Data visualization : réussir ses graphiques

Dans le premier article sur la data visualization, nous avons étudié les travaux des spécialistes pour faire les bons choix en matière de représentation visuelle des données. Et nous nous sommes arrivés au constat que les graphiques de type courbe, diagrammes en barres et nuage de points étaient les plus facilement lisibles pour nos lecteurs.

A présent, approfondissons notre analyse de ces modes de représentation, toujours à l'appui des travaux effectués dans le domaine.


 

Quelques erreurs à ne pas commettre

Même avec les graphiques les plus simples à déchiffrer, les erreurs restent possibles. Pour les éviter, revenons à la façon dont nous, et nos yeux, percevons chaque graphique.

 

Diagramme en barres dont l'échelle ne commence pas à zéro

Les diagrammes en barres, qu'elles soient horizontales ou verticales, font appel à la mesure de la longueur pour décoder les valeurs

En repartant des exemples de l'article précédent, regardons le graphique ci-dessous et plus précisément l'écart de CA entre janvier et février. La valeur semble 4 à 5 fois plus grande en janvier. L'échelle centrée sur les valeurs 900 à 1 000 nous induit en erreur.

Histogramme avec echelle sans valeur zero

En réalité, l'écart entre les deux n'est que de 6%. Le graphique ci-dessous met en évidence que les valeurs sont relativement proches les unes des autres au fil des mois.

Conseils graphiques histogramme avec echelle avec valeur zero

Instinctivement, nous mesurons la longueur d'une barre pour la comparer aux autres, la première représentation ne semble donc pas une bonne option.
Que faire alors si nous voulons présenter un zoom sur les valeurs mensuelles pour insister sur les écarts ?

Optons plutôt pour un nuage de points. Lorsque nous lisons ce genre de représentations, nous évaluons une position le long d'un axe et non une longueur. La comparaison entre les valeurs est beaucoup plus aisée.
Dans ce cas, nous devons évidemment faire figurer l'axe des ordonnées clairement pour que le lecteur identifie bien que nous sommes sur une échelle réduite qui amplifie les écarts.

Conseils graphiques graphique nuage points zoom echelle

Sur ce type de représentation, nous avons en plus la possibilité de rajouter une courbe pour tracer la tendance.

 

Courbe sans lien entre les éléments

Si nous pouvons tracer une courbe dans l'exemple précédent, c'est parce que nous sommes sur une représentation chronologique, les mois s'enchainent et il est naturel de vouloir les lier entre eux.

Evitons de le faire si les éléments présentés n'ont pas de lien entre eux.
Ci-dessous, le CA n'est plus affiché par mois mais par région. La pente de la courbe donne l'impression d'une croissance. Pourtant, ceci n'est lié qu'à l'ordre des régions.

Graphique courbe valeurs sans lien entre elles tri croissant

Le graphique ci-dessous présente exactement les mêmes valeurs mais ne donne pas le même ressenti au premier abord.

Graphique courbe valeurs sans lien entre elles tri aléatoire

Dans ce cas, affichons des barres pour représenter chaque valeur individuellement et permettre la comparaison de celles-ci.
Comme au point précédent, si nous voulons marquer les écarts entre régions, recentrons l'échelle sur une partie des valeurs mais choisissons un nuage de points en type de graphique.

 

Gérer les couleurs : l'efficacité dans la simplicité

Nous en avions parlé la dernière fois, les couleurs sont à utiliser judicieusement. Evidemment, présenter un graphique en noir et blanc est un peu fade mais respectons quelques règles lorsque nous ajoutons des couleurs.

 

Une seule série de données : une seule couleur

Si on ne présente qu'une série de données, affichons toutes les valeurs dans la même couleur. Utiliser plusieurs couleurs induirait nos lecteurs en erreur, leur première question serait de comprendre ce que signifient ces couleurs différentes.

Diagrammes barres meilleure lisibilite avec une couleur

La seule différence entre régions ci-dessus provient de la valeur du CA, elle est représentée par la longueur de la barre, la couleur n'apporte rien de plus.

 

Les couleurs vives avec parcimonie

Ce ne sont pas les couleurs qui font passer le message, utilisons alors des couleurs sobres, plus neutres. Les couleurs vives doivent être réservées aux éléments sur lesquels nous voulons attirer l'attention.
Ci-dessous, la barre rouge contraste avec les autres en bleu ciel et met en avant le retard de CA sur cette région.

Histogramme avec couleur vive pour attirer attention sur valeur
 

Attention aux conventions graphiques

Nous l'avions aussi évoqué dans l'article précédent. Il existe quelques cas où la couleur permet de véhiculer un message, parce que sa signification est généralement admise par tous.

Traditionnellement, les éléments positifs ou en hausse sont communiqués en vert, ceux négatifs ou en baisse en rouge.

Histogramme convention graphique variations vert positif rouge négatif

Si cette convention est connue de tout le monde, elles sont très rares dans ce cas.
Avant d'utiliser des couleurs qui ont un sens, vérifions que tous nos lecteurs connaissent la règle implicite. Les chartes graphiques, tel produit ou tel concurrent de telle couleur, ne sont pas forcément évidentes pour tous.

 

N'afficher que l'essentiel

Des couleurs mal utilisées peuvent détourner l'attention du message principal d'un graphique. Mais d'autres éléments peuvent également polluer la lecture.

 

Le quadrillage est-il nécessaire ?

Un quadrillage rajoute des lignes au milieu du graphique, pour peu que nous ayons dessiné une courbe, la lecture va s'en trouver compliquée.
D'un autre côté, si le graphique est très étiré et qu'il est difficile d'identifier à quel niveau de l'échelle on se trouve, il peut être justifié de laisser un quadrillage.

Faisons alors en sorte que les lignes soient le plus discrètes possibles. Depuis la version 2007, Excel insère les graphiques avec un léger quadrillage gris clair, laissons le tel qu'il est, voire choisissons encore plus clair.

N'oublions pas que le rôle du graphique n'est pas de donner des valeurs exactes. Si nous avons besoin d'afficher une telle précision, présentons un tableau à la place ou en complément.

 

Une légende habilement placée

Une légende est essentielle pour que nos lecteurs sachent tout de suite ce que nous leur présentons. Mais les légendes par défaut d'Excel ne sont pas idéalement placées.
Nous pouvons par exemple l'intégrer dans le titre pour nous en passer. Le lecteur n'a plus que le titre à lire pour comprendre le graphique et n'a plus besoin de chercher la légende après avoir vu les 2 courbes sans saisir ce qu'elles représentaient.

Graphique courbe légende présente dans titre
 

Ainsi se terminent nos deux articles consacrés à la data visualization, ce sujet est très vaste et fait appel à plusieurs domaines d'études. Nous n'avons vu que les principaux résultats mais nous avons dorénavant toutes les cartes en main pour réaliser de superbes graphiques efficaces et pertinents.

Voyez-vous d'autres conseils qui auraient été omis dans ces deux articles ? Partagez-les avec nous en commentaires !

 

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