Visualisations de données : Les opportunités manquées par La Presse + (8 de 30)

Publié le 08 avril 2021
par Sophie Marchand M.Sc., CPA, CGA, MVP
Visualisation de données

Visualisations de données : Les opportunités manquées par La Presse + (8 de 30)

Si vous suivez ce blogue depuis quelques temps, vous savez que j’ai démarré une série d’articles qui porte sur la critique et l’amélioration de données présentées par La Presse +. Je m’étais ainsi engagée à partager avec vous une trentaine de propositions d’améliorations (ou makeovers si vous préférez) et j’ai toujours l’intention de livrer la marchandise. Je vous expliquais d’ailleurs que, si vous suivez ma 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. C’est d’ailleurs ce qui m’a inspiré cette série d’articles.

 

Autres articles de la même série sur les visualisations de données

Voici les autres articles publiés jusqu’à maintenant, dans le cadre de cette série :

 

Visualisations de données tirée de La Presse +

La visualisation de données que nous allons étudier dans cet article porte sur l’évolution des revenus de différentes compagnies aériennes entre 2019 et 2020. L’article cherche surtout à comparer la position d’Air Canada vis-à-vis ses compétiteurs. L’article propose plusieurs visualisations qui comparent différents paramètres (revenus, revenus nets, capitaux disponibles, etc.) et utilise toujours le même type de graphique pour comparer les informations des différentes compagnies, soit un histogramme groupé.

Visualisation de La Presse +

 

Critique de cette visualisation de données

Il y a plusieurs points à soulever concernant cette visualisation mais le principal, c’est sans doute celui d’avoir utilisé un histogramme groupé pour comparer des données qui ne sont pas des données temporelles. En présentant le tout de cette façon, le lecteur aura tendance à chercher une tendance dans les données alors qu’une tendance n’aurait aucune signification. Les histogrammes et les graphiques en courbes devraient être réservés aux données temporelles. Le deuxième aspect le plus problématique avec cette visualisation de données, c’est qu’il est très ardu pour le lecteur de pouvoir tirer des conclusions sur la sévérité de l’impact de la covid-19 sur les revenus de 2020 des différentes compagnies (ce qui est le but de l’article). En effet, comparer des colonnes entre elles n’est pas chose facile. En bout de ligne, quelle compagnie a été le plus affectée ? Malheureusement personne ne peut le dire à partir de ce type de visualisation de données.

 

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.

 

Visualisations de données : Proposition #1

À priori, il me semblerait plus approprié d’utiliser un graphique en tornade (tornado chart). Ce graphique a l’avantage de pouvoir comparer plus aisément les données entre elles. De même, en triant les données de 2019 par ordre croissant ou décroissant, on peut aussi constater si le même ordre est maintenu ou non en 2020. On ne peut toutefois pas encore comparer l’ampleur des pertes subies par chacune des compagnies.

Graphique en tornade (tornado chart)

 

Visualisations de données : Proposition #2

Il me semblerait approprié de mesurer l’effet de la covid-19 sur les revenus, en présentant les revenus de 2020 en % des revenus de 2019 dans un graphique en barres sous forme de thermomètre horizontal. Ceci permettrait donc de comparer l’importance des pertes pour chaque compagnie. On pourrait aussi présenter le niveau de revenus de 2020 associé. Ici, j’ai choisi de présenter le tout en triant les données par niveau de revenus 2020.

Graphique en barres

 

Si on veut plutôt mettre le focus sur le niveau de revenus 2020 vs 2019, on pourrait aussi trier les données par % de revenus 2020/2019. Dans ce type de visualisation, on comprend donc rapidement le % de revenus atteint en 2020 par rapport à 2019 par compagnie. On peut aisément comparer ces pourcentage entre eux et on peut aussi voir le niveau de revenus 2020 de chaque compagnie.

Visualisation de données

 

Visualisations de données : Proposition #3

Une autre option serait de regarder uniquement les écarts ou les “manque-à-gagner” de 2020 par rapport à 2019 et les comparer entre eux.

Écarts en dollars

 

Encore une fois, pour mieux comprendre l’impact sur chaque compagnie, on pourrait utiliser la diminution en % plutôt que les écarts bruts.

Écarts de revenus en %

 

Visualisations de données : Meilleure proposition

Le graphique en pente est rarement utilisé et pourtant, il réussi souvent à montrer clairement l’état de la situation. Ici, par exemple, on peut voir le niveau de revenus de chaque compagnie pour 2019 et pour 2020 sans difficulté et on peut également voir la “descente” entre les 2 années. J’ai mis les données de Air Canada en rouge, pour mieux les repérer. On peut constater que présenté ainsi, la pente est moins abrupte pour Air Canada que pour les autres compagnies puisqu’elle part d’un niveau de revenus plus faible. Je vous rappelle qu’en visualisation de données, le choix d’un graphique ou de toute autre forme de visualisation, pourra souvent appuyer votre conclusion ou au contraire, l’amoindrir. Il faut toujours faire un choix vigilant!

Évolution des revenus

 

 


Fichier d’accompagnement VIP à télécharger

Pour télécharger le fichier utilisé dans ce tutoriel, devenez membre VIP du CFO masqué.

 

Formation complémentaire

Pour améliorer vos compétences en visualisation de données, nous vous recommandons notre formation Créer des visualisations de données percutantes.

 

Voici quelques commentaires d’apprenants ayant suivi cette formation :

Le CFO masqué - Commentaires formation - Créer des visualisations de données percutantes

CFO-Masque_Formations-en-ligne_FBLa 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.

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Scroll to Top