Datavisualisation : 4 exemples de représentations graphiques à ne surtout pas suivre

Datavisualisation : 4 exemples de représentations graphiques à ne surtout pas suivre

Dans nos articles précédents, nous vous avions donné quelques règles pour construire un tableau de bord qui a du sens pour votre activité. Si certaines de ces règles sont élémentaires, vous allez voir qu’il est fréquent pour beaucoup d’oser le freestyle dans leurs data viz! Nous avons voulu réunir ici un florilège des data-visualisations qui au final n’ont plus vraiment de sens…

Pour cela, nous sommes allés nous approvisionner sur WTFviz (What The Fuck Viz). Qu’est-ce que c’est ? Un tumblr (ou blog) qui vous propose de dénoncer les plus mauvaises représentations graphiques que vous pouvez croiser dans votre vie quotidienne. Alors oui, on le sait, c’est pas gentil de se moquer, mais nous n’avons pas pu résister à la tentation de vous montrer une sélection des erreurs les plus communes pour vous aider dans vos futures créations.

N’en faire qu’a sa tête concernant le choix du type de graphique

Comme nous avons pu le voir dans le blog de Data Colada (La Peste Graphique) beaucoup ne sont pas de grands fans de la représentation « camembert », utilisée à tort et à travers dans beaucoup de tableaux de bord et de visualisations. Mais il en faut pour tous les gouts! Libre à vous de choisir un camembert pour visualiser vos données ….si cela a du sens!

indicateur camembert

Qu’est-ce qui ne va pas ici ?

-Rappelez vous que théoriquement, pour avoir du sens, le total des parts de votre camembert doit être égal à 100%. L’auteur a ici cherché à représenter le pourcentage de naissances prématurées en fonction de l’origine ethnique. Mais cela ne marchera pas avec un camembert, qui est censé représenter la part de différentes catégories dans un total. On préférera ici un graphique en barre par exemple (Heureusement que chez vizzboard on vous propose un assistant de choix de graphique ;))
-Les couleurs choisies : on n’a pas forcement tous un sens artistique très développé mais le dégradé de marron on doit avouer que ce n’est pas terrible (même pour représenter les origines ethniques)

Préférer l’esthétique à la compréhension

Nous avons ci-dessous une très jolie représentation visuelle signée Asics qui a réalisé une étude sur les blessures les plus communes des coureurs répertoriés dans son application My Asics. Cela partait d’une bonne intention…si seulement on arrivait à comprendre quelque chose au graphique.

representation graphique

Qu’est-ce qui ne va pas ici ?

-L’auteur a voulu représenter trop d’informations sur un graphique qui s’avère inadapté. Combo ! Le résultat ? Au premier coup d’œil, on apprécie le joli graphique mais on est incapable de dire quelle est la blessure la plus fréquente chez les coureurs, ni le temps nécessaire à leur rétablissement.

-L’auteur a privilégié le plaisir de l’œil : graphique qui rappelle le logo asics, insertion d’une très grande image au centre, aucune mise en valeur des différentes données représentées via une variation de couleurs ou de tailles…On est perdus !

Faire des faux pas sur l’utilisation des couleurs

Nous vous l’avions déjà dit dans notre précédent post : au delà de l’esthétique, le choix des couleurs pour vos représentations graphiques est extrêmement important car il intervient immédiatement dans la compréhension de la donnée. Avec cette visualisation de données signée la Mairie de New York, à première vue, on pourrait mal comprendre le message.

visualisation mairie de newyork

Qu’est ce qui ne va pas ici ?
Alerte rouge, l’été 2016 a connu moins de crimes que l’année dernière ! Attendez, quoi ? L’auteur a voulu représenter une baisse importante du nombre de crimes à New York par rapport à l’été précédent. Une bonne nouvelle donc. Tout avait bien commencé : l’utilisation d’indicateurs en forme de flèches, une mesure visible au premier coup d’œil mais….le rouge a une connotation négative ! A la première lecture on n’est donc pas vraiment sûrs de ce que la mairie de New York essaye de nous dire. Pensez donc bien à respecter la signification des couleurs.

Et pour conclure

Nous terminerons cet article par cette superbe datavisualisation qui, vue comme ça, nous laisse perplexes. Je crois que le mot de la fin revient à la personne qui l’a postée sur WTFviz : « Une image vaut mille mots » ne veut pas dire que pour devez littéralement mettre mille mots sur votre graphique… »

exemple graphique

Bref, vous l’aurez compris, restez simple dans la construction de vos graphiques et datavisualisations et rappelez vous de toujours privilégier la compréhension 🙂