Si les visualisations de données sont de plus en plus populaires, certaines sont très percutantes alors que d’autres sont très discutables. Dans cet article, je partage avec vous quelques exemples d’erreurs courantes en visualisation de données à ne pas commettre.
Erreurs d’interprétation courantes en visualisation de données
D’abord, j’aimerais vous parler du site web tylervigen.com.
L’auteur de ce site s’amuse à présenter des corrélations qui ne font aucun sens. L’auteur prend soin de croiser des données parfaitement corrélées mais qui n’ont aucun lien de causalité entre elles. On comprend qu’il est donc aisé de présenter des données corrélées comme ayant un lien de causalité mais qu’il est pas mal plus difficile de prouver ce lien de causalité.
Voici quelques exemples pour rigoler un peu.
D’abord, l’auteur a trouvé une corrélation presque parfaite entre les dépenses US en sciences, aérospatial et technologie et le nombre de suicides par pendaison, étranglement et suffocation par année.
Et ici, il a trouvé une forte corrélation entre le nombre de personnes qui se sont noyées en tombant dans une piscine et le nombre de films dans lesquels est apparu Nicolas Cage par année.
Conclusion, faites bien attention à l’interprétation de vos données. Ce n’est pas parce qu’il existe une corrélation entre deux ensembles de données qu’il y a nécessairement un lien de causalité.
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Erreurs courantes sur le type de graphiques en visualisation de données
Le site WTF Visualizations, qui porte bien son nom, présente une série de visualisations de données un peu loufoques. Allez y jeter un coup d’œil, ça vaut la peine.
Par exemple, ci-dessous, on dit que 1/3 du budget va à l’aide financière alors que le graphique présente 1/4 du budget…Quelqu’un s’est trompé dans ses mathématiques.
Voici maintenant un graphique qui se passe de commentaires. Quelqu’un y comprend quelque chose?
Ci-dessous, un graphique qui porte à confusion. L’auteur fait remarquer que les Etats-Unis semblent ne pas payer de congés de paternité et que le UK, Denmark, Australia, Venezuela and Kenya ont l’air de constituer un seul et même pays. Un simple graphique en colonnes aurait suffit pour présenter ces données sans confusion.
Ci-dessous, difficile de comprendre l’axe des Y… et l’ensemble du graphique en fait….
Conclusion sur les erreurs courantes en visualisation de données
Je vous ai présenté ces quelques graphiques aujourd’hui, pour vous faire sourire, mais également pour vous faire réfléchir. Assurez-vous que le message que vous transmettez, par le biais de vos visualisations, est bel et bien vérifiable et peut être compris aisément de tous.
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Voici quelques commentaires d’apprenants ayant suivi la formation – Atelier – Visualisations de données dans Excel
La mission du CFO masqué est de développer les compétences techniques des analystes et des contrôleurs de gestion en informatique décisionnelle avec Excel et Power BI et favoriser l’atteinte de leur plein potentiel, en stimulant leur autonomie, leur curiosité, leur raisonnement logique, leur esprit critique et leur créativité.
