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Pour accompagner les entreprises qui veulent garder le cap du numérique, nous vous présentons le numérique en pratique. Des pratiques inspirantes, des cas concrets et des actualités élaborés avec nos partenaires pour vous aiguiller dans vos choix et vos projets de transformation. Inspirez-vous !                                                              

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Guide des meilleures pratiques de l’analytique visuelle

Il faut du temps, de la patience, un souci du détail et des connaissances de base des meilleures pratiques d’analyse visuelle pour transformer des visualisations simplement exactes en visualisations particulièrement performantes. Pour vous aider, nous avons établi une liste importante des techniques qui vous permettront de commencer.

Guide des meilleures pratiques de l'analytique visuelleCommencez par vous poser quelques questions Quel est le message que vous essayez de transmettre ? L’étape la plus importante pour créer une visualisation véritablement performante consiste à connaître précisément le message qu’elle doit véhiculer. Les données aujourd’hui sont innombrables. Il est très facile de se perdre parmi la multitude de nuages de points et de géocodages. Il est essentiel que votre visualisation ait un objectif bien défini et que vous soyez particulièrement sélectif lorsque vous choisissez les données à inclure dans votre visualisation.

 Choisissez le type de graphe approprié Lorsque vous avez un objectif en tête, il est temps de réfléchir aux types d’analyses qui permettront de l’atteindre. Par exemple, les courbes, les graphes d’aire et les graphes à barres sont les visualisations les mieux à même d’afficher l’évolution des tendances. Par ailleurs, vous devez essayer de placer le temps sur l’axe X et la mesure sur l’axe Y. Ce choix permettra d’intégrer les conventions culturelles en matière de tendance. Nous présenterons également les types de graphes adaptés à la comparaison, au classement, à la corrélation, à la distribution, à l’analyse partie-intégralité et les meilleures méthodes de visualisation des données géographiques.

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