Catalogue de visualisation de données : trouver la méthode adaptée à vos données

• The Data Visualisation Catalogue est une page de recherche qui aide à trouver des types de visualisation selon le message que l’on veut faire passer avec ses données
• Au lieu de choisir un graphique à partir de son nom, on peut réduire les options à partir de catégories fonctionnelles comme la comparaison, les relations ou la distribution
• La classification n’est pas une réponse parfaite, mais elle constitue un point de départ pratique pour aligner objectif d’analyse et objectif de communication
• Les catégories proposées incluent la comparaison, les proportions, les relations, la hiérarchie, les concepts, la localisation, la relation partie-tout, la distribution, le fonctionnement des choses, les processus et méthodes, les mouvements ou flux, les motifs, les plages, les données dans le temps, l’analyse de texte et les outils de référence
• Pour choisir un graphique, définir d’abord « ce que l’on veut montrer » permet de sélectionner plus rapidement des candidats de graphiques adaptés aux données

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Méthode de choix d’un graphique

• The Data Visualisation Catalogue est structuré pour permettre de trouver un graphique à partir de « ce que l’on veut montrer »
• Les graphiques sont classés selon leur fonction de visualisation des données et le message que l’on veut transmettre au public
• Associer chaque graphique à une seule fonction n’est pas un système parfait, mais cela peut servir de guide pour choisir un graphique adapté à un objectif d’analyse ou d’explication

Classification par fonction

• Comparaison : Comparisons
• Proportions : Proportions
• Relations : Relationships
• Hiérarchie : Hierarchy
• Concepts : Concepts
• Localisation : Location
• Partie-tout : Part-to-a-whole
• Distribution : Distribution
• Fonctionnement des choses : How things work
• Processus et méthodes : Processes & methods
• Mouvement ou flux : Movement or flow
• Motifs : Patterns
• Plage : Range
• Données dans le temps : Data over time
• Analyse de texte : Analysing text
• Outil de référence : Reference tool

[GN⁺]

Avis sur Hacker News

• Ce site est bien quand on veut produire un impact visuel, mais si l’objectif est de visualiser des données, je trouve qu’il donne des conseils assez discutables
  Si l’on regarde la section sur les proportions [0], on y trouve des options comme les circle packing ou les cartes à bulles, mais si le but est d’amener le public à s’intéresser aux données elles-mêmes, ces approches sont presque parmi les pires
  Les humains sont très mauvais pour interpréter les tailles relatives des surfaces, en particulier celles des cercles. On peut s’en servir si l’objectif est de donner l’impression « il y a des données et on sait aussi faire du design » et de passer sans questions difficiles, mais ce n’est pas une bonne visualisation de données. Mieux vaut utiliser un graphique en barres
  [0] https://datavizcatalogue.com/search/proportions.html

• J’avais vu un autre site que j’aurais dû mettre en favori à l’époque. C’était une page en HTML à l’ancienne, créée par un vétéran de la visualisation de données, et elle récapitulait presque exhaustivement quoi utiliser dans quelle situation
  Elle était pleine de conseils contre-intuitifs qui paraissaient évidents après coup, et ce que j’aimais particulièrement, c’est qu’elle se concentrait d’abord sur les types de données, avant seulement de recommander une forme de visualisation

  • Il s’agit peut-être de [1]. C’est l’une des deux options que j’aime montrer aux étudiants qui découvrent la visualisation de données
    [1] https://www.data-to-viz.com/
    À noter que la page de présentation contient une liste assez détaillée de taxonomies historiques de graphiques
  • Je ne sais pas pour le site web, mais vu la description, il pourrait probablement s’agir de Edward Tufte. Lui et Stephen Few ont été en quelque sorte des pionniers de la visualisation de données moderne
    https://www.edwardtufte.com/
  • C’est peut-être celui-ci
    https://eazybi.com/blog/data-visualization-and-chart-types
  • Je me demande si l’expression « expert greybeard en visualisation de données » fait simplement référence à l’âge, ou à une attitude/une sensibilité plus ancienne. Ou bien si cela désigne quelqu’un comme un sorcier ?

• Sur iOS, les publicités étaient beaucoup trop agressives, et la vidéo en pop-up gênait l’utilisation. Le sujet m’intéressait vraiment, mais à cause des pubs, le site a perdu toute crédibilité en moins d’une minute

  • https://www.ft.com/content/c7bb24c9-964d-479f-ba24-03a2b2df6...
    C’est l’une de mes ressources préférées, et elle est très intuitive
  • Sur iOS, il suffit de passer à Brave. Je n’ai pas rencontré ce problème sur ce site. C’est dommage, cela dit, d’y avoir mis autant de pubs
  • Firefox mobile + uBlock Origin

• Le potentiel est bon et j’aime bien l’organisation par thème, mais les éléments à base de publicités et de clickbait me plaisent beaucoup moins

  • Cela aurait été mieux si le site listait tous les types de graphiques sur une seule page, comme la documentation de seaborn
    Là, pour voir à quoi ressemble une boîte à moustaches, il faut passer deux publicités et cliquer

• Je me demande ce qui serait recommandé pour montrer une série d’événements dans le temps, lorsque les événements peuvent aussi être reliés entre eux
  C’est un peu comme un graphe de nœuds avec une dimension temporelle. Je bute sur ce problème de visualisation depuis un bon moment, mais je n’ai toujours pas trouvé d’approche applicable

  • La visualisation de graphes temporels reste encore très insuffisante. Cela dépend probablement beaucoup de l’aspect d’une coupe du réseau à un instant donné
    S’il y a 10 à 20 nœuds et pas trop d’arêtes, on peut placer les nœuds sur une chronologie avec une disposition circulaire fixe, et ne faire varier que les arêtes au fil du temps
    Au-delà, on entre vite dans le domaine de la pelote de cheveux, même sans évolution temporelle. Une pelote de cheveux qui change dans le temps devient encore moins utile qu’une pelote de cheveux classique
    Les dispositions standard fondées sur les forces ne sont en réalité pas très utiles, sauf pour voir la structure globale d’un graphe. Quand on essaie de les faire évoluer dans le temps, cette inutilité devient encore plus évidente. Je pense que si cette disposition est devenue la norme, c’est probablement parce que la visualisation a l’air impressionnante
    La plupart des visualisations de données ont le même problème. Il semble presque y avoir une propriété selon laquelle plus une visualisation est impressionnante et belle, moins elle est utile pour apporter des enseignements sur les données elles-mêmes
  • Il suffit de penser à une partition musicale. Il y a cinq lignes horizontales, l’axe y représente la hauteur, et l’axe x la position dans le temps
    Par exemple, s’il existe 5 types d’événements qui se produisent à des fréquences différentes au fil du temps, il suffit de les placer sous forme de points sur la portée
    On peut tracer des lignes entre les événements qui sont liés entre eux
    Si l’on dessine les lignes de la portée, mieux vaut les rendre pâles, uniquement pour aider à classer les événements
    S’il y a plus de 5 types d’événements, on peut ajouter d’autres lignes. Idéalement, il faudrait rester sous les 20 lignes ; au-delà, cela commence à devenir visuellement très brouillon
  • Pour un support imprimé ou un graphique statique, on peut utiliser un diagramme d’Ishikawa, peut-être accompagné d’un diagramme de réseau avec une légende. Pour une vidéo ou une interface interactive, on a davantage de souplesse
    Au final, le support de diffusion détermine à lui seul beaucoup de choix
  • Il faut d’abord savoir quelles décisions doivent être prises à partir de ces données, et quelles tâches l’utilisateur doit accomplir
  • Il faut dessiner le graphe directement et voir si les nœuds peuvent réellement être placés sur une chronologie

• Il me semble qu’il manque les diagrammes UpSet