La DataViz, ou la visualisation de données, est une pratique courante visible au quotidien au point que cela devient anodin; ne serait-ce qu’en ouvrant un journal ou en regardant la télévision.
Prenons l’exemple omniprésent du sondage ou des statistiques. Avec l’ère numérique, la DataViz est devenue un redoutable outil de communication et de persuasion.
La multiplication exponentielle des données sur le web et les progrès de l’informatique permettent aujourd’hui d’emmagasiner de nombreuses informations reliées entre elles.
Origine scientifique
Même une tête bien faite favorise un contenu visuel. Il peut en effet enregistrer jusqu’à plus de 70% des informations via l’image. Il examine la data visuelle 60 000 fois plus vite que de simples chiffres ou un ensemble de mots écrits . Il est désormais avéré que la communication non verbale plafonne les 90% sur les réseaux sociaux, mais aussi dans les échanges entre salariés et bien d’autres.
Des études en neurologie révèlent que notre cerveau assimile de manière plus efficiente un support visuel. Cela lui demande donc moins de travail dans le traitement d’information. L’image permet en effet la décomplexification de données qui en temps normal serait difficilement abordable par un public non savant. Ainsi, le cerveau favorise le visuel. Il soustrait le surplu et extirpe uniquement les informations fécondes.
La réalité du terrain
La data visualisation outille désormais grandement les entreprises. Elle solutionne le traitement de données. Le pari de la visualisation de données est succinctement l’optimisation de temps à travers une analyse intelligente et rapide de la data. Il s’agit de minimiser le temps de reflection et maximiser les éléments de conviction quant au choix d’une stratégie.
Les acteurs institutionnels, journalistiques, et les grandes entreprises l’utilisent à ces fins.
Nous ferons ,dans cet article, un scan complet de cette science imparable.
Voilà donc la découpe de notre étude :
- Une brève histoire de la DataViz
- Les bénéfices de la data visualisation
- Dans quels cas utilise-t-on la DataViz ?
- Les outils de la visualisation de données
- R pour la data visualisation
Une brève histoire de la DataViz
“Une image vaut mille mots.”
Selon les estimations les plus fiables, Confucius vécut entre 551 et 479 avant notre ère. On appelle Entretiens ou Analectes son petit livre de sagesse. Déjà à son époque, il avait perçu et compris l’importance du visuel. C’était l’art de transmettre un message percutant susceptible de toucher, convaincre et guider.
Il en va de soi quand nous analysons un nombre considérable de données, phénomène de plus en plus important de nos jours.
La data science
La data science ou “science des données” exploite l’immensité numérique de la data dans laquelle nous vivons. L’ analyser et pouvoir la visualiser se fait dans l’optique de prédire et anticiper les tendances à venir.
En effet, la DataViz nous aide à atteindre cet objectif car pour analyser, il faut pouvoir visualiser. Rendre compte de la situation actuelle afin de se projeter, prédire et donc mettre toutes les chances possibles de son côté pour réussir.
Précisons aussi que la présentation des données et la persuasion font partie des dix compétences les plus demandées, selon LinkedIn.
Les entreprises s’appuient de plus en plus sur les données. L’importance de suivre, mesurer et analyser chaque interaction par un ‘data scientist‘ expérimenté est passée au premier plan. Cependant, une surabondance de données peut vite devenir un handicap si elles ne sont pas exploitées ou utilisées correctement.
Action -> Réaction
Les outils de visualisation de données sont la réponse directe au BigData.
Ils offrent à un personnel qualifié les armes pour créer des représentations visuelles de données, afin d’en saisir le sens et de les assimiler.
Et lorsqu’il s’agit d’ensemble de données comprenant des centaines de milliers ou des millions de données, le travail d’analyse est facilité.
La science a également emboité le pas en adoptant certaines techniques de visualisation. Le but est d’améliorer des études médicales telles que la neurologie.
La trajectographie en est un exemple flagrant.
L’eau se diffuse dans notre cerveau pour en déduire les structures de neurones. C’est le principe de l’imagerie de diffusion et de la tractographie. Grâce à cela, les médecins peuvent améliorer leurs connaissances sur les maladies cérébrales. Chercheur en traitement de l’image à Télécom ParisTech, Pietro Gori vient de lancer le projet Neural Meta Tracts.
Il vise à améliorer la modélisation, la visualisation et la manipulation des données très lourdes que produit la tractographie. Cela ambitionne d’améliorer l’analyse de la matière blanche dans le cerveau. Ainsi les médecins peuvent cerner plus facilement les différences morphologiques entre patients sains et malades.
Pour finir ->
En réaction à tous ces avancements, de nombreux outils de data visualisation sont nés. Ces technologies permettent aux entreprises et aux institutions de visualiser leurs datas tout en graphique. Elles partagent alors des analyses cruciales au sein du groupe, avec leur clientèle ainsi qu’avec leurs followers.
Nous les verrons ici, une fois avoir arboré les bénéfices majeurs de la visualisation.
Les bénéfices de la data visualisation
Ces visualisations peuvent par la suite être exploitées dans des axes spécifiques :
- Dashboards
- Bilans financiers
- Cartographies
- Brochures commerciales et autres matériel marketing.
Nous notons 5 avantages majeurs à l’utilisation de la visualisation de données :
1. Compréhension et assimilation de l’information
L’humain assimile le visuel beaucoup plus naturellement qu’il pourrait ingurgiter des écrits. La visualisation de données exploite cette capacité naturel afin de simplifier la transformation et l’administration de la data.
Un tableau ou bien un graphique soulignent ainsi l’essentiel des données complexes par plus de clarté. Ces schemas visuels sont en effet plus abordables qu’un fichier Excel bien chargé.
2. Optimisation du temps
Les graphiques et dashboards optimisent votre analyse sur le long terme prenant en compte un haut débit de data. Les tableaux de bords sont également mis à jour de manière automatisé quand ces derniers sont directement reliés à votre base de données.
3. Une meilleure prise de décision
Les résultats visuels mettent en lumière votre campagne en identifiant les anomalies qui méritent votre attention et par conséquent une solution.
Il devient plus facile pour une société de se repositionner et pour une équipe de pivoter si la stratégie demande un changement soudain.
4. Adaptabilité rapide via l’anticipation de situations
Les outils de DataViz produisent un bilan actuel constant des exactions de ses protagonistes et acteurs. Cette visibilité permet une adaptabilité justifiée au sein d’une entreprise pour une meilleur prise de decision quant aux coups futurs à jouer.
Cette didactique analytique est un atout majeur pour déceler les nouvelles tendances. La faisabilité efficiente d’un positionnement éclair face au changement représente un atout compétitif peu importe l’industrie.
5. Interagir avec les données
Les dashboards sont le fer de lance pour une analyse interactive des données de manière exhaustive. En effet, chaque manipulation concède à son utilisateur les consequences liés à son changement sur les ressources, ou capital d’une société de manière réel et visuel.
Cette singularité et exception visuel par l’interactivité mesure l’ampleur d’un plan d’action à adopter ou non dans le but d’un positionnement future et stratégique au sein d’une industrie.
Dans quels cas utilise-t-on la DataViz ?
Nous visualisons des données afin d’ analyser des orientations en temps réel et de réaliser des analyses prédictives.
Tracker et maximiser l’efficacité de vos engagements commerciaux vous aideront à mesurer et partager vos résultats.
De plus, vous serez en mesure d’identifier les axes d’amélioration et de maintien afin de cultiver une meilleure approche et sensibilité analytique. Un résultat optimal se manifestera par la suite.
Rendre compte du comportement des clients à travers les réseaux sociaux est aussi un plus. Prenez connaissance des publications de vos clients à propos de votre image de marque et de vos services. Ainsi, cela vous fournira une vision à 360 degré de votre positionnement au coeur du marché.
Cette démarche pave le terrain quant à votre orientation commerciale.
La DataViz fluidifie amplement l’échange des connaissances au sein de votre groupe.
Vos analyses compétitives consolideront ainsi le rapport et la vision des membres de vos équipe Data et BI.
Il est possible de créer de la visualisation de données à l’aide de supports graphiques et interactifs. Votre clientèle et audience se voient ainsi sensibilisées quant à vos efforts en termes de fabrication, d’engagement environnemental, de partenariat humanitaire mais aussi de diligence professionnel pour répondre aux besoins d’un client à l’aube d’une nouvel ère.
Une connectique analytique
Le contenu visuel dispense aux utilisateurs de corréler les liaisons entre actions de terrain et accomplissement entrepreneurial.
Établir un lien logique entre l’action commerciale et son impact sur le marché est un atout majeur pour les sociétés soucieuses de rester compétitives.
La DataViz en action ->
1. Échantillonnement et rapprochement de données
Le rapprochement de données à partir d’un sampling data, se fait en fonction des similitudes mais aussi de manière plus marginale en suivant les differences. Peu importe les tendances, elles évoluent sur un axe temps dans un espace géographique (continent, pays, regions, villes, départements, etc) signalé.
Dans ce cas, les graphes à colones mettent facilement en relief ces analyses comparatives.
2. Analyser la narration d’un groupe de données
Vous souhaitez segmenter votre data ? par exemple, si vous étudiez la proportion d’hommes et de femmes dans votre base clientèle.
Les diagrammes circulaires sont une option envisageable pour ce type d’étude.
3. Prédiction analytique
Vos données peuvent faire l’étude d’analyse statistique afin de prédire, mais aussi de faciliter une prise de decision face à une situation houleuse.
Les “nuage de mots” sont dans ce cas une façon optimale de procéder à un balayage lexical de vos données.
Le nuage de mots, à travers vos canaux de réseaux sociaux, décrypte une toile sémantique en identifiant les hashtags.
Il fiche également les emojis les plus exprimés par votre audience.
Les outils de la visualisation de données
Il existe différents outils pratiques. Ces derniers vous aideront à faire parler vos chiffres et vos indicateurs de façon ludique et intéressante.
1. Tableau
Cet outil est une véritable référence en matière de data visualisation.
Il vous permet de créer des graphiques et des tableaux. Vous pouvez de surcroît créer des cartes ou encore des tableaux de bord à partir de tout type de données.
Vous profiterez d’une interface intuitive.
Les graphiques réalisés avec cet outil sont automatiquement mis à jour.
Le logiciel Tableau vous permet l’intégration analytique dans votre application web. Vos clients peuvent ainsi afficher les corrélations liées à leurs données.
2. Power BI
Obtenez des analyses en libre-service à l’échelle de l’entreprise.
Réduisez les coûts supplémentaires, la complexité et les risques de sécurité de plusieurs solutions. Cette sécurité se fait grâce à une plate-forme d’analyse qui s’adapte aux individus et à l’organisation dans son ensemble.
Utilisez des outils intelligents pour des résultats solides. Vous trouverez et partagerez des informations significatives avec des centaines de visualisations de données. Power BI facilite aussi une intégration étroite d’Excel et des connecteurs de données prédéfinis et personnalisés.
Aidez à protéger vos données analytiques. Son utilisation vous fait bénéficier aussi de capacités de classification de sensibilités et de prévention des pertes de données.
3. Alteryx
Alteryx est une société américaine de logiciels informatiques basée à Irvine. Les produits de la société sont utilisés pour la science des données et l’analyse. Le logiciel est conçu pour rendre les analyses avancées accessibles à tout Data Analyste.
Quelles que soient vos compétences, Alteryx produit des analyses et des données scientifiques simples et puissantes. Les actions permises par le logiciel proposent des résultats bien au-delà de ce qui a été imaginé.
Transformer l’analyse pour des milliers d’entreprises dans le monde
En rendant toutes les analyses simples et puissantes pour tous, Alteryx a automatisé et transformé les résultats et permis d’accélérer la prise de décision pour des milliers d’entreprises dans le monde.
Si vous désirez savoir comment automatiser et optimiser les résultats commerciaux, vous pouvez consulter directement le site Alteryx. Vous vous immergerez ainsi dans cet univers prêt et facile à l’emploi.
Les autres outils :
Il existe bien évidement d’autres outils tels que Google Data Studio et Qlik. La liste est non exhaustive.
R pour la data visualisation
Nous nous sommes initiés aux data structures en R ainsi qu’au premier volet que constitue une étude en data mining. La deuxième phase de cette étude consiste en une visualisation de données. Elle permet de statuer sur une situation particulière et d’explorer d’avantage les multiples facettes d’un ensemble de données.
Les graphiques de base dans R peuvent être créés assez facilement. La commande plot est la commande à retenir. Elle prend en compte de nombreux paramètres à partir des données de l’axe x, des données de l’axe y, etc. Si vous voulez obtenir un boxplot, vous pouvez utiliser le mot boxplot, et pour barplot, appliquez la fonction barplot.
1. Packages
Le package ggplot2 est l’un des packages de visualisation les plus largement utilisés dans R. Il permet aux utilisateurs de créer des visualisations sophistiquées avec peu de code et en utilisant la grammaire graphique.
La grammaire graphique est un schéma général de visualisation de données qui décompose les graphes. Sa sémantique se compose d’ échelles et de couches. La popularité de ggplot2 a considérablement augmenté ces dernières années. Il permet de créer des graphiques contenant à la fois des données univariées et multivariées de manière très simple.
2. Installation de l’environnement graphique
Cette partie se concentre sur ggplot2, l’une des principales bibliothèques de tidyverse.
Vous avez besoin d’installer un package qu’une seule fois. Ceci dit, vous devez le recharger à chaque fois que vous démarrez une nouvelle session.
Il n’est pas nécessaire de recharger ggplot2 puisque cela est déjà fait une fois le téléchargement de tidyverse effectué. Ceci dit, je le fais ici de manière explicite afin que vous puissiez suivre.
3. Interprétation analytique
Le dataframe mpg
Importons donc ce dataframe qui fait partie de notre package tidyverse afin de l’explorer et répondre à quelques questions.
Ce dataframe comporte néanmoins 234 rangées ce qui alourdit notre lecture. Explorons uniquement les trois premières lignes. Nous explorons ainsi les intitulés des colonnes.
Notre courte analyse nous permet de répondre à une question simple.
Concentrons nous sur deux variables. Displ est la taille du moteur d’une voiture, en litres. Hwy est le rendement énergétique d’une voiture sur l’autoroute, en miles par gallon (mi / gal).
Une voiture à faible consommation de carburant consomme plus de carburant qu’une voiture à haute efficacité énergétique lorsqu’elle parcourt la même distance.
Pour en savoir plus sur mpg, ouvrez sa page d’aide en exécutant ?Mpg.
4. Créer un ggplot2
Exécutez ce code avec les displ sur l’axe des x et les hwy sur l’axe des y:
Vous commencez un tracé avec la fonction ggplot ().
ggplot () crée un système de coordonnées auquel vous pouvez ajouter des couches.
Le premier argument de ggplot () est d’utiliser l’ensemble de données dans le graphique. Vous complétez votre graphique en ajoutant une ou plusieurs couches à ggplot ().
La fonction geom_point () ajoute une couche de points à votre tracé. Cela crée un nuage de points. ggplot2 est livré avec de nombreuses fonctions geom. Elles ajoutent chacune un type de couche différent à un tracé.
Chaque fonction geom de ggplot2 prend un argument de mappage. Cela définit la façon dont les variables de votre ensemble de données sont mappées aux propriétés visuelles.
L’argument de mappage est toujours associé à aes (). Les arguments x et y de aes () spécifient les variables à mapper sur les axes x et y.
ggplot2 recherche les variables mappées dans l’argument data, dans ce cas, mpg.
Il est également possible de changer la couleur de nos variables :
Le graphique montre une relation négative entre la taille du moteur (displ) et le rendement énergétique (hwy). En d’autres termes, les voitures équipées de gros moteurs consomment plus de carburant. Est-ce que cela confirme ou réfute l’ hypothèse sur le rendement énergétique et la taille du moteur?
5. Pour aller plus loin …
Nous avons à peine toucher la surface du potentiel de l’ensemble des possibilités analytiques et des fonctionnalités stylistiques disponibles via ggplot2. Je ne parle même pas des autres packages et bibliothèques disponibles. En effet, un choix varié affine vos analyses. Il facilite aussi la prédiction statistique quant aux courants et tendances à venir.
Vous pouvez étoffer vos connaissances et poursuivre votre exploration directement sur R studio ou via Anaconda.
Conclusion
Nous avons vu :
La mission de la DataViz est de transformer des données brutes et peu abordables en des histoires interactives. Ses utilisateurs ont des métiers qui varient du marketing, aux ressources humaines en passant par le secteur bancaire, financier et boursier.
Cette discipline vous intéresse ? Vous souhaitez vous reconvertir dans le domaine de la data ou du développement ? N’hésitez pas à parcourir notre article à ce sujet.
Si vous vous demandez également quel langage de programmation apprendre, veuillez vous référer à notre étude et roadmap.
Dans notre prochain article, nous accentuerons notre étude du data mining. Le troisième volet portera sur le machine learning.
Introduction au Javascript
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