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Le Blog de BBND – Actualités et nouvelles tendances du web > Tous les articles > Data > Les meilleures techniques visuelles pour explorer et comprendre les données
Data

Les meilleures techniques visuelles pour explorer et comprendre les données

Sara B.
De Sara B. 20 octobre 2023
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4 min de lecture
Google data studio présentant une visualisation de données soud divers types de graphiques
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L’Analyse exploratoire des données (AED) se traduit par un examen approfondi des données à l’aide d’outils statistiques et de visualisation, dans l’objectif de résumer les données, de découvrir des schémas, de tester des hypothèses, notamment pour élaborer des stratégies commerciales.

Histogrammes

Les histogrammes fournissent une représentation graphique de la distribution d’une seule variable continue en la divisant en intervalles et en affichant le nombre d’observations dans chaque intervalle. Ils aident à comprendre la distribution des données sous-jacentes en montrant les mesures de tendance centrale et de dispersion.

Nuages de points

Les nuages de points, une technique de visualisation fondamentale, montrent la relation entre deux variables continues. Chaque point sur le graphique représente une observation, sa position étant déterminée par les valeurs des variables comparées. Les nuages de points sont excellents pour identifier des schémas tels que des tendances, des groupes ou des valeurs aberrantes.

Boîtes à moustaches

Ce graphique contient des rectangles coupés en deux par une médiane

Les boîtes à moustaches affichent efficacement la distribution, la tendance centrale et la dispersion d’un ensemble de données. Elles fournissent des informations sur le minimum, le maximum, la médiane, les quartiles et les valeurs aberrantes potentielles des données, mettant en lumière l’asymétrie, la symétrie et la présence de valeurs aberrantes.

Diagrammes à barres

Graphique montrant des barres colorées de différentes hauteurs. Les barres sont différenciées par couleur

Les diagrammes à barres sont couramment utilisés pour visualiser et comparer des variables catégorielles. Ils utilisent des barres pour représenter la fréquence ou le nombre de chaque catégorie, ce qui facilite l’identification des catégories les plus prévalentes et leurs proportions relatives.

Graphiques linéaires

Graphique montrant une évolution.

Les graphiques linéaires sont idéaux pour visualiser les tendances ou les schémas des données au fil du temps ou dans des catégories ordonnées. Ils sont fréquemment utilisés pour mettre en évidence les tendances, les schémas ou les fluctuations dans les données de séries chronologiques ou d’autres données ordonnées.

Diagrammes circulaires

Diagramme mettant en avant différents pourcentages.

Les diagrammes circulaires sont efficaces pour afficher les proportions et les pourcentages d’un tout. Chaque tranche du diagramme représente une catégorie, la taille de la tranche correspondant à la part de la catégorie dans le tout. Les diagrammes circulaires fournissent une façon intuitive d’afficher les proportions relatives.

Cartes thermiques

représentation visuelle de données

Les cartes thermiques affichent la relation entre deux variables catégorielles en utilisant une intensité de couleur variable. Elles sont précieuses pour mettre en évidence les schémas, identifier les groupes au sein des données ou démontrer les relations.

Violons

graphique représentant des courbes qui s'étendent le long d'un trait vertical

Les violons, une combinaison de boîtes à moustaches et de courbes de densité de noyau, affichent la distribution d’une variable continue. Ils offrent des informations sur la dispersion, la tendance centrale et la forme de la distribution, ce qui en fait un outil puissant pour l’analyse exploratoire des données.

L’utilisation de techniques telles que les nuages de points, les histogrammes, les boîtes à moustaches, les diagrammes à barres, les graphiques linéaires, les cartes thermiques, les diagrammes circulaires et les violons améliore considérablement notre compréhension des données et guide les analyses ultérieures. Les analystes de données peuvent tirer des conclusions pertinentes et prendre des décisions éclairées en utilisant efficacement ces approches de visualisation.

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