Les meilleurs outils de visualisation de données pour 2022
- Microsoft Excel. Microsoft Excel est le programme le plus ancien (et probablement le plus connu) de cette liste.
- Microsoft Power BI. Microsoft Power BI est le cousin plus jeune et plus brillant d’Excel.
- Google Charts.
- Tableau.
- Zoho Analytics.
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Alors comment faire de la data visualisation ?
Les sources de données doivent être fiables. L’intégrité des données est la base pour une data visualisation pertinente. Vous devez vous assurer que vos informations sont correctes et à jour. Il est nécessaire de trier les datas pour une analyse optimale et de songer à utiliser toutes les données à votre disposition. Cela permet de croiser les informations et ainsi de ressortir une analyse plus complète pour mieux accompagner votre service marketing digital.
Pour créer une data visualisation efficace, il est essentiel de maîtriser les outils de graphique disponibles.
Quel outil de data visualisation de plus en plus utilisé permet de rendre la data plus accessible et compréhensible ?
DataHero est un outil idéal pour mieux comprendre votre data.Importez vos fichiers depuis n’importe quelle plateforme Cloud (Dropbox, Google Drive…) et passez-les dans le décodeur de données de DataHero.L’outil vous fera ensuite lui-même des recommandations de graphiques et de représentations adaptées à vos informations pour en faire ressortir des résultats pertinents.
Il offre une grande variété de graphiques qui permettent de mieux comprendre les données et de les analyser.
Et une autre question, comment choisir des représentations visuelles de données adaptées ?
Facilitez la lecture. Évitez l’occlusion. Cela se produit lorsque une ou plusieurs couches recouvrent l’information importante du graphique.
Qu’est-ce que piloter la donnée ? Le pilotage de la performance par la donnée
C’est sur ces données de gestion que les sociétés d’assurances doivent s’appuyer pour établir des prévisions et autres analyses, instaurer un pilotage agile et continu de leurs activités, et définir leurs plans stratégiques et valider leurs applications opérationnelles.
Comment choisir le bon graphique pour vos données ?
Bonnes pratiques de création d’un graphique à barres et histogramme
- Commencez l’axe des y à zéro. Nos yeux sont sensibles à l’aire des barres sur un graphique.
- Labellisez les axes. Cela donne le contexte à votre spectateur.
- Mettez des étiquettes de valeur sur les barres.
- Évitez d’utiliser trop de couleurs.
Quel type de diagramme est le mieux adapté ?
C’est le graphique idéal et le plus approprié pour mettre en évidence des tendances. Les lignes ou courbes vous permettent de relier des points et des valeurs individuelles, de visualiser une séquence ou encore d’afficher une tendance sur une période (comme un taux de réponse par jour).
Attention de ne pas ajouter trop de variables pour ne pas perdre en lisibilité.👉 5 conseils pour rendre vos graphiques intelligibles
Les gens demandent aussi comment représenter graphiquement des données ?
Les données issues de séries statistiques doubles avec une variable qualitative, l’autre quantitative, sont représentées graphiquement par une série de courbes de fréquence ou d’histogrammes (voir aussi page 78). Chaque courbe ou histogramme se rapporte alors à une catégorie de la variable qualitative. Alors comment faire un bon graphique ? Pour réussir mon graphique je dois :
- Travailler uniquement au crayon à papier.
- Tracer les axes, terminés par des flèches.
- Placer le zéro à l’intersection des deux axes.
- Nommer les axes en pensant à noter également les unités.
- Placer les graduations sur l’axe des ordonnées en choisissant une échelle appropriée.
Vous pouvez aussi demander comment bien nommer un graphique ?
1. En haut du graphique doit se trouver un titre faisant référence à la relation entre les deux variables identifiées sur les axes du graphique. Par exemple, dans ce graphique, la relation entre la tension et l’intensité du courant sera représentée. Le titre décrira la relation entre ces deux variables.
