3 Règles de base et conseils rapides

Les choix effectués pour visualiser les données influent sur la façon dont les gens voient, comprennent et donc réagissent aux données sous-jacentes.

Une série de règles simples peut être suivie pour garantir que les données sont visualisées de la manière la plus précise et la plus efficace possible.

Toute visualisation des données nécessite de définir à la fois votre objectif et votre public. Par conséquent, nous conseillons de commencer par les questions suivantes (“Conseils pour visualiser les données”, Centre for Humanitarian data) :

• Qu’est-ce que j’essaie de dire ? Ce que vous essayez de dire doit vous aider à choisir comment visualiser les données.

• À qui suis-je en train d’essayer de le dire ? Votre public (et la manière dont il peut interagir avec les données) vous aidera à vous concentrer et à simplifier la conception de vos visualisations.

Avant de commencer, assurez-vous de comprendre vos données pour savoir ce qui peut et ne peut (ou ne doit pas) être visualisé. Comme indiqué ci-dessus, l’examen des métadonnées et du dictionnaire de données peut vous aider à comprendre les données incluses dans votre ensemble de données.

Autres règles clés :

• Plus important encore, la visualisation doit communiquer précisément les données, sans induire en erreur ni fausser le public.

• La visualisation des données doit répondre à 1 question. Cela permet un examen rapide et précise qui ne laisse pas de place à l’interprétation des modèles de base. Le lecteur ne doit jamais passer plus d’une minute à comprendre l’objectif du graphique, du tableau ou du schéma.

Par exemple, dans le graphique ci-dessous, les résultats montrent clairement une réponse à la question : “Quelle est la situation familiale des enfants bénéficiaires du programme X ?”

Terre des hommes & CartONG

• Assurez-vous que vos tableaux, graphiques et tableaux sont simples et lisibles (pensez au principe KISS : Keep it Simple, Stupid!). Le fait d’encombrer des graphiques avec trop d’informations ou plusieurs variables peut surcharger le lecteur, dégradant par conséquent la valeur de la visualisation. Voici quelques considérations clés potentielles permettant de garder autant que faire se peut un caractère visuel direct des graphiques et tableaux :
  • Ne pas utiliser de graphiques 3D – ils peuvent être distrayants et déformer les proportions
  • Réduire les couleurs et utiliser des combinaisons de couleurs standard lorsque cela est possible (VERT = « bien » et ROUGE = « mauvais »)
  • Supprimer les effets spéciaux, comme l’ombrage
  • Alléger les étiquettes et retirer toute étiquette redondante
  • Réduire, éclairer ou supprimer les lignes de grille
  • Supprimer les bordures
  • Étiqueter directement les points ou les barres (si possible)

Darkhorse Analytics

Pour plus d’informations et d’exemples visuels, veuillez consulter le contenu développé par Terre des Hommes et CartONG, sur des conseils de base pour la visualisation des données.