La visualisation des données: le choix des tableaux simples et efficaces

Bien que vous avez de nombreux types de graphiques à choisir parmi lors de la présentation des données, il est bon de commencer avec quelques-uns des tableaux simples et les plus couramment utilisés pour le plus de chance de succès: barres et à colonnes tableaux, des graphiques linéaires, et les camemberts.

Bar et histogrammes

Certaines personnes utilisent le terme diagramme à bandes quand on parle d'un tableau qui montre les données horizontalement ou vertically- autres appellent un graphique qui affiche les données verticalement une histogramme. Quoi que vous les appelez, ces cartes sont mieux utilisés pour les comparaisons.

La figure ci-dessous montre un exemple d'un graphique à colonnes. Notez que le graphique est simple, avec un titre, un axe marqué, et des étiquettes claires pour montrer ce que les colonnes représentent.

Lorsque vous utilisez un graphique à colonnes, assurez-vous de raccourcir ou utiliser de petites étiquettes sur votre axe x en dessous de chaque barre pour assurer qu'ils affichent horizontalement. Utilisant des étiquettes plus longues entraîneront besoin d'afficher le titre verticalement (comme indiqué sur la figure), ce qui est difficile pour l'utilisateur de lire.

Les graphiques en courbes

UN graphique en ligne connecte les points de données sur une période de temps, comme représenté sur la figure suivante. Les graphiques en courbes sont mieux utilisées pour quelque chose comme une tendance à montrer le mouvement. Ces cartes sont faciles à lire et assez faciles à créer. Ce type de tableau doit être un de vos agrafes.

Camemberts

L'utilisation de camemberts est controversée, et le débat est vieux de plus d'une décennie. Il suffit de taper les mots éviter camembert dans un moteur de recherche, et vous serez littéralement trouverez plus de 1 million d'entrées. Un des plus connus des experts en conception de données, Edward Tufte, se réfère à des camemberts comme "stupide" dans son livre Visual Display of Quantitative Information (Graphics Press). Tufte fait valoir que les camemberts sont muets parce qu'ils ne parviennent pas à montrer des comparaisons et des tendances ainsi que des barres ou des graphiques linéaires faire. De nombreux experts soutiennent que les yeux ne sont pas bonnes dans les zones d'estimation, que vous devez faire lors de la visualisation d'un graphique circulaire.

Cependant, vous pouvez utiliser camemberts que visualisations efficaces de données si - et seulement si - vous vous en tenez à la fin, ils étaient destinés à servir et de suivre les instructions de cette section.

Par définition, les camemberts sont des diagrammes circulaires divisés en tranches, avec la taille de chaque tranche montrant la valeur relative. En d'autres termes, un coup d'oeil, il devrait être facile de voir quelles tranches de la tarte contribuent le plus et le moins à l'ensemble de la tarte. Eh bien, il est pas tout à fait aussi facile que vous pouvez penser.

Jetez un oeil sur les deux façons les plus courantes camemberts sont utilisés:

• Trop de tranches sont affichées. Vous devriez limiter le nombre de tranches de gâteau à cinq. Affichage tranches supplémentaires qui sont trop petites pour être triées ne fera que distraire l'utilisateur du point principal. La figure suivante montre un diagramme circulaire affichant combien (en pourcentage) de chaque source de revenus a contribué au chiffre d'affaires global de l'entreprise dans le dernier quart.

  

  En bref, il est clair que T-shirts, pantalons capris, et casquettes de baseball combinés représentent 90 pour cent des ventes de l'entreprise. Quelle est pas si clair sont les produits qui composent les 10 pour cent restants des revenus.

  La figure ci-dessous montre une meilleure façon d'afficher les mêmes données. Notez que les autres produits sont combinés dans une tranche intitulé Autres. Ceci rend le diagramme plus facile à digérer. Vous mettez en évidence les principaux contributeurs et de montrer les contributions des tranches supplémentaires comme un seul secteur.

  

• Tranches de valeur égale sont affichés. Ceci est une autre erreur commune. Le graphique dans la figure ci-dessus a moins de cinq tranches, mais parce que la valeur de certains des tranches sont relativement les mêmes, il est difficile de comparer la contribution réelle de ces tranches individuelles rapport à l'autre une autre.

  La figure suivante affiche les mêmes données de la figure précédente dans un graphique à colonnes qui a été fixé pour trier dans l'ordre croissant.

  

  Remarquez comment il est plus facile de voir les produits qui ont contribué le plus de revenus, même si les différences dans certaines des valeurs sont très minces?

Sauf si vous êtes en développement des visualisations de données statiques tels que l'infographie ou un rapport annuel dans lequel les données ne sont pas mis à jour dynamiquement, éviter d'utiliser des camemberts. La réalité est que la plupart des visualisations Big Data vont être mis à jour dynamiquement à partir d'une certaine base de données en temps réel, ce qui rend presque impossible de contrôler la sortie de données. Le risque de rupture de l'un, sinon les deux, des règles de camemberts fournies dans cette section est très haute en fin de compte, le risque ne vaut pas rendre les données difficiles à lire.