Excel - Introduction à la visualisation des données Tutoriels

Découvrez comment la datavisualisation peut aider à raconter une histoire et rendre les données compréhensibles.
Cette vidéo présente les grands principes de la datavisualisation, le cycle de la dataviz, les bonnes pratiques et la création d'un dashboard.
Obtenez des conseils pratiques pour choisir la bonne visualisation en fonction de vos données et améliorer la compréhension des informations importantes.
Cette ressource est utile pour tous les professionnels souhaitant améliorer leur compréhension de la datavisualisation dans Microsoft 365.

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Objectifs :

Comprendre les principes fondamentaux de la data visualisation, son utilité, les bonnes pratiques pour créer des graphiques efficaces, et apprendre à concevoir un tableau de bord.

Chapitres :

  1. Introduction à la Data Visualisation
    La data visualisation est un outil puissant qui permet de raconter une histoire à travers les données. Elle aide à rendre des informations complexes plus compréhensibles et pertinentes. Dans cette section, nous allons explorer ce qu'est la data visualisation, son rôle et les moments où elle est particulièrement utile.
  2. Le Cycle de la Data Visualisation
    Nous allons examiner le cycle de la data visualisation, qui commence par l'identification d'un problème à analyser. Ce cycle inclut les étapes suivantes : - Identification du problème - Choix des moyens d'analyse - Mise en place des actions nécessaires La visualisation des données intervient à chaque étape pour faciliter la compréhension des informations.
  3. Bonnes Pratiques de Visualisation
    Il est essentiel de connaître les bonnes pratiques en matière de visualisation. Cela inclut : - Décider de conserver ou non un élément graphique - Choisir les bonnes couleurs et nuances - Sélectionner le type de graphique approprié (courbe, histogramme, camembert, arbre de décision) en fonction du message à transmettre. Ces choix doivent être faits en fonction des données et des informations que vous souhaitez analyser.
  4. Création d'un Tableau de Bord
    La dernière partie de cette section portera sur la création d'un tableau de bord. Nous aborderons comment disposer plusieurs graphiques sur une même page, comment les organiser et gérer la hiérarchie des informations. Cela permettra de présenter les données de manière claire et efficace.
  5. Conclusion
    Nous avons couvert les grands principes de la data visualisation, son cycle, les bonnes pratiques et la création d'un tableau de bord. Ces éléments sont cruciaux pour quiconque souhaite analyser des données et communiquer des informations de manière efficace.

FAQ :

Qu'est-ce que la data visualisation et pourquoi est-elle importante ?

La data visualisation est la représentation graphique des données qui permet de rendre des informations complexes plus compréhensibles. Elle est importante car elle aide à identifier des tendances, des modèles et des insights qui pourraient ne pas être évidents dans des données brutes.

Comment choisir le bon type de graphique pour mes données ?

Le choix du type de graphique dépend du message que vous souhaitez transmettre et du type de données que vous analysez. Par exemple, utilisez un histogramme pour montrer des distributions, un camembert pour des parts de total, et un arbre de décision pour des choix stratégiques.

Quelles sont les bonnes pratiques pour créer des visualisations de données ?

Les bonnes pratiques incluent le choix de couleurs appropriées, la clarté des étiquettes, l'utilisation de graphiques adaptés au type de données, et la hiérarchisation des informations pour guider l'utilisateur dans l'interprétation des données.

Qu'est-ce qu'un dashboard et comment l'utiliser efficacement ?

Un dashboard est un outil qui regroupe plusieurs visualisations sur une même page. Pour l'utiliser efficacement, il est important de bien organiser les graphiques, de mettre en avant les informations clés et de s'assurer que la hiérarchie des données est claire.

Comment la data visualisation peut-elle améliorer la prise de décision ?

La data visualisation améliore la prise de décision en rendant les données plus accessibles et compréhensibles. Elle permet aux décideurs d'identifier rapidement des tendances et des anomalies, facilitant ainsi des décisions éclairées.

Quelques cas d'usages :

Analyse des ventes

Une entreprise peut utiliser la data visualisation pour analyser ses ventes mensuelles. En créant des graphiques d'histogrammes et de camemberts, elle peut identifier les produits les plus performants et les tendances saisonnières, ce qui aide à ajuster les stratégies de marketing.

Suivi des performances des employés

Les ressources humaines peuvent créer un dashboard pour suivre les performances des employés. En utilisant des visualisations claires, elles peuvent rapidement repérer les employés qui atteignent ou dépassent leurs objectifs, facilitant ainsi la gestion des talents.

Analyse des données financières

Les analystes financiers peuvent utiliser des arbres de décision pour évaluer les risques et les opportunités d'investissement. En visualisant les différentes options et leurs impacts potentiels, ils peuvent prendre des décisions plus informées.

Rapports de recherche

Dans le cadre de la recherche, les scientifiques peuvent utiliser la data visualisation pour présenter leurs résultats. Des graphiques bien conçus peuvent rendre les données complexes plus accessibles aux parties prenantes et au grand public.

Planification stratégique

Les équipes de direction peuvent utiliser des dashboards pour suivre les indicateurs clés de performance (KPI) de l'entreprise. Cela leur permet de visualiser rapidement la santé de l'entreprise et d'ajuster leur stratégie en conséquence.

Glossaire :

Data Visualisation

La data visualisation est le processus de représentation graphique des données pour faciliter leur compréhension. Elle permet de transformer des données complexes en informations visuelles claires.

Storytelling

Le storytelling est l'art de raconter une histoire. Dans le contexte de la data visualisation, il s'agit de présenter des données de manière à transmettre un message ou une idée de façon engageante.

Cycle de la dataviz

Le cycle de la dataviz fait référence aux étapes à suivre pour créer une visualisation de données, depuis l'identification d'un problème jusqu'à l'analyse et la mise en œuvre d'actions basées sur les données.

Histogramme

Un histogramme est un type de graphique qui représente la distribution d'un ensemble de données en utilisant des barres. Chaque barre représente une plage de valeurs.

Camembert

Un camembert est un graphique circulaire qui montre la proportion de différentes catégories dans un ensemble de données. Chaque segment du camembert représente une part du total.

Arbre de décision

Un arbre de décision est un modèle graphique utilisé pour prendre des décisions. Il représente les différentes options et leurs conséquences sous forme d'un arbre.

Dashboard

Un dashboard est une interface visuelle qui regroupe plusieurs visualisations de données sur une même page. Il permet de suivre et d'analyser des indicateurs clés de performance.

résultat(s)
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visualisation va vous intéresser ?
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Donc comme d'habitude on fait un petit récap
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de ce qui va être vu dans cette section
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4 grands morceaux.
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Le premier ça va être un
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cours un petit peu théorique.
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Ca fait pas de mal de temps en temps
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sur ce qu'est la data visualisation,
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à quoi elle sert et à quel moment elle
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est pertinente ça permet de faire
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ce qu'on appelle du Storytelling
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en français raconter une histoire,
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elle permet de raconter un message.
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Et elle permet de rendre compréhensible
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des choses qui ne le seraient
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pas juste avec des données.
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Et on va voir ça avec des exemples plutôt
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historiques d'ailleurs sur des anciennes
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datavision c'est assez intéressant.
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Ensuite, on verra ce qu'on
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appelle le cycle de la dataviz,
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dataviz pour data visualisation.
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à quel moment on va devoir
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créer un graphique et à partir
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de quel circuit en fait on va se
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dire voilà j'ai un problème,
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je souhaite l'analyser, par quel moyen
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je vais pouvoir l'analyser et ensuite
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quelles sont les actions que je
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vais pouvoir mettre ça en place,
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les actions que je vais pouvoir
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mettre en place et là la
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visualisation de données rentre tout
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à fait en fait dans ce cycle là d'aide
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à la compréhension des données.
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Ensuite,
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toute une partie sur les bonnes
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pratiques autour de la visualisation,
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à savoir comment savoir si je dois
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conserver ou pas un élément graphique,
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une couleur ou en tout cas des
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nuances de couleurs.
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Comment
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Choisir la bonne visualisation en
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fonction de ce que l'on cherche à
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montrer on va pas utiliser une courbe,
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on va utiliser ce qu'on appelle un
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histogramme ou un camembert ou
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Un arbre de décision ça
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c'est important que vous sachiez,
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pour chaque situation,
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pour chaque message que vous souhaitez
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faire passer ou type de données,
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que vous souhaitez analyser tout de suite,
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que vous ayez le réflexe de
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c'est plutôt vers ces visualisations
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là qu'il faut que je m'oriente.
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Et finalement la dernière partie ça
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va être la création d'un dashboard.
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Ça,
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c'est quand on fait un peu plus
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de visualisation sur une même page
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ou en avoir plusieurs graphiques,
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là vous expliquer un petit
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peu comment il faut
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disposer les différents graphiques,
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comment les les aérer et comment gérer la
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hiérarchie des informations à l'intérieur.
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Et on va commencer tout de
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suite avec la partie sur les grands
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principes de la data Visualization.

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