Construire des graphiques efficaces

 
  1 jour       540       Tout public    
Objectifs de la formation

Produire un graphique est devenu une tâche très commune et très simple. De nombreux logiciels, depuis un simple tableur jusqu’aux logiciels de DataViz en passant par des outils statistiques, proposent des fonctionnalités graphiques avancées. Cette formation combine une approche théorique (des éléments de psychologie cognitive pour savoir ce que le cerveau retient d’une image) et la présentation d’exemples très concrets produits avec les logiciels Excel ou R.

Cette formation répond à deux questions : quel type de graphique pour quel type de données ? Comment optimiser la perception de votre message ?


Prérequis

Connaissances de base en statistique (formation Statistique 1).


Public visé

Chargés d’études statistiques, Data Scientists, économistes, sociologues, d’une manière générale toute personne ayant à présenter des résultats statistiques sous forme de graphiques.


Programme détaillé

La statistique est en général riche de résultats, principalement chiffrés. La formation propose quelques bases théoriques pour les rendre accessibles à un large public (sémiologie graphique) et les moyens de les mettre en pratique. Elle fait le point sur les principaux types de graphiques et sur leur mode d’emploi, qu’ils soient destinés au statisticien, au décideur (pour les tableaux de bord) ou au grand public.

Principes de psychologie cognitive

  • Œil, cerveau et mémoire
  • Attributs pré-attentifs
  • Principes du gestaltisme

Optimiser les graphiques classiques

  • Quand utiliser un camembert, des bâtons, une courbe ?
  • Superposer plusieurs informations
  • Choix des couleurs, des échelles
  • Treillis et graphiques multiples

Représentations graphiques alternatives

  • Sparkline : un graphique dans un tableau
  • Treemap : représenter une hiérarchie
  • Radar : représenter un profil sur de nombreux axes quantitatifs
  • Boîte à moustaches : représenter une distribution quantitative

Du tableur aux logiciels statistiques et de DataViz : les outils pour réaliser des graphiques efficaces

 

Pour construire des graphiques efficaces, plusieurs outils sont disponibles, chacun offrant ses propres avantages et fonctionnalités. Voici quelques-uns des principaux outils utilisés.

  • Tableurs (Excel, Google Sheets) : Les tableurs offrent des fonctionnalités graphiques de base pour créer des graphiques tels que les graphiques en barres, les graphiques circulaires et les graphiques linéaires. Ils conviennent généralement pour des visualisations simples et rapides. Cependant, leurs options de personnalisation peuvent être limitées.

  • Logiciels de DataViz (Tableau, Power BI) : Les logiciels de DataViz sont spécialement conçus pour créer des visualisations de données interactives et attrayantes. Ils offrent une gamme étendue de graphiques, de tableaux de bord personnalisables et de fonctionnalités d’exploration des données. Ils permettent également de connecter différentes sources de données pour des analyses plus avancées.

  • Logiciels statistiques (R, Python) : R et Python sont des langages de programmation couramment utilisés dans l’analyse de données et la visualisation. Ils offrent des bibliothèques puissantes et flexibles (ggplot2, matplotlib, seaborn) pour créer des graphiques complexes et personnalisés. Ces logiciels sont particulièrement adaptés aux besoins avancés en matière de statistiques et d’analyse de données.

  • Outils de visualisation en ligne (Datawrapper, Infogram) : Ces outils permettent de créer facilement des graphiques et des infographies en ligne, sans nécessiter de compétences en programmation ou en analyse de données. Ils offrent des modèles préconçus, des options de personnalisation et des fonctionnalités de partage. Ils sont idéaux pour des visualisations rapides et simples.

  • Bibliothèques JavaScript (D3.js, Chart.js) : Les bibliothèques JavaScript offrent une flexibilité maximale pour créer des visualisations personnalisées et interactives. D3.js est une bibliothèque puissante et polyvalente pour la création de visualisations de données complexes, tandis que Chart.js propose des options de graphiques prédéfinis et faciles à utiliser.