec l’aide de la visualisation, les hôpitaux peuvent réduire leurs coûts d’exploitation. Il rend les données facilement utilisables et les rend dans un format compréhensible pour les médecins, les infirmières et l’administration. Des widgets interactifs peuvent également être créés avec lesquels beaucoup de temps et d’efforts peuvent être économisés.

4. Éducation:

La dernière industrie que nous verrons est le secteur de l’éducation. Cela pourrait surprendre beaucoup de gens. Mais la vérité est que la visualisation des données peut beaucoup aider dans le secteur de l’éducation. Selon une étude, les aides visuelles dans les salles de classe peuvent aider à améliorer le processus éducatif jusqu’à 400 %. Les étudiants auraient une excellente expérience d’apprentissage à travers des visuels plutôt que de simples textes et chiffres. La visualisation des données peut également aider à suivre les performances de l’élève. Les progrès d’un élève peuvent passer inaperçus s’il n’y a pas de système de suivi.

GRAPHIQUE DIFFÉRENT DANS LA VISUALISATION

LES DÉFIS DE LA VISUALISATION :

1. Manque de compréhension des données

Peu importe la beauté de vos visuels, si les données sous-jacentes n’expriment pas la bonne histoire, les utilisateurs n’en tireront aucune valeur. Pour éviter de raconter des histoires partielles, trompeuses ou inexactes, commencez par comprendre vos données. Et assurez-vous de repérer et de résoudre tout problème de données avant de publier.

2. Désordre

Essayer de regrouper trop de données dans un visuel peut laisser les utilisateurs confus et frustrés. Au lieu de cela, limitez le nombre de KPI dans votre tableau de bord, utilisez des camemberts pour des ensembles de données limités, choisissez soigneusement les couleurs et utilisez le format le plus simple possible.

3. Manque de gouvernance des données

Alors que de nombreuses personnes se sentent heureuses d’utiliser des feuilles de calcul et des outils d’analyse non gouvernés pour créer leurs propres performances, cela présente de nombreuses tâches. Mettez en œuvre des pratiques de gouvernance des données correctes pour éviter les histoires de données erronées, les analyses incomplètes et les visuels non standard.

4. Recours aux processus manuels

Lorsque les manipulateurs créent des visualisations en manipulant manuellement des données dans des feuilles de calcul, ils peuvent commettre des erreurs de données et de mathématiques, perdre des heures d’efficacité et diffuser des informations inappropriées. L’IA et l’apprentissage automatique peuvent vous aider à automatiser les responsabilités chronophages et à surmonter ces tâches.

CONCLUSION:

Une bonne visualisation des données doit relier clairement et efficacement un ensemble de données à l’aide de visuels. Les meilleures visualisations facilitent la réalisation brève des données. Ils prennent des données complexes et les décomposent de manière à ce qu’elles soient simples à comprendre pour le public cible et sur lesquelles fonder leurs décisions.

Bonne lecture et apprentissage.