Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
Dans cette leçon, nous allons explorer les différentes formes de visualisations de données qui permettent de transformer des données brutes en informations compréhensibles et exploitables.
Les graphiques à barres sont utilisés pour comparer des quantités entre différentes catégories. Les barres peuvent être orientées horizontalement ou verticalement. La longueur de chaque barre est proportionnelle à la valeur qu'elle représente.
Avantages : Faciles à lire et à comprendre. Utiles pour comparer plusieurs catégories.
Exemple : Comparaison des ventes mensuelles de différents produits.
Les graphiques en secteurs, ou camemberts, représentent les parts d'un tout. Chaque secteur du cercle représente une proportion de l'ensemble.
Avantages : Visuels et intuitifs. Bons pour montrer la répartition proportionnelle.
Exemple : Répartition du budget d'une entreprise par département.
Les graphiques linéaires sont utilisés pour montrer des tendances dans le temps. Des points de données sont reliés par des lignes droites.
Avantages : Idéals pour représenter des séries temporelles. Faciles à suivre les changements au fil du temps.
Exemple : Évolution des températures moyennes au cours de l'année.
Les nuages de points montrent la relation entre deux variables en utilisant des points sur un axe X et un axe Y.
Avantages : Utile pour observer des relations ou corrélations. Peut afficher une grande quantité de données.
Exemple : Relation entre l'âge et le revenu des individus.
Les histogrammes ressemblent aux graphiques à barres, mais ils sont utilisés pour représenter la distribution d'une variable continue.
Avantages : Excellents pour montrer des distributions de fréquences. Aident à identifier des patterns comme les distributions normales.
Exemple : Distribution des notes des étudiants dans un examen.
Les cartes géographiques sont utilisées pour représenter des données liées à des emplacements géographiques.
Avantages : Bon pour visualiser des données démographiques. Donne un contexte spatial aux données.
Exemple : Répartition des cas de COVID19 par région.