Visualisation interactive- Qu'est ce que c'est ?
La visualisation interactive, consiste à utiliser des logiciels d'analyse de données pour manipuler et explorer les représentations graphiques de données. Il s'agit d'une évolution du concept de "dataviz" (visualisation de données) reposant sur l'incorporation d'outils d'interaction.
Grâce à ces outils, il est plus facile de modifier les paramètres d'une visualisation de données afin de voir plus de détails, de dégager des informations, de générer des questions pertinentes et d'exploiter pleinement les données.
La visualisation interactive de données apporte de nombreux bénéfices par rapport aux visualisations dites "statiques". Elle est particulièrement adaptée aux larges ensembles de données complexes, puisqu'elle permet d'identifier et d'isoler les informations.
Cette méthode permet tout d'abord d'identifier les tendances plus rapidement. Ceci s'explique notamment par le fait que le cerveau humain traite les représentations visuelles plus rapidement. Ainsi, les données présentées visuellement sont plus faciles à comprendre.
De même, les visualisations interactives permettent d'identifier plus efficacement les relations de cause à effet entre les données en se focalisant sur des métriques spécifiques.
Elles permettent également une meilleure "narration" des données, en présentant une histoire au sein de laquelle il est possible de mettre en lumière ou de filtrer les informations pertinentes. De la même manière, la visualisation interactive aide à simplifier les données complexes grâce à la possibilité de filtrer les informations ou de zoomer sur un point en particulier.
En comparaison, une visualisation statique n'offre ni outils d'interaction ni changements au fil du temps. Elle ne permet d'observer les données que d'un seul point de vue. Cette approche est donc plus adaptée aux ensembles de données moins complexes, et notamment à communiquer une vision prédéterminée.
Les visualisations interactives encouragent davantage à l'exploration et à l'autonomie de l'utilisateur, mais coûtent aussi plus cher à mettre en place. Pour choisir entre une visualisation statique ou interactive, prenez en compte le retour sur investissement, la complexité des données et les préférences de l'audience.
Une visualisation de données interactive doit présenter plusieurs caractéristiques principales. Tout d'abord, il est important qu'un nombre suffisant de données soient disponibles pour la mettre en place.
En outre, les données doivent pouvoir être présentées de façon intuitive et compréhensible. Enfin, la visualisation interactive doit permettre de dégager des insights pertinentes et exploitables.
Commencez tout d'abord par identifier vos objectifs, par cerner les contraintes, et par concevoir un modèle, une interface utilisateur et une technologie à l'aide des différents outils de visualisation interactive à votre disposition.
N'hésitez pas à tester votre visualisation interactive pour vous assurer de sa fonctionnalité, de sa sécurité et de ses performances. Afin de pouvoir mettre à jour la visualisation avec de nouvelles données, songez à implémenter des méthodes de mise à jour rapides.
Il existe de nombreuses bibliothèques populaires permettant de créer vos propres visualisations de données interactives. Parmi les plus utilisées, on compte Altair, Bokeh, Celluloid, Matplotlib, nbinteract, Plotly, Pygal et Seaborn.