Comment choisir le meilleur tableau pour vos données

Ecrit par Alan Henry

Traduit par Vincent van Heesewijk

Les chiffres ne mentent pas, mais une mauvaise décision graphique rend extrêmement difficile de comprendre ce que ces chiffres signifient. Avant de mettre en place une autre présentation PowerPoint, assurez-vous que vous choisissez le bon type de graphique pour communiquer clairement les informations que vous souhaitez partager. Voici comment.

Pourquoi le type de graphique est-il important?

Lorsque j'étais étudiant en physique - et encore une fois quand je travaillais dans un laboratoire - j'ai appris que travailler et collecter énormément de données était gratifiant, mais ces données sont aussi bonnes que la façon dont vous pouvez communiquer ce que cela signifie. Il est facile de jeter vos données sur un diagramme à barres dispersées ou à barres, de les glisser dans une présentation, et de vous convaincre que vous allez faire l'explication, mais c'est un raccourci terrible. Lorsque la présentation est terminée et qu'il ne reste que vos diapositives, personne n'aura la moindre idée de ce que votre graphique essayait de communiquer.

Le problème est qu'il y a tellement de types de graphiques, de styles et de méthodes de présentation de données qu'il peut être déroutant et difficile de choisir le bon. Les passionnés de données comme le statisticien et informaticien Edward Tufte ont consacré leur vie à aider les gens à apprendre à mieux présenter l'information, et voici quelques conseils et outils inspirés par leur travail qui peuvent vous aider.

Tout d'abord, comprenez le message que vous essayez de présenter avec vos données

Lorsque vous créez un graphique, vous essayez de montrer l'une des quatre choses avec les données que vous avez: une relation entre des points de données, une comparaison de points de données, une composition de données ou une distribution de données.

• Une relation tente de montrer une connexion ou une corrélation entre deux variables ou plus à travers les données présentées, comme la capitalisation boursière d'un titre donné au fil du temps par rapport à la tendance générale du marché.
• Une comparaison tente de définir un ensemble de variables en dehors d'un autre et d'afficher comment ces deux variables interagissent, comme le nombre de visiteurs de cinq sites Web concurrents en un seul mois.
• Une composition essaie de collecter différents types d'informations qui composent un ensemble et de les afficher ensemble, comme les termes de recherche que ces visiteurs ont trouvés sur votre site, ou combien d'entre eux provenaient de liens, de moteurs de recherche ou de trafic direct.
• Une distribution essaie de mettre en page une collection d'informations connexes ou non, simples pour voir comment elle corrèle, voire pas du tout, et comprendre s'il y a une interaction entre les variables, comme le nombre de bugs rapportés pendant chaque mois d'une beta.

 

Ensuite, sélectionnez le meilleur arrangement

Une fois que vous avez compris le message que vous essayez d'envoyer avec les données dont vous disposez, il est temps de sélectionner la meilleure méthode pour afficher cette information. Différents types de graphiques conviennent mieux aux différentes méthodes. Par exemple, les diagrammes de dispersion sont mieux utilisés pour afficher les distributions, alors que les diagrammes linéaires (essentiellement, les diagrammes de dispersion avec une tendance définie) sont mieux adaptés aux relations. Les diagrammes à secteurs fonctionnent bien lorsque vous essayez de communiquer une composition, mais faites des comparaisons ou des distributions médiocres (bien que Tufte soutiendrait qu'il n'y a pas de bon usage pour un graphique type camembert).

Cet organigramme de la méthode de présentation extrême peut vous aider à sélectionner le meilleur type de graphique pour le message que vous souhaitez envoyer. L'outil Sélecteur de graphiques de Juice Analytics va encore plus loin: l'outil sélectionne automatiquement les types de graphiques en fonction de vos sélections et propose des modèles Excel et PowerPoint à télécharger qui vous permettent de présenter vos données correctement.. 

Enfin, formatez votre graphique

Une fois que vous avez sélectionné le bon type de graphique pour vos données, assurez-vous de ne pas rendre un mauvais service à vos données en oubliant certains conseils de conception de base. Tuez les lignes de la grille à moins qu'elles ne soient absolument nécessaires, ou du moins qu'elles soient subtiles afin qu'elles ne vous distraient pas des informations que vous essayez de présenter. Assurez-vous que votre tableau est centré sur les données que vous voulez présenter, que vos axes sont clairement étiquetés et que vos axes comportent des unités si nécessaire, donc personne n'a à deviner ou à déduire ce que vous essayez de dire. Rappelez-vous que votre objectif est que tout le monde puisse trouver votre graphique, que vous soyez là pour en parler ou non, et que vous compreniez l'information que les données tentent de communiquer.. 

Expérimenter avec de nouvelles méthodes de présentation

Toutes ces suggestions vous aideront à démarrer, mais il n'y a pas de règles strictes sur la façon dont les données doivent être présentées, à part cela, elles doivent être claires, communicatives et parlent d'elles-mêmes. Si vous trouvez que vous êtes restreint par des types de graphiques communs, alors ramenez-vous à des techniques plus expérimentales. Il n'y a aucune raison de ne pas laisser votre concepteur intérieur s'asseoir avec votre statisticien intérieur. Ensemble, vous pouvez trouver des méthodes intelligentes et informatives pour présenter l'information, et vous n'aurez pas à vous rabattre sur des diagrammes à secteurs et des diagrammes à barres. fais le. Photo via XKCD.

Qu'est-ce que tu penses? Tenez-vous à des types de graphiques spécifiques pour vos données ou créez-vous vos propres diagrammes à partir de zéro? Partagez vos conseils dans les commentaires ci-dessous.

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