L’analyse passe par la visualisation des données. La visualisation rend les données lisibles à notre cerveau et sert d’outil cognitif pour nous aider à comprendre les données. C'est ce qu'Alberto Cairo nomme la valeur fonctionnelle de la datavisualisation.
La visualisation de la donnée consiste en un encodage, c'est-à-dire une "conversion" d'une forme brute non interprétée (les data), à une forme raffinée interprétée (la dataviz).
Dans son usage journalistique, la mise en forme implique également un angle, autrement dit le message dont l'image doit être le vecteur.
Nous avons donc trois éléments constitutifs de la démarche :
Sylvain Lapoix a distingué trois critères pour une bonne visualisation :
Pour en savoir plus sur chacun des critères, consultez cette présentation :
Présentation “Formats, outils et bonnes pratiques de la visualisation de données”, Datactivist, 2020
<aside> 🤖 Connaissez bien ces critères, la notation en découle : Bienvenue dans le challenge data 6 !
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Pour choisir un format de visualisation de données, vous devez d’abord vous posez la question du besoin : quel message cherchez-vous à passer ? quelle est votre intention ? Normalement, ces questions ont déjà été posées à l’étape précédente et ne devrait pas poser de difficultés.
Une data visualisation porte avant tout une intention, la volonté de transmettre une information. De cette intention découlera le type de visualisation à utiliser.
Pour trouver un format, appuyez vous sur le dataviz project, un outil qui référence les formats de visualisation de données en lien avec les fonctions de la dataviz.
Intention = fonction de la data visualisation
Type de visualisation = format de la data visualisation