Qu'est-ce que la visualisation de données ? Guide complet des outils, techniques et bonnes pratiques

Imaginez faire défiler des lignes de données à l'infini, sans parvenir à distinguer les informations clés qui s'y cachent. C’est la réalité de nombreuses entreprises aujourd’hui, avec près de 402,74 millions de téraoctets de données générées chaque jour. Comment donner du sens à tout cela ? La réponse se trouve dans la visualisation de données.

Organisations et particuliers s'appuient sur les données pour déterminer les causes des problèmes et définir des actions concrètes. Mais avec un volume de données en constante augmentation, il devient de plus en plus difficile d’y voir clair. Notre réflexe naturel est de chercher des motifs et de la structure : c’est ainsi que nous stockons l’information et apprenons de nouvelles choses. Lorsque les données ne sont pas présentées de manière visuelle et soignée, repérer ces motifs et structurer l’information devient difficile, voire parfois impossible.

Dans cet article, nous verrons comment la visualisation de données répond à ce défi. Nous expliquerons ce qu’est la visualisation de données, pourquoi elle est importante, des conseils pour développer vos compétences, les graphiques les plus courants et les outils pour visualiser vos données. 

Qu'est-ce que la visualisation de données ?

La visualisation de données est le processus qui consiste à représenter graphiquement des données. Il s’agit de traduire des données dans un contexte visuel, au moyen de graphiques, diagrammes, animations, infographies, etc. L’objectif est de nous aider à identifier plus facilement tendances, valeurs aberrantes et motifs. Nous explorons ce concept en détail dans notre cours Understanding Data Visualization.

Les professionnels des données utilisent régulièrement des visualisations pour synthétiser les principaux enseignements et les partager avec les parties prenantes concernées.

Par exemple, un data analyst peut créer des visualisations pour les équipes de direction, qui s’en servent ensuite pour piloter l’organisation. Autre exemple : les data scientists utilisent des visualisations pour dévoiler la structure sous-jacente des données et ainsi mieux les comprendre.  

Compte tenu de la finalité de la visualisation de données, deux idées essentielles sont à retenir : 

1) Un moyen de rendre les données accessibles : la meilleure façon de rendre quelque chose accessible, c’est de rester simple. Mais la simplicité dépend du contexte : ce qui est évident pour un enfant de dix ans ne l’est pas forcément pour un titulaire de doctorat. La visualisation de données vise donc à rendre des données accessibles aux personnes concernées, quel que soit leur profil. 

2) Un moyen de communiquer : c’est le prolongement du point précédent. Pour communiquer efficacement, tout le monde doit « parler la même langue ». Que vous travailliez seul ou en équipe, vos visualisations doivent faire émerger des insights pertinents pour leur public. Un CEO privilégiera des éléments directement actionnables, tandis qu’une équipe de machine learning voudra comprendre les performances de ses modèles. 

En bref, la visualisation de données est une technique qui facilite l’identification des motifs et des tendances dans les données. 

Notre aide-mémoire de visualisation de données illustre les concepts clés de la data viz

Pourquoi la visualisation de données est-elle si importante pour les data scientists ?

La data science est un domaine interdisciplinaire qui mobilise méthodes scientifiques, processus, algorithmes et systèmes pour extraire connaissances et insights de données bruitées, structurées ou non (voir notre guide what is data science pour une explication approfondie). Le défi pour les data scientists, c’est qu’il n’est pas toujours possible de « relier les points » à partir de données brutes : c’est là que la visualisation prend toute sa valeur. Voyons pourquoi c’est un outil si puissant pour les data scientists. 

Découvrabilité et apprentissage

Les data scientists doivent bien comprendre les données qu’ils utilisent. La visualisation leur permet de faire ressortir les aspects les plus informatifs, et de saisir rapidement l’essentiel — pour eux comme pour les autres. Par exemple, repérer une tendance dans un tableau est bien plus complexe que de la voir représentée visuellement. Nous y reviendrons plus loin dans l’article. 

Storytelling 

Depuis des siècles, les histoires servent à transmettre l’information. Elles sont efficaces car elles créent un lien émotionnel avec le public, ce qui aide à mieux comprendre et mémoriser. Le data storytelling est une forme de visualisation : il aide les data scientists à donner du sens à leurs données et à les partager dans un format clair et compréhensible. 

Efficacité 

Il est parfois possible d’extraire des insights directement des bases de données, mais cela demande une concentration extrême et représente un coût important pour l’entreprise. La visualisation est bien plus efficace dans ces cas. Par exemple, pour identifier toutes les entreprises déficitaires en 2024, il suffit de mettre en rouge celles dont le résultat est inférieur à zéro, et en vert celles au-dessus de zéro. Les entreprises à l’équilibre restent neutres. C’est beaucoup plus rapide que de parcourir la base et marquer chaque entreprise manuellement. 

Esthétique 

Des données brutes peuvent être informatives, mais rarement engageantes. La visualisation permet de transformer des données utiles mais ternes en connaissances claires et attrayantes. Soigner l’aspect visuel s’accorde avec notre nature d’êtres essentiellement visuels : nous traitons l’information bien plus vite lorsqu’elle stimule notre vision.  

Comment apprendre la visualisation de données

La visualisation de données est une compétence clé pour toute personne qui travaille avec des données, des business analysts aux data scientists. La maîtriser vous permet de communiquer des insights avec impact, pour des décisions vraiment basées sur les données. Si vous vous demandez par où commencer, nous proposons de nombreuses ressources pour vous guider à chaque étape — débutant comme niveau avancé.

Voici comment vous lancer :

1. Commencez par les fondamentaux

Si vous débutez complètement, il est essentiel de comprendre les fondamentaux avant de plonger dans des outils et techniques avancés. DataCamp propose des parcours structurés pour vous guider.

• Ressource recommandée : Understanding Data Visualization. Ce cours présente les concepts clés de la visualisation et vous apprend à concevoir et interpréter des visualisations simples mais efficaces. Il couvre les types de graphiques essentiels, les bonnes pratiques et la pensée critique appliquée aux données.
• Sujets abordés :
  • Types de graphiques de base (histogrammes en barres, camemberts, courbes)
  • Erreurs courantes en visualisation
  • Comment choisir le bon graphique pour vos données

2. Visualisez sans coder

Si vous n’êtes pas encore à l’aise avec la programmation, nous proposons des cours sur des outils permettant de créer des visualisations sans écrire de code. Idéal pour les profils métiers, les managers et toute personne souhaitant produire rapidement des visualisations pertinentes.

• Ressource recommandée : Power BI Fundamentals. Power BI est un outil puissant et no-code pour créer des tableaux de bord et rapports interactifs. Ce parcours vous apprend à utiliser son interface intuitive pour concevoir des visualisations percutantes.
• Ressource recommandée : Tableau Fundamentals. Tableau est un autre outil de référence pour créer des tableaux de bord interactifs et visuellement attrayants. Grâce au glisser-déposer, explorez facilement les données et réalisez des visualisations éclairantes.
• Sujets abordés :
  • Construction de tableaux de bord interactifs
  • Nettoyage et préparation des données pour la visualisation
  • Bonnes pratiques de data storytelling

3. Développez vos compétences en code pour des visualisations avancées

Prêt à mettre les mains dans le code ? Apprendre à créer des visualisations en Python ou en R élargira considérablement vos possibilités de personnalisation et d’automatisation.

• Ressource recommandée : Data Visualization with Python. Python offre des bibliothèques puissantes (Matplotlib, Seaborn, Plotly) pour tout réaliser, des courbes simples aux visualisations interactives complexes. Ce parcours vous donnera de solides bases.
• Ressource recommandée : Data Visualization with R. R est largement utilisé pour les statistiques et la visualisation. Le package ggplot2 est une référence pour produire des graphiques esthétiques et informatifs. Dans ce parcours, vous apprendrez à créer des visualisations de haute qualité et à tirer parti de la manipulation de données avec R.
• Sujets abordés :
  • Création de visuels personnalisés avec Matplotlib, Seaborn et ggplot2
  • Compréhension de graphiques avancés (histogrammes, cartes de chaleur, nuages de points)
  • Visualisations interactives avec Plotly et Shiny

4. Exercez-vous avec des projets

Après les bases, la pratique est indispensable pour progresser. Les projets pratiques de DataCamp vous permettent d’appliquer vos compétences sur des jeux de données réels et de gagner en expérience.

• Ressource recommandée : Data Visualization Projects. Ces projets guidés vous font travailler sur des datasets concrets pour mettre en œuvre ce que vous avez appris. Vous créerez des visualisations de A à Z, de l’exploration des données à la conception d’une communication visuelle efficace.
• Exemples de projets :
  • Exploring the Evolution of LEGO – Apprenez à créer des visualisations qui analysent les tendances de production des sets LEGO avec Matplotlib et Seaborn en Python.
  • Understanding the Gender Gap in College Degrees – Créez des graphiques en ligne et des aires avec Python pour visualiser l’évolution des disparités de genre selon les filières universitaires.

5. Poursuivez votre apprentissage et restez à jour

La visualisation de données évolue en permanence, avec de nouveaux outils et techniques. DataCamp met régulièrement à jour ses cours et en lance de nouveaux pour suivre les dernières tendances.

• Ressource recommandée : Data Visualization Cheat Sheet. Gardez cet aide-mémoire à portée de main : graphiques courants, bonnes pratiques de design, et conseils pour choisir la bonne visualisation selon vos données et votre audience.
• Explorez de nouveaux outils : Gardez une longueur d’avance en découvrant des outils de pointe comme Plotly Dash ou D3.js (bibliothèque JavaScript) au fil de votre progression.

Outils de visualisation de données

Les professionnels des données, comme les data scientists et les data analysts, s’appuient généralement sur des outils de visualisation pour travailler plus efficacement et mieux communiquer leurs résultats.

Ces outils se divisent en deux catégories : 1) sans code et 2) avec code. Voyons quelques outils populaires dans chaque catégorie. 

Outils sans code

Tout le monde dans votre organisation n’est pas forcément technophile. L’absence de compétences en programmation ne doit pas vous empêcher d’extraire des insights. On peut ne pas coder et être à l’aise avec les données : lire, écrire, communiquer et raisonner avec les données pour prendre de meilleures décisions basées sur les données. 

Les outils sans code sont donc une solution accessible pour celles et ceux qui ne programment pas (même si des profils techniques peuvent aussi les utiliser). Concrètement, il s’agit d’interfaces graphiques capables d’exécuter des scripts natifs pour traiter et enrichir les données.

Quelques exemples d’outils sans code : 

Power BI

Power BI est une solution Microsoft très populaire pour la visualisation et la business intelligence. C’est l’un des outils BI les plus utilisés au monde pour le reporting, l’analytics en libre-service et la prévision. Cette plateforme facilite le nettoyage, l’analyse et l’exploration rapide des données de votre organisation. 

Si vous souhaitez apprendre Power BI, commencez par le parcours de compétences Power BI Fundamentals de DataCamp.  

Tableau

Tableau compte également parmi les outils de business intelligence les plus utilisés. Son interface simple en glisser-déposer le rend accessible à tous pour explorer des données et créer des visualisations interactives. 

Le parcours Tableau Fundamentals de DataCamp est une excellente porte d’entrée. 

ChatGPT

ChatGPT s’est rapidement imposé pour aider à visualiser des données. Comme nous l’expliquons dans notre article sur GPT-4o, avec quelques prompts, vous pouvez mettre en évidence des tendances dans vos données. L’IA générative change notre façon d’aborder les données, et ce n’est qu’un début ! Découvrez notre parcours ChatGPT Fundamentals pour apprendre à utiliser cet outil puissant. 

Visualiser avec du code 

Si vous êtes plus technique, vous préférerez peut-être utiliser un langage de programmation pour visualiser vos données. L’explosion des volumes de données a renforcé la popularité de Python et R, grâce à leurs bibliothèques dédiées au traitement et à la visualisation. 

Passons en revue quelques-unes d’entre elles. 

Packages Python 

Python est un langage interprété de haut niveau et polyvalent. Il propose plusieurs excellentes bibliothèques de graphiques pour la visualisation, parmi lesquelles :

• Matplotlib 
• Seaborn 
• Plotly
• Bokeh

Le parcours Data Visualization with Python est une excellente séquence de cours pour booster vos compétences en data science avec les bibliothèques de visualisation les plus populaires et robustes de Python.

Packages R 

R est un langage dédié au calcul statistique et à la création de graphiques. C’est un formidable outil d’analyse, capable de produire (presque) tout type de visuel grâce à ses nombreux packages. Parmi les plus populaires : 

• ggplot2
• Lattice
• highcharter
• Leaflet
• RColorBrewer
• Plotly

Consultez les parcours Data Visualization with R et Interactive Data Visualization in R pour faire passer vos visualisations au niveau supérieur avec R. 

Graphiques courants en visualisation de données

Nous avons vu que la visualisation est un moyen efficace de présenter et communiquer des données. Dans cette section, nous allons couvrir la création de quelques types de graphiques courants — un excellent point de départ pour la plupart des tâches de data viz — à l’aide de Python et de la bibliothèque Matplotlib. Nous partagerons aussi des cas d’usage pour chaque graphique. 

Accédez au code complet dans ce cahier DataLab. 

Table de fréquences

Une table de fréquences permet de représenter le nombre d’occurrences d’un événement ou d’une valeur. On l’utilise souvent pour calculer des statistiques descriptives. Par exemple, on peut vouloir comprendre l’effet d’une caractéristique sur une décision finale. 

Créons un exemple de table de fréquences avec le Car Evaluation Data Set du référentiel UCI Machine Learning et Pandas.

import pandas as pd"""source: https://heartbeat.comet.ml/exploratory-data-analysis-eda-for-categorical-data-870b37a79b65"""def frequency_table(data:pd.DataFrame, col:str, column:str):    freq_table = pd.crosstab(index=data[col],                            columns=data[column],                                     margins=True)    rel_table = round(freq_table/freq_table.loc["All"], 2)    return freq_table, rel_tablebuying_freq, buying_rel = frequency_table(car_data, "class", "buying")print("Two-way frequency table")print(buying_freq)print("---" * 15)print("Two-way relative frequency table")print(buying_rel)

Diagramme en barres

Le diagramme en barres est l’une des visualisations les plus simples et efficaces. On l’utilise pour comparer des catégories. Par exemple, visualiser le nombre de cas frauduleux vs non frauduleux, ou la répartition des notes attribuées à un film.  

Voici comment créer un diagramme en barres en Python : 

"""Starter code from tutorials pointsee: https://bit.ly/3x9Z6HU"""import matplotlib.pyplot as plt# Dataset creation.programming_languages = ['C', 'C++', 'Java', 'Python', 'PHP', "Other", "None"]employees_frequency = [23, 17, 35, 29, 12, 5, 38]# Bar graph creation.fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))plt.bar(programming_languages, employees_frequency)plt.title("The number of employees competent in a programming langauge")plt.xlabel("Programming languages")plt.ylabel("Frequency")plt.show()

Diagrammes circulaires

Les diagrammes circulaires (camemberts) sont également simples et efficaces. Ils servent à comparer des parts d’un ensemble. Exemple classique : représenter les parts de marché des smartphones. Implémentons-le en Python.  

"""Example to demonstrate how a pie chart can be used to represent the marketshare for smartphones.Note: These are not real figures. They were created for demonstration purposes."""import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt# Dataset creation.smartphones = ["Apple", "Samsung", "Huawei", "Google", "Other"]market_share = [50, 30, 5, 12, 2]# Pie chart creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.pie(market_share,        labels = smartphones,        autopct='%1.2f%%')plt.title("Smartphone Marketshare for April 2021 - April 2022",          fontsize=14)plt.show()

Courbes et diagrammes en aires

Les courbes sont idéales pour visualiser des tendances ou des évolutions dans le temps. Par exemple, représenter les ventes de baskets sur le mois de juillet. 

import matplotlib.pyplot as plt# Data creation.sneakers_sold = [10, 12, 8, 7, 7, 10]dates = ["Jul '1", "Jul '7", "Jul '14", "Jul '21", "Jul '28", "Jul '31"]# Line graph creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.plot(dates, sneakers_sold)plt.title("Sneakers sold in Jul")plt.ylim(0, 15) # Change the range of y-axis.plt.xlabel("Dates")plt.ylabel("Number of sales")plt.show()

Le diagramme en aires est une variante de la courbe, avec la zone sous la ligne remplie d’une couleur ou d’un motif. 

Voici exactement les mêmes données représentées en aires : 

# Area chart creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.fill_between(dates, sneakers_sold)plt.title("Sneakers sold in Jul")plt.ylim(0, 15) # Change the range of y-axis.plt.xlabel("Dates")plt.ylabel("Number of sales")plt.show()

Les aires empilées sont également très courantes pour montrer l’évolution de plusieurs variables dans le temps. Par exemple, plutôt que les ventes totales, on peut visualiser les ventes par marque sur le mois de juillet. 

# Data creation.sneakers_sold = [[3, 4, 2, 4, 3, 1], [3, 2, 6, 1, 3, 5], [4, 6, 0, 2, 1, 4]]dates = ["Jul '1", "Jul '7", "Jul '14", "Jul '21", "Jul '28", "Jul '31"]# Multiple area chart creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.stackplot(dates, sneakers_sold, labels=["Nike", "Adidas", "Puma"])plt.title("Sneakers sold in Jul")plt.ylim(0, 15) # Change the range of y-axis.plt.xlabel("Dates")plt.ylabel("Number of sales")plt.legend()plt.show()

Chaque graphique montre exactement les mêmes données, sous un angle différent. 

Histogrammes

Les histogrammes servent à représenter la distribution d’une variable numérique. 

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.random.sample(size=100) # Graph will change with each runfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.hist(data, bins=6)plt.title("The distribution of data")plt.xlabel("Data")plt.ylabel("Frequency")plt.show()

Nuages de points

Les nuages de points visualisent la relation entre deux variables. On y ajoute souvent une droite de régression pour révéler la tendance générale. Exemple d’usage : représenter l’impact de la température sur les ventes de glace. 

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# Data creation.temperature = np.array([30, 21, 19, 25, 28, 28]) # Degree's celsiusice_cream_sales = np.array([482, 393, 370, 402, 412, 450])# Calculate the line of best fitX_reshape = temperature.reshape(temperature.shape[0], 1)X_reshape = np.append(X_reshape, np.ones((temperature.shape[0], 1)), axis=1)y_reshaped = ice_cream_sales.reshape(ice_cream_sales.shape[0], 1)theta = np.linalg.inv(X_reshape.T.dot(X_reshape)).dot(X_reshape.T).dot(y_reshaped)best_fit = X_reshape.dot(theta)# Create and plot scatter chartfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.scatter(temperature, ice_cream_sales)plt.plot(temperature, best_fit, color="red")plt.title("The impact of weather on ice cream sales")plt.xlabel("Temperature (Celsius)")plt.ylabel("Ice cream sales")plt.show()

Cartes de chaleur

Les cartes de chaleur utilisent un code couleur pour représenter l’intensité entre deux dimensions. Un cas d’usage : illustrer des prévisions météo (zones rouges = forte pluie). On peut aussi les utiliser pour représenter le trafic web et, plus largement, des données tridimensionnelles. 

Pour créer une carte de chaleur en Python, nous allons utiliser Seaborn, une bibliothèque de haut niveau basée sur Matplotlib.  

import numpy as npimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.random.rand(8, 10) # Graph will change with each runfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))sns.heatmap(data)plt.title("Random Uniform Data")plt.show()

Treemaps

Les treemaps représentent des données hiérarchiques sous forme de rectangles imbriqués. Ils sont très utiles pour visualiser des relations de « partie à tout » sur de nombreuses catégories, par exemple en ventes.  

Pour construire un treemap en Python, nous allons utiliser Plotly, qui permet de créer des graphiques interactifs. 

"""Source: https://plotly.com/python/treemaps/"""import plotly.express as pximport numpy as npdf = px.data.gapminder().query("year == 2007")fig = px.treemap(df, path=[px.Constant("world"), 'continent', 'country'], values='pop',                  color='lifeExp', hover_data=['iso_alpha'],                  color_continuous_scale='RdBu',                  color_continuous_midpoint=np.average(df['lifeExp'], weights=df['pop']))fig.update_layout(margin = dict(t=50, l=25, r=25, b=25))fig.show()

3 conseils pour une visualisation de données efficace

La visualisation de données est un art. Développer vos compétences demande du temps et de la pratique. Voici trois conseils pour progresser dans la bonne direction : 

Conseil n° 1 : posez une question précise 

La première étape — et la plus cruciale — pour créer une visualisation efficace consiste à partir d’une question claire et spécifique. Sans cela, vous risquez de produire des visuels flous et difficiles à interpréter.

• Exemple : si vous analysez des ventes, plutôt que « Comment évoluent les ventes cette année ? », soyez plus précis : « Comment les ventes en ligne aux États-Unis du produit X ont-elles évolué au T3 par rapport au T2 ? »

Formuler une question précise vous aide à focaliser la visualisation sur la réponse, en évitant les informations superflues qui pourraient perdre le lecteur.

• Mauvais exemple : un tableau de bord chargé montrant les ventes sur cinq ans par région, type de produit et canal.
• Bon exemple : un simple diagramme en barres comparant les ventes en ligne US entre T2 et T3 pour un produit donné.

Conseil n° 2 : choisissez la visualisation adaptée

Tous les graphiques ne se valent pas. Un mauvais choix peut brouiller le message et semer la confusion. Chaque type a ses forces et convient à des données spécifiques.

• Exemple : pour montrer une part d’un ensemble, un camembert peut convenir. Pour des évolutions dans le temps, préférez une courbe ou un diagramme en barres.

Choisir le bon type de graphique :

• Barres : comparer des catégories.
• Courbe : montrer des tendances dans le temps.
• Camembert : représenter des proportions.
• Nuage de points : identifier des relations entre deux variables.
• Mauvais exemple : utiliser un camembert pour montrer l’évolution du chiffre d’affaires.
• Bon exemple : une courbe pour mettre en évidence les variations mensuelles et faire ressortir les tendances.

À retenir : alignez le type de graphique sur la question et les données pour gagner en clarté.

Conseil n° 3 : mettez en avant l’essentiel

Dans une visualisation, guidez l’attention du public vers les points clés. Un usage pertinent des couleurs, tailles et éléments de design permet de souligner l’information prioritaire.

• Exemple : si vous montrez le chiffre d’affaires de plusieurs produits, utilisez des couleurs vives pour les meilleures ventes et des tons atténués pour les autres, afin de diriger le regard.

Voici quelques leviers pour mettre en évidence l’essentiel :

• Couleurs contrastées : distinguez clairement les points importants.
• Variations de taille : rendez les éléments critiques plus grands ou plus gras.
• Annotations : ajoutez des rappels ou surlignages directement sur le graphique pour attirer l’attention.
• Mauvais exemple : un nuage de points où tous les points ont la même couleur et taille.
• Bon exemple : un nuage de points avec des marqueurs plus grands et contrastés pour les valeurs extrêmes ou les tendances, et un dégradé de couleur pour l’intensité.

À retenir : des choix de design subtils — couleurs, tailles, libellés — améliorent fortement la compréhension rapide des insights clés.

Dernières réflexions

Une visualisation efficace s’appuie sur notre tendance naturelle à reconnaître les motifs. L’usage des couleurs, formes, tailles, etc. est un moyen redoutable pour mettre en lumière l’information essentielle.

La visualisation de données est un art : réussir implique de poser une question précise, de sélectionner la représentation adaptée et de mettre en avant l’essentiel. Ne vous découragez pas si vos premiers essais ne sont pas parfaits : la progression vient avec la pratique. Les nombreux cours de visualisation de données de DataCamp sont une excellente ressource pour devenir un·e expert·e de la data viz.