J’ai toujours été fascinée par les chiffres et depuis une dizaine d’années, les mathématiques ne me suffisent plus! Je cherche constamment à améliorer la présentation de mes analyses, en optant pour des visualisations de données, que j’espère toujours pertinentes et percutantes. Si je travaille normalement avec des données corporatives, il m’arrive régulièrement de déceler des lacunes dans les visualisations de données que je croise dans les médias, notamment dans le journal La Presse +. Ce n’est pas que les visualisations de données de La Presse + soient inférieures à celles des autres médias. C’est seulement que je lis quotidiennement ce média et je suis donc exposée à une quantité incroyable de graphiques de toutes sortes qui proviennent de ce journal. Si de nombreux articles sont accompagnés de visualisations de données intéressantes, d’autres en souffrent considérablement. D’ailleurs, si vous suivez notre formation Créer des visualisations de données percutantes, vous serez invité, pendant un des ateliers, à évaluer la qualité d’une visualisation de données tirée de La Presse + et à proposer une solution alternative. Ça m’a donné l’idée de débuter une série d’articles présentant des propositions de transformations (dataviz makeover) de visualisations de données en provenance de La Presse +. J’ai comme objectif de vous présenter une trentaine de transformations à terme. Cet article vise à vous proposer une troisième transformation.
Autres articles en dataviz makeover de la même série
- Visualisations de données: Les opportunités manquées par La Presse + (1 de 30)
- Visualisations de données: Les opportunités manquées par La Presse + (2 de 30)
Les visualisations de données selon André-Philippe Côté
Drôle de hasard, ce matin, tout juste avant de me mettre à l’écriture de cet article, je suis tombée sur une caricature d’André-Philippe Côté, dans La Presse +, dont j’apprécie particulièrement la fibre créatrice. Ici, je peux me tromper sur l’interprétation de cette caricature mais elle semble dire que les analystes fournissent de bien beaux dessins mais qu’il est impossible d’en conclure quoi que ce soit… C’est justement le sujet de cette série d’articles. Il s’agit donc d’une entrée en matière qui me semblait tout à fait appropriée pour notre exercice de dataviz makeover.
Visualisation de donnée sous la loupe pour notre dataviz makeover
La visualisation de données ci-dessous est parue dans La Presse + il y a très longtemps. Il s’agit de la première visualisation de données qui m’a réellement fait réagir. C’est qu’on y comprend pas grand chose en fait. Que veut-on nous transmettre comme message?
Les erreurs repérées dans cette visualisation de données :
- Le titre et le sous-titre ne précisent pas le message de l’auteur… Est-ce qu’on souhaite nous présenter un point de vue? Une conclusion? Le cas échéant, ce n’est certainement pas mis en évidence, ni dans le titre, ni dans la présentation graphique…
- La taille des caractères dans un titre devrait représenter l’importance du message sous-jacent… Or, ici, si on ne lie pas le sous-titre, on ne sait toujours pas, après avoir jeté un coup d’oeil au titre, de quoi il est question… Le sous-titre devrait préciser le titre mais le titre en lui-même devrait déjà indiquer au lecteur la nature des données présentées.
- Les noms d’arrondissement à 90 degrés, sur l’axe des x, nous obligent à nous tordre le cou… un graphique en barres serait plus approprié pour des noms aussi longs.
- Tout est présenté en gris… C’est bon? C’est mauvais? On devrait s’énerver ou pas par rapport à la hausse des comptes de taxes? Y a-t-il des arrondissement qui devraient s’énerver plus que d’autres? Rappelons qu’une visualisation de données devrait être en mesure en elle-même de supporter un message…
- On a inséré une image volumineuse entre le graphique du haut et les données du bas mais est-ce que cette image est utile pour l’interprétation des données? Si l’image n’aide pas à comprendre les données, elle devrait être retirée. D’ailleurs, son positionnement nous empêche de bien comprendre la relation entre les deux sections…
- Les données du graphique sont triées en ordre alphabétique… Pour quelle raison? Est-ce que cela aide à la compréhension du message? Impossible à dire puisqu’on ne sait pas quel est le message!
- Il n’y a pas de cible, ni de contexte pour nous permettre d’interpréter les résultats…
- En surcroît, on retrouve une erreur dans les données affichées dans la section du bas…. La hause moyenne n’est pas de 3,3$ mais bien de 3,3%.
Ça commence à faire certainement beaucoup d’erreurs qui empêchent de bien assimiler l’information que le journaliste souhaitait transmettre.
Vous souhaitez développer vos compétences en visualisation, que ce soit de façon générale ou plus pointue avec Excel et/ou Power BI ? Jetez un œil à nos formations en Visualisation de données. |
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Dataviz makeover : Nous suggérons un graphique en barres
Pour aider à interpréter les données présentées dans le graphique ci-dessus, nous suggérons les corrections suivantes:
- Utilisation d’un graphique en barres avec les noms d’arrondissements à l’horizontal, pour permettre une meilleure lecture.
- Tri des données par ordre descendant de % de hausse.
- Insertion d’un contexte (ou cible) dans le graphique… ici on a choisi d’insérer la moyenne annuelle mais ça aurait pu être une autre valeur, qui viendrait appuyer un point de vue précis.
- Utilisation de couleurs pour identifier rapidement les arrondissements les plus touchés et les moins touchés.
- Titre qui précise qu’on analyse la hausse des comptes de taxes à Montréal et sous-titre qui précise, avec une couleur liée à celle du graphique, que 7 arrondissements sont plus touchés que les autres.
On aurait pu aussi choisir de présenter les données par pourcentage ou par dollars uniquement. Il s’agit de présenter la valeur qui est en lien avec le message que l’on souhaite passer.
À votre tour !
Si vous le désirez, proposez-nous des transformations de visualisations de données parues dans La Presse +. Nous pourrions décider de les publier sur notre blogue. Pour vous inspirer, nous vous proposons de consulter notre Galerie de visualisations de données.
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Formation complémentaire
Si vous souhaitez développer de bons reflexes en visualisation de données, je vous recommande notre formation en ligne: Créer des visualisations de données percutantes.
Voici quelques commentaires d’apprenants ayant suivi cette formation :
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.
