Résumé

L’essor des nouvelles technologies et du Web a extraordinairement accéléré et simplifié la collecte, le stockage et l’accès aux données. Analysées et présentées de façon explicite et sensée, elles contribuent à faciliter la prise de décision, partager les connaissances et les idées, porter à un regard plus objectif sur le monde.

La data visualisation est ainsi devenue une discipline à part entière, outil privilégié des datajournalistes, scientifiques, statisticiens, ingénieurs, graphistes, designers, chercheurs en sciences de l’information, spécialistes du marketing. Pionnier de cette approche innovante, Nathan Yau présente dans cet ouvrage les meilleurs moyens de collecter, d’explorer, d’analyser et de représenter de façon créative de larges ensembles de données.

AU SOMMAIRE

Raconter une histoire avec les données. Plus que des chiffres • Que chercher ? • Design • Manipulation de données. Collecter les données • Structurer des données • Choix des outils pour la visualisation des données. Visualisation prête à l’emploi • Programmation • Visualisation des modèles temporels. Que chercher au fil du temps ? • Points discrets dans le temps • Données continues • Visualisation des proportions. Que rechercher dans les proportions ? • Parties d’un tout • Visualisation des relations. Quelles relations rechercher ? • Corrélation • Distribution • Comparaison • Identification des différences. Que rechercher ? • Comparaison entre plusieurs variables • Recherche des observations aberrantes • Visualisation des relations spatiales. Que chercher ? • Emplacements spécifiques • Régions • Au fil de l’espace et du temps • Concevoir avec un objectif. Se préparer • Préparer le public • Indices visuels • Bonne visualisation

Biographie auteur

Nathan Yau est diplômé en statistiques à l’Université de Californie, Los Angeles, et prépare un doctorat sur la visualisation et les données personnelles. Depuis 2007, il conçoit et crée des graphiques pour FlowingData, site web de référence dédié aux statistiques et à la conception de visualisations de données. Il collabore régulièrement avec The New York Times, CNN, Mozilla et SyFy.

www.editions-eyrolles.com

Chez le même éditeur

M. Lima, Cartographie des réseaux – L’art de représenter la complexité, 2013, 272 pages.

D. Rosenberg, A. Grafton, Cartographie du temps – Des frises chronologiques aux nouvelles timelines, 2013, 272 pages.

J. Gray, L. Bounegru, L. Chambers, N. Kayser-Bril, Guide du datajournalisme – Collecter, analyser et visualiser les données, 2013, 220 pages.

M. Briggs, Manuel du journalisme web – Blogs, réseaux sociaux, multimédia, info mobile, 2013,...

Nathan Yau

DATA VISUALISATION

De l’extraction des données à leur représentation graphique

Traduction et adaptation Xavier Guesnu Validation technique Jérôme Cukier

Authorized translation from the English language edition entitled Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics, by Nathan Yau (ISBN 9780470944882), by Wiley Publishing, Inc., Copyright © 2011 by Nathan Yau.

All rights reserved. No part of this book may be reproduced or transmitted in any form or any means, electronics or mechanical, including photocopying, recording or by any information storage retrieval system, without permission from Wiley Publishing, Inc.

French language edition published by Editions Eyrolles.

Traduction autorisée de l'ouvrage en langue anglaise intitulé Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics, de Nathan Yau (ISBN 9780470944882), publié par Wiley Publishing, Inc., Copyright © 2011 Nathan Yau..

Tous droits réservés. Aucune partie de l’ouvrage ne peut être reproduite, sous quelque forme et par quelque moyen que ce soit, électronique ou traditionnel, sans l’autorisation de Wiley Publishing, Inc.

Édition en langue française publiée par les éditions Eyrolles.

Toutes les illustrations de l’ouvrage sont © Tous droits réservés.

Illustration de couverture avec l’aimable autorisation de Mario Porpora © Tous droits réservés.

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En application de la loi du 11 mars 1957, il est interdit de reproduire intégralement ou partiellement le présent ouvrage, sur quelque support que ce soit, sans l’autorisation de l’Éditeur ou du Centre Français d’exploitation du droit de copie, 20, rue des Grands Augustins, 75006 Paris.

© Nathan Yau, 2011, pour l’édition en langue anglaise

© Groupe Eyrolles, 2013, pour la présente édition, ISBN 978-2-212-13599-2

À Bea, ma femme bien aimée

Remerciements

Ce livre n’aurait pas pu voir le jour sans le travail des spécialistes en données qui m’ont précédé et qui ont développé, et développent encore, les outils indispensables et ouverts pour que chacun puisse les utiliser. Les logiciels créés par ces généreux développeurs m’ont grandement facilité la vie et je suis sûr que ces derniers poursuivront leurs innovations.

Mes remerciements vont aussi aux lecteurs de FlowingData, grâce auxquels j’ai pu atteindre plus de personnes que je ne l’aurais jamais rêvé. Ils sont l’une des principales raisons de l’écriture de cet ouvrage.

Merci à Wiley Publishing, qui m’a permis de faire le livre que je souhaitais, et à Kim Rees qui qui m’a aidé à écrire un livre digne d’être lu.

Et enfin, je ne voudrais pas manquer de remercier mon épouse pour son soutien, ainsi que mes parents qui m’ont toujours encouragé à rechercher ce qui me rendait heureux.

Introduction

Les données n’ont rien de nouveau. L’être humain quantifie et classe des informations sous forme de tableaux depuis des siècles. Ces toutes dernières années cependant, tandis que j’écrivais pour mon site web consacré à la conception à la visualisation et aux statistiques, FlowingData, j’ai remarqué un extraordinaire essor, qui ne cesse de se poursuivre. Les améliorations apportées à la technologie ont grandement simplifié la collecte et le stockage de données, tandis que le Web permet d’y accéder en continu. Entre de bonnes mains, cette richesse des données peut être une mine d’informations pour aider à l’amélioration de la prise de décision, à une communication des idées plus claire et à un regard plus objectif sur le monde et sur soi-même.

À la mi-2009, le lancement de Data.gov par les États-Unis a marqué une étape importante dans la diffusion des données gouvernementales. Il s’agit d’un catalogue détaillé des données fournies par les agences fédérales et qui traduit la transparence des groupes et de l’administration. L’idée est que le citoyen sache comment le gouvernement dépense l’argent des impôts – jusque-là, l’administration évoquait plutôt une boîte noire. Un grand nombre de données de Data.gov étaient déjà accessibles sur les sites des agences éparpillés sur le Web, désormais elles sont rassemblées en un même lieu et leur mise en forme a été améliorée à des fins d’analyse et de visualisation. Les Nations unies en possèdent un équivalent, ou presque, avec UNdata ; peu après, le Royaume-Uni a lancé Data.gov.uk, tandis que des grandes villes comme New York, San Francisco et Londres ont aussi pris part à la mise à disposition de leurs données.

Les sites web collectifs se sont également orientés vers une plus grande ouverture grâce à des milliers d’API (Application Programming Interface) destinées à encourager et à inciter les développeurs à utiliser concrètement les données disponibles. Des applications telles que Twitter et Flickr en proposent certaines dont les interfaces utilisateur sont totalement différentes...

Chapitre 1

Raconter une histoire avec les données

Si vous réfléchissez au fonctionnement des systèmes de visualisation de données, qu’ils soient proposés dans les conférences ou dans les blogs, quel est leur point commun ? Tous racontent une histoire qui doit retenir votre intérêt. Elle a peut-être pour but de vous convaincre, de vous inviter à agir, de vous éclairer à l’aide de nouvelles informations ou de vous obliger à remettre en question votre vision de la réalité. Quoi qu’il en soit, la meilleure visualisation des données, indépendamment de son format et de sa présentation, est celle qui permet de voir ce que les données ont à dire.

Plus que des chiffres

Avouons-le, la lecture de données peut être fastidieuse si nous ignorons ce que nous cherchons. De prime abord, ce n’est qu’un amas de chiffres et de mots, sans autre signification que leur valeur brute. La grande force des statistiques et de la visualisation est de permettre de voir au-delà. Souvenez-vous que les données sont une représentation de la vie réelle. Ce ne sont pas que de simples chiffres. Les données racontent une histoire dont les principaux protagonistes ont pour nom sens, vérité ou beauté. Et, comme dans la « vraie » vie, les histoires sont parfois simples et claires ou parfois complexes et alambiquées. Certaines histoires conviennent mieux à un manuel, d’autres à une forme romanesque. C’est à vous, le statisticien, le programmeur, le designer ou le data scientist (spécialiste des données), de décider sous quelle forme l’histoire doit être racontée.

Ce fut l’une des premières choses que j’ai apprises quand je préparais mon diplôme de statisticien. Je dois reconnaître que, jusque-là, je considérais les statistiques comme de l’analyse pure et les données comme le résultat d’un processus mécanique. C’est bien souvent le cas. Dans la mesure où je m’étais spécialisé en tant qu’ingénieur électricien, il est vrai que je ne pouvais envisager les données sous une autre approche.

Ne vous en offusquez pas car ce n’est pas nécessairement négatif, mais au fil des années, j’ai réalisé que les données, outre leur valeur objective, présentaient souvent une dimension humaine.

Reprenons le cas du chômage aux États-Unis, par exemple. Il est facile de calculer des moyennes pour chaque État américain, mais elles varient beaucoup au sein même de ces États, voire d’un quartier à l’autre. Peut-être que l’une de vos connaissances a perdu son travail au cours des dernières années, et comme le dit l’adage, c’est la seule statistique qui compte… « Les chiffres représentant des êtres humains », c’est ainsi que nous devrions approcher les données. Inutile, bien sûr, de raconter l’histoire de chacun. Il existe une différence, subtile mais réelle, entre un taux de chômage qui croît de 5 % (ou 5 points) et plusieurs centaines de...

Chapitre 2

Manipulation de données

Avant de commencer à travailler sur l’aspect visuel proprement dit, vous avez besoin de données. Ce sont elles qui font l’intérêt d’une visualisation. Si vous n’avez aucune donnée intéressante, vous risquez de vous retrouver avec un graphique sans caractère ou une image très belle, mais inutilisable. Où trouver des données de qualité ? Et comment y accéder ?

Une fois en votre possession, les données doivent être mises en forme afin que vous puissiez les télécharger dans votre logiciel. Vous disposez peut-être de données sous la forme d’un fichier texte séparé par des virgules ou d’une feuille de calcul Excel, et vous avez besoin de les convertir en XML, ou inversement. Il se peut aussi que les données soient accessibles point par point à partir d’une application web, mais que vous vouliez une feuille de calcul complète… Apprenez à accéder aux données et à les traiter. Vous n’en maîtriserez que mieux la visualisation.

Collecter les données

Les données sont le cœur de toute visualisation. Heureusement, il existe de nombreux endroits où les trouver. Vous pouvez vous les procurer auprès d’experts du domaine qui vous intéresse ou au sein d’une grande variété d’applications en ligne. Vous pouvez aussi les collecter vous-même.

Données fournies par les tiers

Il s’agit de la solution la plus usuelle si vous travaillez en indépendant ou au sein du département graphique d’une grande entreprise. La collecte des données par un tiers allège le travail, mais vous devez être vigilant. Beaucoup d’erreurs peuvent se produire avant que vous ne teniez entre vos mains une feuille de calcul élégamment mise en forme.

Lorsque vous partagez des données avec des feuilles de calcul, les coquilles constituent l’erreur la plus fréquente à rechercher. Est-ce qu’il manque des zéros ? Le client ou le fournisseur de données voulait-il dire six au lieu de cinq ? À un certain moment, les données sont lues à partir d’une source, puis saisies dans Excel ou autre tableur (à moins que vous n’ayez importé un fichier texte délimité) et, par conséquent, une erreur de frappe innocente peut très bien avoir échappé aux différents contrôles et se retrouver sous vos yeux.

Il est nécessaire également de contrôler le contexte. Nul besoin que vous deveniez expert dans le domaine concerné, mais il faut savoir d’où proviennent les données, comment elles ont été recueillies et sur quoi elles portent. Cela vous aidera à créer un graphique de meilleure qualité et à raconter une histoire plus complète. Imaginons, par exemple, que vous étudiez les résultats d’un sondage. Quand celui-ci a-t-il eu lieu ? Qui l’a réalisé ? Qui a répondu ? De toute évidence, les résultats d’un sondage réalisé en 1970 auront une toute autre signification que ceux d’un sondage effectué aujourd’hui.

Recherche des sources

Si les données ne viennent pas à vous, il vous appartient d’aller les trouver. La mauvaise nouvelle est que cela entraîne un travail supplémentaire, mais la bonne nouvelle est qu’il est de plus en plus aisé de trouver des données pertinentes et qu’un ordinateur peut lire et charger dans un logiciel. C’est là où commence votre recherche.

Moteurs de recherche

Comment rechercher en ligne ? Utilisez Google. Une évidence peut-être, mais vous seriez surpris du nombre de courriers électroniques que je reçois où l’on me demande où l’on peut trouver tel ou tel ensemble de données ou obtenir des résultats pertinents à partir d’une recherche rapide. Personnellement, en dehors de Google, il m’arrive occasionnellement d’effectuer mes recherches avec Wolfram|Alpha, le moteur de recherche formel.

Le moteur de recherche Wolfram|Alpha est disponible à l’adresse http://wolframalpha.com. Il peut s’avérer particulièrement utile si vous recherchez quelques statistiques élémentaires sur un thème donné.

Directement à partir de la source

Si la requête directe des « données » ne se révèle pas utile, orientez vos recherches vers les sites personnels des universitaires spécialisés dans le domaine qui vous intéresse. Parfois, ils y publient leurs données. Sinon, explorez leurs articles et leurs travaux en vue d’y trouver d’éventuelles pistes. Vous pouvez aussi leur adresser un courrier électronique, mais assurez-vous au préalable que vous ne vous trompez pas d’interlocuteur. Sinon, chacun perdra son temps.

Vous pouvez également identifier des sources dans les graphiques publiés par les services de presse tels que The New York Times. Généralement, les sources de données sont mentionnées en petits caractères sur le graphique. Si tel n’est pas le cas, elles doivent être précisées dans l’article associé. Cela est particulièrement utile lorsque vous trouvez un graphique créé à partir de données qu’il vous intéresse plus particulièrement d’explorer. Visitez le site correspondant à la source, car il se peut que les données y soient disponibles.

Cela ne fonctionne pas toujours, il semblerait que la recherche de contacts soit un peu plus aisée quand vous adressez un courrier électronique en...

Chapitre 3

Choix des outils pour la visualisation des données

Dans le précédent chapitre, vous avez appris à rechercher et trouver les données et aussi à les récupérer au format requis. Vous voici donc prêt à les visualiser. L’une des questions que l’on me pose le plus fréquemment à ce stade est la suivante : « Quel logiciel dois-je utiliser pour visualiser mes données ? »

Heureusement, vous avez le choix. Certains logiciels, de type glisser-déplacer, sont prêts à l’emploi. D’autres nécessitent un peu de programmation. Cependant, il existe aussi des outils qui n’ont pas été conçus spécifiquement pour les graphiques de données, mais qui se révèlent néanmoins utiles. Le présent chapitre traite de ces différentes options.

Mieux vous savez utiliser les outils de visualisation et en tirer parti, moins vous risquez de vous retrouver à ne savoir que faire d’un ensemble de données et plus vous avez de chances de créer un graphique correspondant à votre vision.

Visualisation prête à l’emploi

Les solutions prêtes à l’emploi sont de loin les plus aisées pour les novices. Copiez et collez quelques données ou bien chargez un fichier CSV, et vous êtes prêt ! Cliquez simplement sur le graphique de votre choix et modifiez éventuellement une ou deux options de-ci de-là.

Options

Ces outils prêts à l’emploi varient selon l’application pour laquelle ils ont été conçus. Certaines applications, comme Excel, Google Drive ou encore Google Sheets, sont destinées à la gestion des données et aux graphiques de base, tandis que d’autres prennent en charge des analyses plus approfondies et l’exploration visuelle.

Microsoft Excel

Vous reconnaissez bien sûr la feuille de calcul illustrée à la figure 3-1, dans laquelle vous allez insérer les données.

Figure 3-1 Feuille de calcul Excel

Cliquez ensuite sur le bouton représentant un graphique en barres afin de créer le graphique de votre choix (figure 3-2) : graphique en barres, linéaire, en camembert ou nuage de points.

Certaines personnes dédaignent Excel, alors que c’est une application assez efficace pour les tâches simples. Je n’utilise pas Excel pour les analyses approfondies ou les graphiques destinés à une publication. Mais si je me trouve avec un petit ensemble de données dans un fichier Excel, comme c’est souvent le cas, et que je veux savoir rapidement ce que j’ai sous les yeux, je prépare un graphique en quelques clics seulement.

Cette simplicité d’utilisation est ce qui rend Excel si séduisant aux yeux du public, et ce n’est que justice. Mais, si vous souhaitez des graphiques de données d’une qualité supérieure, ne vous arrêtez pas là et employez des outils plus appropriés.

Les graphiques peuvent être ludiques

C’est dans Excel que j’ai créé mon premier graphique, dans le cadre d’un projet universitaire. Mon partenaire de projet et moi-même essayions de découvrir sur quelle surface les escargots se déplaçaient le plus rapidement. Je peux vous assurer que c’était une recherche innovante !

Même alors j’ai aimé créer un graphique. Il me fallut du temps pour apprendre (je découvrais aussi l’ordinateur, à l’époque), mais quand finalement, j’y parvins, ce fut une agréable satisfaction. J’entrais les nombres dans le tableur et obtenais instantanément un graphique que je pouvais modifier dans la couleur de mon choix – jaune vif, en l’occurrence.

Figure 3-2 Options des graphiques Excel

Google Sheets

Google Sheets correspond plus ou moins à la version cloud d’Excel, et reprend l’interface familière de ce dernier (figure 3-3).

L’application propose aussi les types de graphiques standards (figure 3-4).

Google Sheets offre toutefois certains avantages par rapport à Excel. Tout d’abord, comme vos données sont stockées sur les serveurs Google, vous pouvez les visualiser sur n’importe quel ordinateur, sous réserve qu’un navigateur web y soit installé. Connectez-vous à votre compte Google et en avant ! Vous pouvez aussi partager aisément votre feuille de calcul et collaborer en temps réel. Google Sheets propose également quelques options de graphiques supplémentaires, via la commande Gadget (figure 3-5).

Figure 3-3 Google Sheets

Figure 3-4 Google Spreadsheets

Figure 3-5 Gadgets Google

Si beaucoup de gadgets sont sans utilité, certains sont très utiles. Par exemple, vous pouvez aisément créer un graphique en mouvement avec vos données de séries temporelles (tout comme Hans Rosling). Vous trouverez également un graphique chronologique interactif avec lequel vous devriez être familier si vous visitez Google Finance (figure 3-6).

Visitez Google Drive à l’adresse http://drive.google.com et découvrez les feuilles de calcul Google Sheets.

Figure 3-6 Google Finance

Many Eyes

Many Eyes est le nom d’un portail de visualisation géré par IBM. Il s’agit d’une application en ligne qui permet de charger les données en tant que fichier texte délimité et d’explorer ce dernier via un ensemble d’outils de visualisation interactifs. L’objectif initial de Many Eyes était de voir s’il était possible d’analyser des ensembles de données conséquents comme groupes, d’où le nom du projet. Si plusieurs yeux sont braqués sur un ensemble de données volumineux, un groupe peut-il détecter des points de données intéressants plus rapidement ou plus efficacement, ou découvrir parmi les données des informations qu’un individu seul n’aurait pu trouver ?

Même si les analyses sociales de données n’ont pas gagné en popularité avec Many Eyes, les outils peuvent continuer à être utiles pour le particulier. La plupart des types classiques de visualisation sont disponibles, comme les graphiques linéaires (figure 3-7) et les nuages de points (figure 3-8).

L’une...

Chapitre 4

Visualisation des modèles temporels

Les données de séries temporelles sont omniprésentes ou presque. L’opinion publique change, les populations se déplacent et les entreprises se développent. Les données de séries temporelles permettent de mesurer l’ampleur de ces changements. Le présent chapitre s’intéresse aux données discrètes et continues, car le type de données graphiques que vous utiliserez dépendra du type des données elles-mêmes. Vous devrez également manipuler R et Illustrator, deux programmes dont l’association est excellente.

Que chercher au fil du temps ?

Vous regardez l’heure tous les jours. Elle est indiquée sur votre ordinateur, votre montre, votre téléphone… Même sans horloge, vous ressentez le temps, que vous vous réveilliez ou vous endormiez, que le soleil se lève ou se couche. Aussi, est-il tout à fait naturel que vous ayez des données au fil du temps. Grâce à elles, vous pouvez évaluer le degré de changement.

Les tendances constituent les informations les plus courantes que vous puissiez rechercher dans les séries temporelles. Illustrent-elles une augmentation ou une diminution ? Existe-t-il des cycles saisonniers ? Pour découvrir ces modèles et obtenir une vision d’ensemble, vous devez regarder au-delà des points de données individuels. Il est facile d’extraire une valeur d’un point dans le temps et de l’appeler « jour », mais si vous examinez ce qui la précède et la suit, vous comprendrez mieux ce que cette seule valeur signifie. Mieux vous connaissez vos données, meilleure sera l’histoire que vous pourrez raconter.

Par exemple, l’administration Obama a diffusé un graphique relatif à la première année de la présidence (figure 4-1). Il montre les pertes d’emploi durant la dernière année de l’administration Bush et la première année de la présidence Obama.

Figure 4-1 Modification dans les chiffres du chômage depuis l’arrivée de Barack Obama à la présidence

Il semble que la nouvelle administration ait eu un effet positif important sur le chômage, mais qu’en est-il si nous élargissons le cadre temporel, comme illustré à la figure 4-2 ? En résulte-t-il une différence d’interprétation ?

Même si vous désirez toujours bénéficier d’une vue d’ensemble, il est aussi utile de regarder les données de façon détaillée. Y a-t-il des cas isolés ? Y a-t-il des périodes qui semblent hors de propos ? Y a-t-il des pointes et des creux ? Si tel est le cas, que s’est-il passé pendant cette période ? Souvent, ce sera sur ces irrégularités que vous souhaiterez concentrer votre attention. Parfois, les cas aberrants se révèleront n’être qu’une erreur de saisie des données. Observer la vue d’ensemble, ou le contexte, vous aidera à déterminer la nature des choses.

Points discrets dans le temps

Les données temporelles peuvent se classer comme discrètes ou comme continues. Le fait de savoir à quelle catégorie vos données appartiennent vous aidera à déterminer comment les visualiser. Dans le cas des données discrètes, les valeurs proviennent de points ou de blocs de temps spécifiques, et il existe un nombre fini de valeurs possibles. Par exemple, le pourcentage de personnes qui réussissent un test chaque année est une valeur discrète. Les personnes réussissent le test, point à la ligne. Leurs résultats ne changent pas après coup et le test se déroule un jour donné. La température, quant à elle, est une donnée continue. Elle peut être mesurée à n’importe quel moment de la journée, pendant un intervalle, et elle change en permanence.

Figure 4-2 Évolution du chômage aux États-Unis entre 2001 et 2010

Dans cette section, vous vous intéresserez aux types de graphiques qui aident à visualiser les données temporelles discrètes. Des exemples concrets de création de ces graphiques dans R et Illustrator seront proposés. Une fois que j’en aurai terminé avec la présentation, vous pourrez appliquer les mêmes modèles de conception à l’ensemble du chapitre. Il s’agit là d’une partie importante. Même si les exemples concernent des graphiques spécifiques, vous pouvez appliquer les mêmes principes à toutes sortes de visualisation.

Barres

Le graphique en barres est l’un des plus répandus. Il est plus que probable que vous en ayez vu des centaines ou des milliers, et vous en avez sans doute déjà créés. Le graphique en barres peut être utilisé pour différents types de données, mais pour l’heure intéressons-nous à son emploi avec les données temporelles.

La figure 4-3 illustre un cadre de base. L’axe temporel (l’axe horizontal, axe des x) accueille les points dans le temps classés chronologiquement. Dans le cas présent, ils correspondent aux mois, de janvier à juin 2011, mais ce pourrait très bien être les années, les jours ou toute autre unité temporelle. La largeur des barres et leur espacement ne correspondent à aucune valeur.

Figure 4-3 Graphique en barres

L’axe des valeurs (l’axe vertical, axe des y) indique l’échelle du graphique. La figure 4-3 illustre une échelle linéaire où les unités sont espacées de façon égale sur l’ensemble de l’axe. La hauteur des barres est en rapport avec l’axe des valeurs. La première barre, par exemple, équivaut à une unité, tandis que la barre la plus haute atteint quatre unités.

Ceci est important. L’indice visuel de la valeur est la hauteur des barres. Plus la valeur est faible, plus la barre est basse. Plus la valeur est élevée, plus la barre est haute. Vous pouvez ainsi constater que la barre du mois d’avril est deux fois plus haute que celle du mois de février.

De nombreux programmes, par défaut, définissent la valeur la plus basse de l’axe des valeurs avec le minimum du jeu de données, comme illustré à la figure 4-4. Dans ce cas, le minimum est 1. Cependant, si vous deviez démarrer l’axe des valeurs à 1, la hauteur...

Chapitre 5

Visualisation des proportions

Les données temporelles sont naturellement regroupées par période. En effet, une série d’événements se produit pendant une période de temps spécifique. Les données relatives aux proportions sont aussi regroupées, mais par catégorie, sous-catégorie et population. Par population, je n’entends pas simplement la population humaine. Ici, la population représente tous les choix ou résultats possibles. C’est l’espace des échantillons.

Dans un sondage, il est demandé aux personnes si elles sont d’accord, en désaccord ou sans opinion à propos de telle ou telle affirmation. Chaque catégorie représente quelque chose, et la somme des parties représente un tout.

Ce chapitre traite de la représentation des catégories individuelles, mais propose aussi une vue d’ensemble des liens entre les différents choix. Ce que vous avez appris au chapitre précédent va vous être utile pour aborder ici les graphiques interactifs, élaborés à l’aide de code HTML, de feuilles de style (Cascading Style Sheets, CSS) et de JavaScript. Vous pourrez ensuite vous intéresser aux graphiques conçus avec Flash.

Que rechercher dans les proportions ?

Dans le cas des proportions, vous recherchez généralement trois choses : le maximum, le minimum et la distribution globale. Les deux premières valeurs s’obtiennent directement. Triez les données de la plus petite à la plus grande, et choisissez les extrémités, qui correspondent respectivement au maximum et au minimum. S’il s’agit de traiter les résultats d’un sondage, ces deux valeurs pourraient être la réponse la plus fréquente et la réponse la moins fréquente formulée par les participants ; si vous étiez en train d’établir le graphique des calories des différentes parties d’un repas, elles symboliseraient le plus grand contributeur et le plus petit contributeur au nombre total de calories.

Vous n’avez pas besoin d’un graphique, pour illustrer le minimum et le maximum. Ce qui vous intéresse le plus est la distribution des proportions. Comment la sélection de l’un des choix du sondage se compare-t-elle aux autres sélections possibles ? Les calories sont-elles distribuées de façon égale entre les graisses, les protéines et les glucides, ou bien un groupe domine-t-il ? Les types de graphiques suivants devraient vous aider à y voir plus clair.

Parties d’un tout

Il s’agit des proportions dans leur forme la plus simple. Vous avez un ensemble de proportions dont le total est égal à 1 ou un ensemble de pourcentages dont le total est égal à 100 %. Vous voulez montrer chaque partie par rapport aux autres, mais vous souhaitez aussi conserver l’impression d’un tout.

Graphique en camembert

Les graphiques en camembert sont la solution la plus répandue. Ils sont omniprésents, des présentations commerciales aux sites qui utilisent les graphiques comme support de plaisanteries. Le premier graphique en camembert connu fut publié par William Playfair, qui inventa aussi le graphique linéaire (courbe) et le graphique en barres (histogramme), en 1801. Merci, William !

Le principe des graphiques en camembert est simple : vous disposez d’un cercle, qui représente un tout, puis vous coupez des parts, comme vous le feriez avec une tarte. Chaque part représente une portion du tout (figure 5-1).

Figure 5-1 Graphique en camembert généralisé

La somme des pourcentages de toutes les parts doit être égale à 100 %. Si tel n’est pas le cas, vous avez commis une erreur.

Il est reproché aux graphiques en camembert de ne pas être aussi précis que les graphiques en barres ou que les visuels basés sur les positions. Aussi, certains pensent qu’ils devraient être complètement évités. Il est plus facile d’estimer une longueur que des surfaces et des angles. Cependant, cela ne signifie pas pour autant que vous devez absolument vous en passer.

Vous pouvez utiliser sans aucun problème le graphique en camembert, à condition de bien connaître ses limites : organisez bien vos données et ne découpez pas le graphique en un trop grand nombre de parts.

Créer un graphique en camembert

Presque tous les programmes de création de graphique permettent de générer des graphiques en camembert. Vous pouvez aussi utiliser Illustrator, abordé au chapitre précédent. Le processus qui consiste à ajouter les données, à créer un graphique par défaut et à l’affiner, doit vous sembler familier à présent.

Créer la base du graphique, à savoir le cercle, est assez simple. Ouvrez un nouveau document et sélectionnez l’outil Graphe sectoriel de la boîte de dialogue Outils (figure 5-2). Cliquez et dessinez un rectangle de la taille souhaitée (vous pourrez le redimensionner ultérieurement).

Figure 5-2 Boîte de dialogue Outils dans Illustrator

Lorsque vous relâchez le bouton de la souris, une feuille de calcul s’affiche dans laquelle vous pouvez saisir vos données. Pour un graphique en camembert simple, entrez chaque point de données de la gauche vers la droite ; les valeurs apparaîtront dans le même ordre sur votre graphique.

Pour cet exemple, vous allez utiliser les résultats d’un sondage réalisé sur le site FlowingData. Il a été demandé aux lecteurs d’indiquer quel domaine les intéressait le plus. Il y eut 831 réponses.

Tableau 5-1

Zone d’intérêt | Nombre de votes
Statistiques (Statistics) | 172
Conception (Design) | 136
Business (Business) | 135
Cartographie (Cartography) | 101
Sciences de l’information (Information Science) | 80
Analyse web (Web Analytics) | 68
Programmation (Programming) | 50
Ingénierie (Engineering) | 29
Mathématiques (Mathematics) | 19
Autre (Other) | 41

Saisissez les nombres dans la feuille de calcul, comme illustré à la figure 5-3. L’ordre dans lequel vous les entrez correspondra à l’ordre de parts dans le graphique en camembert, en commençant par le haut et en poursuivant dans le sens des aiguilles d’une montre.

Notez que les résultats du sondage sont classés du plus grand au plus petit, et qu’ils se terminent par la catégorie « Autre ». Ce type de tri peut permettre de rendre vos graphiques plus faciles à lire. Cliquez sur la case à cocher dans le coin supérieur de la feuille lorsque vous avez terminé.

Figure 5-3 Feuille de calcul dans Illustrator

Le graphique en camembert par défaut s’affiche avec huit nuances de gris, selon un ordre apparemment aléatoire (figure 5-4)....

Chapitre 9

Concevoir avec un objectif

Lorsque vous explorez vos propres données, vous n’avez pas grand-chose à faire en termes de narration. Après tout, c’est vous le narrateur. Cependant, lorsque vous présentez vos informations, que ce soit à un seul individu ou à plusieurs milliers ou millions de personnes, un graphique autonome ne suffit pas.

Bien sûr, vous voulez que d’autres interprètent les résultats et créent peut-être leurs propres histoires, mais il est difficile pour les lecteurs de savoir quelles questions poser quand ils ignorent tout des données qu’ils ont sous les yeux. Il est de votre devoir et de votre responsabilité de préparer le terrain. La façon dont vous concevez les graphiques influe sur celle dont les lecteurs interprètent les données sous-jacentes.

Se préparer

Vous devez connaître les documents source pour pouvoir raconter une histoire intéressante avec les données dont vous disposez. Il s’agit d’un aspect souvent ignoré dans la conception des graphiques. Au début, il est aisé de se passionner pour le résultat final. Vous voulez un beau graphique, à la fois étonnant et intéressant à regarder ; rien à redire à cela, mais vous n’y parviendrez pas si vous n’avez aucune idée de ce que vous visualisez. Vous vous retrouverez avec un graphique tel que celui illustré à la figure 9-1. Comment réussir à expliquer les points intéressants d’un jeu de données si vous n’en maîtrisez pas le contenu ?

Intéressez-vous aux chiffres et aux mesures, à leur provenance et à leur méthode d’estimation. Demandez-vous même s’ils ont un sens. Cette première étape de recueil des données est ce qui fait la qualité des graphiques du The New York Times. Vous lisez le résultat final dans le journal et sur le Web, mais vous ignorez tout le temps passé à la conception du graphique avant qu’une forme ne se dessine. Généralement, la mise en ordre des données se révèle plus longue que la création du graphique.

Visualiser consiste à communiquer des données. Par conséquent, prenez...