Pourquoi faire de la visualisation de données?

De nos jours on retrouve des données partout. Je n’ai pas besoin de faire la démonstration pour t’en convaincre, je suis certaine que tu as déjà compris que l’informatisation de tous les processus fournit une quantité inimaginable de données à analyser. C’est de cette façon que la visualisation de données est devenue de plus en … Lire la suite de Pourquoi faire de la visualisation de données?

Une question de perception

Choisir le bon type de graphique pour présenter des données ce n’est pas seulement bien connaitre ses données pour représenter adéquatement la relation qu’on veut mettre en évidence. C’est aussi bien connaitre son audience. Choisir un type de graphique adapté à celui à qui il s’adresse est une autre façon de s’assurer que le message … Lire la suite de Une question de perception

Un arc-en-ciel de couleur

La couleur est l’élément esthétique le plus puissant. Il est possible de les utiliser dans plusieurs types de situations différentes. Ici je me concentre sur l’utilisation des couleurs pour représenter des valeurs quantitatives. Quand est-ce qu’on doit utiliser une seule couleur avec des dégradés du plus clair au plus foncée ou plusieurs couleurs pour représenter … Lire la suite de Un arc-en-ciel de couleur

Faire du design de graphique efficace!

Design graphique efficaceDownload Qu'est-ce qu'un graphique réussi? Je pense que le test ultime à lequel on peut soumettre nos visuels, si minutieusement réalisés, est de les présenter à quelqu’un qui ignore tout du sujet et de voir sa réaction. S’il comprend et arrive à dégager la conclusion clairement, c'est un succès! S'il te regarde avec … Lire la suite de Faire du design de graphique efficace!

Les 10 règles d’or de la visualisation de données

10 règles d'orDownload Règle 1: Garder ça simple!! C'est LE conseil le plus important! On se concentre sur un seul message (donc un seul graphique la plupart du temps) et on travaille à rendre le message le plus clair possible. Règle 2: On s'assure de comprendre le contexte On ne peu pas travailler à l'aveugle … Lire la suite de Les 10 règles d’or de la visualisation de données