Article précédent : Les 12 clés pour réussir ton datavisualisation (1/2)
07
Interactivité (si nécessaire)
Dans certaines dataviz avancées, l'ajout d'éléments interactifs peut améliorer l'expérience de l'utilisateur en permettant une exploration plus approfondie des données. Cette section examine quand et comment incorporer des éléments interactifs.
Détermination de la Nécessité de l'Interactivité
Avant d'ajouter des éléments interactifs, évaluez si c'est nécessaire. L'interactivité peut être utile lorsque les données sont complexes, que l'utilisateur a besoin de filtrer les informations ou d'explorer des détails spécifiques.
Choix des Éléments Interactifs
Si vous décidez d'ajouter des éléments interactifs, choisissez ceux qui sont les plus pertinents pour les besoins du client. Cela pourrait inclure des filtres, des outils de zoom, des info-bulles ou des graphiques dynamiques.
Exemple
Imaginons que vous travaillez sur une dataviz pour une entreprise de médias qui souhaite visualiser les performances de ses articles en ligne. Vous pourriez inclure un graphique interactif qui permet aux utilisateurs de sélectionner une période de temps spécifique et de voir instantanément les données détaillées pour cette période.
Test et Rétroaction Utilisateur
Après avoir ajouté des éléments interactifs, testez la dataviz avec des utilisateurs pour vous assurer que l'expérience est fluide et que les fonctionnalités sont intuitives. Tenez compte de leurs commentaires pour les améliorations.
L'interactivité peut rendre la dataviz plus engageante et plus utile pour l'observateur, à condition qu'elle soit bien conçue.
08
Test et Itérations
Une étape cruciale dans la création d'une dataviz efficace est la phase de test et d'itérations. Cette section explique comment recueillir des commentaires et améliorer votre dataviz en fonction de ces retours.
Collecte de Commentaires Utilisateur
Lorsque votre dataviz est prête, sollicitez des commentaires auprès d'un échantillon d'utilisateurs cibles. Ils peuvent identifier des problèmes de compréhension, de convivialité ou de lisibilité que vous n'avez pas remarqués.
Analyse des Retours
Analysez les commentaires des utilisateurs de manière approfondie. Identifiez les tendances dans les commentaires, les domaines spécifiques nécessitant des améliorations, et les éléments qui fonctionnent bien.
Exemple
Supposons que lors des tests de votre dataviz pour l'entreprise de vente au détail, certains utilisateurs aient exprimé des difficultés à comprendre un graphique particulier. D'autres peuvent avoir demandé davantage d'informations contextuelles. Ces retours peuvent vous guider vers des améliorations ciblées.
Itérations et Améliorations
Utilisez les retours pour apporter des modifications à votre dataviz. Cela peut impliquer des ajustements dans la conception, l'ajout d'explications supplémentaires ou des changements dans la disposition.
Nouveaux Tests
Une fois les modifications apportées, effectuez de nouveaux tests avec des utilisateurs pour vous assurer que les problèmes ont été résolus et que la dataviz est désormais plus efficace.
Le processus d'itérations est essentiel pour affiner votre dataviz et la rendre aussi informative et conviviale que possible.
09
Sensibilisation à l'Audience Cible
Pour une dataviz efficace, il est essentiel de tenir compte du niveau de connaissance et des besoins de l'audience cible. Cette section explore comment adapter la dataviz en fonction de l'audience spécifique.
Comprendre le Public Cible
Avant de concevoir votre dataviz, prenez le temps de comprendre le niveau de connaissance de l'audience. Sont-ils des experts dans le domaine ou des novices ? Cette compréhension vous aidera à adapter la complexité de la dataviz.
Adaptation de la Complexité
Si votre audience est composée de personnes ayant une expertise limitée dans le domaine des données, envisagez de simplifier la dataviz en évitant des éléments trop techniques. En revanche, pour un public expert, vous pouvez inclure des détails plus avancés.
Exemple
Supposons que vous créez une dataviz sur les performances financières pour une entreprise. Si le public est principalement composé de professionnels de la finance, vous pouvez inclure des métriques financières plus avancées. Cependant, si le public est plus diversifié, simplifiez la dataviz en utilisant des termes et des concepts compréhensibles par tous.
Communication Clé
Veillez à ce que la dataviz communique clairement les informations essentielles pour le public. Mettez en évidence les points clés qui sont pertinents pour eux.
L'adaptation à l'audience cible garantit que votre dataviz est pertinente et facile à comprendre pour ceux qui la consultent.
10
Outils de Dataviz
Le choix des bons outils est essentiel pour créer une dataviz efficace. Cette section explique les outils populaires utilisés pour la dataviz et comment les sélectionner en fonction des besoins.
Outils de Dataviz Courants
Présentez les outils de dataviz populaires, tels que Tableau, Power BI, Qlik, et d'autres. Expliquez leurs avantages et leurs domaines d'application.
Sélection de l'Outil Approprié
Lorsque vous choisissez un outil de dataviz, prenez en considération les besoins spécifiques du projet. Certains outils sont plus adaptés à des visualisations simples, tandis que d'autres permettent des dataviz plus avancées.
Apprentissage et Maîtrise
Indiquez l'importance de l'apprentissage et de la maîtrise de l'outil choisi. La connaissance de l'outil vous permettra de créer des dataviz plus efficaces et de gagner en efficacité.
Le choix de l'outil de dataviz approprié est un facteur clé pour réussir dans ce domaine.
11
Narration des Données
Pour rendre votre dataviz plus engageante et mémorable, il est important de raconter une histoire avec les données. Cette section explore comment incorporer une narration efficace dans votre dataviz.
Création d'une Histoire
Identifiez un récit ou une histoire que vous voulez raconter avec les données. Une histoire bien construite donne un contexte à la dataviz et la rend plus captivante.
Utilisation de Points Clés
Identifiez les points clés de votre histoire et assurez-vous qu'ils sont mis en évidence dans la dataviz. Utilisez des titres, des annotations ou des zones de mise en évidence pour attirer l'attention sur ces éléments.
Exemple
Imaginons que vous créez une dataviz pour une organisation environnementale pour montrer les tendances du changement climatique. Vous pourriez structurer votre dataviz pour montrer la progression des températures au fil des décennies, en mettant en évidence les années où des changements significatifs se sont produits.
Utilisation de Visuels Complémentaires
Enrichissez votre dataviz avec des visuels complémentaires, tels que des images, des infographies ou des graphiques. Ces éléments visuels peuvent renforcer le récit.
La narration des données transforme une dataviz en une expérience engageante qui permet au public de mieux comprendre le contexte et les implications des données.
12
Éthique et Transparence
L'éthique est un aspect essentiel de la dataviz. Cette section explore l'importance de maintenir l'éthique et la transparence dans la création et la présentation de visualisations de données.
Intégrité des Données
Assurez-vous que les données que vous utilisez sont exactes et non biaisées. La manipulation des données pour obtenir un résultat souhaité peut compromettre l'intégrité de la dataviz.
Attribution Appropriée
Lorsque vous utilisez des données provenant de sources externes, assurez-vous d'attribuer correctement la source. Cela renforce la transparence et la crédibilité de votre dataviz.
Exemple
Si votre dataviz inclut des données provenant d'une étude gouvernementale sur l'emploi, assurez-vous de citer clairement la source de ces données et d'indiquer la date de la collecte.
Visualisation Honnête
Veillez à ce que la visualisation reflète honnêtement les données. Évitez les déformations visuelles qui pourraient induire en erreur l'observateur.
Respect de la Vie Privée
Si votre dataviz inclut des données sensibles, assurez-vous de respecter la vie privée des individus en les anonymisant correctement. L'éthique et la transparence sont essentielles pour maintenir la confiance de votre public et la crédibilité de la dataviz.
CET ARTICLE VOUS A ÉTÉ UTILE ?
DONNEZ VOTRE AVIS !
Commentaires