Pourquoi l’analytique visuelle?

Ce contenu fait partie de Tableau Blueprint, un cadre de maturité vous permettant d’approfondir et d’améliorer la façon dont votre organisation utilise les données pour générer de l’impact. Pour commencer votre voyage, faites notre évaluation(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre).

L’analytique visuelle est un moyen d’explorer et de comprendre les données. Elle soutient et accélère le processus d’analyse lui-même. Vous pouvez poser une question, obtenir la réponse et poser des questions de contrôle, tout cela dans une interface visuelle. Une histoire prend forme d’une synthèse visuelle à l’autre. Plus tard, vous pourrez retracer l’histoire afin de repenser, d'explorer et de partager. En bref, l’analytique visuelle vous permet d’aller dans n’importe quelle direction avec vos pensées pendant que vous visualisez et interagissez directement avec les données.

Attributs préattentifs

L’analytique visuelle tire parti des attributs préattentifs pour vous guider vers les chemins les plus utiles. Ces attributs sont l’information que nous pouvons traiter visuellement presque immédiatement, avant que cette information soit envoyée aux parties du cerveau qui gèrent l’attention. Les attributs préattentifs sont présentés ci-dessous.


Attributs préattentifs

Ce sont généralement les meilleures façons de présenter les données, parce que nous pouvons voir ces modèles sans avoir besoin de penser ni de les traiter. En fait, ces attributs ont évolué chez les humains comme moyens d’évaluer rapidement une situation, de discerner un modèle et de choisir de réagir ou non. Les créateurs de contenu encoderont visuellement des données pour révéler de nouveaux renseignements lors de la création de visualisations dans Tableau.

Explication de l’encodage visuel

À mesure que vous déployez Tableau à l’échelle de l’organisation, certaines personnes verront la valeur immédiate de l’analytique visuelle, tandis que d’autres pourraient décider de continuer à utiliser les feuilles de calcul ou les rapports traditionnels dans un format tabulaire. Vous devrez probablement communiquer la valeur de l’analytique visuelle et aider ces personnes à voir les données différemment en parcourant ce qui est possible lorsque les données sont codées visuellement, à savoir en utilisant la couleur, la forme et la taille.

Les étapes ci-dessous sont utiles pour rendre les visualisations de données plus familières si vous les créez pour quelqu’un d’autre. Commencez d’abord par un format tabulaire familier. Voici un exemple de la façon dont quelqu’un pourrait voir les ventes et les bénéfices dans un tableau de texte. Pour trouver les valeurs les plus élevées et les plus basses, il faut une analyse complète des lignes et des colonnes.

Données tabulaires, simples

 

Ajouter de la couleur aux nombres négatifs et les mettre en forme avec des parenthèses les fait ressortir, mais seulement si vous cherchez des nombres négatifs. Pour tout le reste, une analyse du tableau est nécessaire pour comparer les valeurs.

 

Données tabulaires avec une couleur pour les valeurs négatives

 

Ensuite, en tant que format intermédiaire entre un tableau de texte et une visualisation complète, la couleur peut être appliquée aux mesures de ventes et de profit individuellement pour montrer des valeurs élevées et faibles, mais il faut quand même que l'utilisateur concilie les gammes de couleurs entre les deux mesures.

Données tabulaires avec les ventes et la rentabilité par dégradés de couleur

 

Enfin, montrez la visualisation complète avec les ventes encodées par longueur et profit encodé par couleur. Immédiatement, l’utilisateur peut voir les ventes les plus élevées et les bénéfices les plus faibles.

Données visuelles avec ventes par longueur de barre, rentabilité par couleur

 

Grâce à cette approche, vous pourrez présenter et expliquer les avantages de l’analytique visuelle aux utilisateurs Tableau de votre organisation. Vous pourriez enregistrer votre propre vidéo de présentation et l’afficher sur l’intranet d’habilitation.

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