Recherche effectuée par Dan
Vous en avez assez de fouiller dans des montagnes de données ? Les graphiques sont la clé de la clarté.
Les graphiques représentent visuellement des données ou des informations à l'aide de graphiques, de tableaux ou de diagrammes. Ils permettent de présenter des informations complexes de manière claire et concise, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des données. Les graphiques sont largement utilisés dans divers domaines, notamment les affaires, la finance, les statistiques, la recherche et l'analyse de données.
Les outils et les logiciels de visualisation graphique ont également évolué, facilitant la création de graphiques dynamiques et interactifs par les particuliers et les organisations. Ces outils permettent la personnalisation, les mises à jour en temps réel et l'intégration de sources de données multiples. Il semble que la science des données soit un outil précieux dans le monde actuel axé sur les données, permettant une analyse efficace des données, une communication efficace et une prise de décision éclairée dans divers domaines.
Cet article présente tout ce qu'il faut savoir sur les avantages, les différents types de graphiques et la manière de créer des graphiques en Python.
C'est parti !
Pourquoi la visualisation des données est-elle importante ?
La visualisation des données transcende les frontières des industries et des carrières, servant d'outil universellement efficace pour fournir des informations de la manière la plus efficiente possible.
Étape cruciale de tout processus commercial, la visualisation des données transforme les données brutes en informations exploitables. Elle modélise et présente les informations de manière claire et concise, permettant ainsi une prise de décision éclairée.
Dans le domaine de l'analyse avancée, les scientifiques des données exploitent les algorithmes d'apprentissage automatique pour affiner davantage la compilation des données. Ils créent des visualisations qui sont non seulement faciles à comprendre, mais qui offrent également des niveaux d'interprétation plus profonds, permettant ainsi aux entreprises de découvrir des opportunités cachées et d'optimiser leurs efforts.
La fonction première et l'objectif de la visualisation des données est de communiquer efficacement des informations à l'aide de données visuelles, qui offrent une compréhension universelle et rapide. Grâce à la visualisation des données, les entreprises peuvent identifier les domaines à améliorer, déterminer les facteurs influençant la satisfaction et l'insatisfaction des clients et prendre des décisions éclairées concernant des produits spécifiques, y compris leur marché cible et leur distribution optimale.
Enfin, la visualisation des données permet aux groupes de parties prenantes, aux chefs d'entreprise et aux décideurs d'obtenir de meilleures informations, de prévoir les volumes de ventes et d'anticiper la croissance future.
Les avantages de la visualisation des points de données
Dans le monde actuel axé sur les données, vous devez tirer parti de la visualisation des données pour transformer des informations complexes en images captivantes qui révèlent facilement la valeur cachée et les connaissances.
Pour vous convaincre davantage, voici quelques exemples de l'intérêt de disposer de graphiques de données organisés :
En tant qu'entreprise
Outre les services de développement de produits, notre capacité à fournir des solutions personnalisées de visualisation d'histogrammes nous distingue des autres entreprises du même secteur. Cette offre unique vous permet de répondre à des besoins et à des exigences spécifiques, en fournissant des visualisations sur mesure qui communiquent efficacement des informations sur les données.
- Réduction des coûts et des risques : En identifiant les domaines à améliorer et en évitant les erreurs coûteuses, la visualisation des données peut aider les clients à réduire considérablement les coûts et à atténuer les risques.
- Avantage concurrentiel : La visualisation des données permet aux clients d'obtenir des informations précieuses, de développer des stratégies innovantes et de garder une longueur d'avance sur la concurrence dans leurs secteurs respectifs.
- Accessibilité et commodité : En externalisant les tâches de visualisation des données, les entreprises peuvent accéder à des services d'experts sans investir dans des ressources ou des logiciels supplémentaires.
Au sein de l'organisation
Les données de votre organisation peuvent être utilisées pour diverses raisons qui maximisent l'impact sur l'entreprise. Il s'agit notamment de
- Améliorer la transparence et la responsabilité : Le partage des visualisations de données avec les employés et les parties prenantes peut favoriser la transparence et instaurer la confiance. Le fait de voir clairement les données permet à chacun de comprendre les performances de l'organisation et de tenir les dirigeants responsables de leurs décisions.
- Encourager la collaboration et l'alignement : Les représentations visuelles des points de données peuvent contribuer à combler les lacunes en matière de communication entre les différents services et parties prenantes. Le partage d'informations au moyen de diagrammes, de graphiques et de tableaux de bord permet de s'assurer que tout le monde est sur la même longueur d'onde et travaille à la réalisation d'objectifs communs.
- Favoriser l'innovation et la créativité : L'analyse exploratoire des données par la création de diagrammes à barres et de diagrammes en boîte, entre autres, peut susciter de nouvelles idées et inspirer des solutions créatives pour relever les défis. En explorant visuellement les données, les organisations peuvent encourager l'innovation et développer des stratégies uniques pour prospérer dans un environnement concurrentiel.
L'utilisation de la visualisation des données dans votre organisation vous permettra certainement de mieux comprendre la situation et de trouver la meilleure solution. Exemple de tableau de bord que vous pouvez utiliser :
- Tableau de bord des médias sociaux - Il vous permet de suivre le taux d'engagement, les impressions, les adeptes, etc. de notre entreprise. Voici un tableau de bord échantillon vous pouvez vérifier.
- Tableau de bord de la gestion de projet - Gardez la trace de toutes les tâches de l'équipe et voyez leur efficacité dans la réalisation d'un projet. Prenez-le comme un exemple de tableau de bord de gestion de projet.
- Tableau de bord de la gestion des talents - Tracez et organisez les variables des talents de votre entreprise afin d'aborder les problèmes et de les résoudre avec de nouvelles stratégies. Consultez ce échantillon à titre de référence.
5 types courants de graphiques de données
Différents types de diagrammes de données sont utilisés pour représenter différents types de données et de relations. Voici quelques-uns des types de diagrammes de données les plus courants :
- Diagrammes à barres : L'utilisation de barres de différentes hauteurs pour représenter les valeurs de chaque catégorie. Elles permettent de comparer plusieurs groupes de données, comme le nombre de clients répartis par tranches d'âge ou le chiffre d'affaires.
- Tracés linéaires : Un graphique linéaire permet de visualiser les tendances et les changements dans les données au fil du temps. Il utilise une ligne pour relier les points représentant la valeur des données à différents moments.
- Tableaux de dispersion : Un diagramme de dispersion est utilisé pour montrer la relation entre deux variables. Vous regardez les points qui représentent les valeurs de deux variables pour chaque point de données.
- Plaques d'encadrés : Un diagramme en boîte affiche la distribution d'une variable continue. La boîte représente le milieu 50% des données, une ligne représente la médiane et les moustaches représentent les autres points de données.
- Diagrammes à secteurs : Un diagramme circulaire montre comment un tout est divisé en parties. Les parts d'une tarte représentent une proportion de chaque catégorie dans les données.
5 graphiques avec Python
Python fournit une gamme de bibliothèques puissantes pour la visualisation de données, ce qui en fait un excellent choix pour créer des graphiques dynamiques et personnalisables. Parmi les bibliothèques graphiques Python les plus connues, citons Matplotlib, Ggplot, Seaborn, Plotly et Pandas Visualization.
Python est très apprécié pour l'analyse avancée des données, ce qui en fait le langage de programmation préféré pour le développement de logiciels de visualisation de données. Son vaste écosystème de bibliothèques permet aux développeurs d'exploiter divers outils et techniques de visualisation pour analyser et présenter les données de manière efficace.
Matplotlib
Matplotlib est une bibliothèque mature et polyvalente qui sert de base à de nombreuses autres bibliothèques graphiques. Elle offre un ensemble complet d'outils pour créer différents types de diagrammes, de graphiques et de tracés, des simples graphiques linéaires aux cartes thermiques et histogrammes complexes. Matplotlib est hautement personnalisable, ce qui permet de contrôler finement l'apparence et la fonctionnalité de vos visualisations.
Plotly
Plotly est bien plus qu'une simple bibliothèque de visualisation de données open-source. Il fait partie d'un écosystème complet de Plotly, Inc. qui englobe Dash (une bibliothèque de tableaux de bord Python) et des services d'application de visualisation de données pour les entreprises. Plotly est donc le choix idéal pour créer des visualisations interactives et des tableaux de bord adaptés aux besoins de l'entreprise.
Plotly fournit à la fois une interface de haut niveau pour un développement rapide et une interface de bas niveau pour un contrôle fin. Sa fonction unique de rendu des tracés à partir de simples dictionnaires, associée à une vaste gamme de types de graphiques prédéfinis, vous permet de créer des visuels percutants sans effort.
Ggplot
Ggplot est une bibliothèque populaire inspirée du paquetage ggplot2 de R. Elle offre une approche de la grammaire des graphiques pour la visualisation des données, ce qui rend son utilisation intuitive et facile. Elle propose une approche de la visualisation de données basée sur la grammaire graphique, ce qui la rend intuitive et facile à utiliser. Ggplot met l'accent sur la clarté et la cohérence du code, ce qui permet d'obtenir un code plus propre et plus facile à maintenir. Il est particulièrement adapté à la création de visualisations complexes et en couches.
Seaborn
Seaborn est une bibliothèque Matplotlib intégrée, spécialisée dans la visualisation de données statistiques. Elle offre une large gamme de types de données statistiques et de thèmes, vous permettant de créer des visualisations visuellement attrayantes et informatives de vos données. Seaborn fournit également des fonctions de haut niveau permettant d'effectuer des comparaisons statistiques et d'explorer des données.
Pandas
Pandas, une bibliothèque d'analyse de données populaire, est également dotée de capacités de visualisation intégrées. Bien qu'elles ne soient pas aussi complètes que d'autres bibliothèques spécialisées, elles offrent un moyen pratique de créer rapidement des visualisations simples directement à partir de vos DataFrames Pandas. Cela peut s'avérer particulièrement utile pour l'analyse exploratoire des données et la production d'informations de base.
Autres outils graphiques honorables
Vous pouvez également créer un diagramme à barres et d'autres visualiseurs à l'aide de ces outils :
Bibliothèques Javascript
Voici quelques bibliothèques de graphiques pour javascript :
D3js, Chartjs, highchartjs, etc.
Outils de BI
Voici quelques outils de BI :
PowerBI, Qlik, Tableau, etc.
Google looker studio
Conclusion
L'utilisation de Plotly a simplifié le processus de création de camemberts en ne nécessitant que quelques lignes de code tout en offrant de nombreuses options de personnalisation.
En résumé, les graphiques sont essentiels car ils simplifient les données complexes, facilitent l'analyse et la prise de décision, améliorent la communication et permettent d'explorer et de comprendre les informations de manière plus efficace.
Dans l'ensemble, il reste un outil précieux dans le monde d'aujourd'hui axé sur les données, permettant une analyse efficace des données, une communication efficace et une prise de décision éclairée dans divers domaines.
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Vous croulez sous les données ? Vous vous sentez dépassé par la complexité de l'utilisation de Python pour créer un diagramme de dispersion ? Si vous n'avez pas la possibilité de créer des diagrammes linéaires ou des diagrammes à barres groupées pour vos données essentielles, vous prenez du retard sur vos concurrents.
Mais en ayant les bons outils et l'expertise à vos côtés, vous avez une chance d'être au top. StarTechUP est là pour vous aider !
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