La psychologie de la visualisation des données : comment présenter des données qui persuadent

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Nous sommes tous parfaitement conscients du pouvoir que les données peuvent apporter aux entreprises et aux organisations de tous bords. Cependant, la présentation est importante : sans un moyen simple à comprendre et convaincant de faire passer les informations, toutes nos capacités analytiques ne valent pas grand-chose.

Entrez dans la visualisation de données, scène à gauche. En tirant parti du plus immédiat et dominant de tous les sens, complexes et des points de données complexes peuvent être condensés dans un format exploitable que toutes les personnes impliquées dans le processus peuvent comprendre intuitivement.

Par conséquent, la capacité de communiquer efficacement des idées et des idées au moyen de représentations visuelles est devenue de plus en plus cruciale. Des visualisations efficaces peuvent éliminer le bruit, mettre en évidence des modèles et des relations et guider l’attention du spectateur vers les informations les plus cruciales.

Cet article traite des principes et techniques psychologiques qui sous-tendent la création de visualisations de données convaincantes et efficaces.

La psychologie du traitement visuel dans la visualisation de données est un domaine profondément fascinant qui croise la psychologie, les neurosciences et les principes de conception. Il se concentre sur la façon dont les humains interprètent, comprennent et réagissent aux présentations de données visuelles. Il met en évidence l’incroyable efficacité de notre système visuel par rapport à d’autres formes de traitement de données.

Le cerveau humain traite les images incroyablement rapidement. En fait, la recherche montre qu’il peut comprendre des choses comme la forme, la couleur et l’orientation. en seulement 13 millisecondes. Cette vitesse rend les données visuelles beaucoup plus immédiates et percutantes que les informations textuelles ?.

Par conséquent, les chiffres à eux seuls ne suffiront souvent pas à rendre justice à vos efforts. Par exemple, par rapport aux performances précédentes, même un simple graphique complété par des changements en pourcentage et des chiffres explique bien mieux comment vos efforts d’optimisation des coûts du cloud sont payant pour l’organisation par rapport à une simple et fade déclaration de fait.

En plus, la théorie du double traitement explique que nous avons deux types de pensée : rapide, instinctive (Système 1) et lente, analytique (Système 2). Les visualisations exploitent le système 1, nous permettant de saisir rapidement des informations complexes sans avoir besoin de nous lancer dans une analyse plus approfondie et plus lente.

La façon dont nous utilisons la couleur, la forme et le placement peut affecter la façon dont les gens se souviennent et prennent des décisions basées sur la visualisation. Comprendre comment les éléments visuels influencent la perception et la mémoire aide à créer des visuels plus efficaces ?.

Création visualisations de données efficaces signifie tirer parti des compétences humaines innées en matière de traitement visuel pour présenter des informations complexes d’une manière instantanément compréhensible et mémorisable.

La création de visualisations de données convaincantes implique un mélange de narration, de sélection stratégique de données et de principes de conception efficaces. Voici une liste des éléments essentiels à prendre en compte lorsque vous souhaitez créer des visualisations qui non seulement informent mais convainquent également votre public :

Narration stratégique

Toute visualisation de données efficace commence par un objectif clair et spécifique. Cela signifie savoir précisément quelle action ou quelle compréhension vous souhaitez provoquer chez votre public. De là, créer un récit autour de vos données aide à engager le public, rendant l’information plus pertinente et convaincante.

Ce récit doit avoir une introduction, un corps et une conclusion clairs, chaque partie s’appuyant sur la dernière pour guider votre public vers la compréhension ou l’action souhaitée.

Sélection de données appropriée

Choisir les bonnes données pour votre audience est crucial. Les données doivent être directement pertinentes par rapport aux intérêts ou aux besoins de votre public. Cette approche sur mesure garantit que la visualisation répond directement aux préoccupations ou à la curiosité du public, rendre le message plus convaincant.

L’un des problèmes liés à la sélection des données est qu’elle peut prendre du temps. Cependant, vous n’êtes pas obligé de tout faire manuellement : utiliser des outils de génération de documents automatisés réduit le temps requis, vous permettant de consacrer davantage de vos efforts à l’analyse des points de données les plus intéressants à utiliser dans votre présentation. En plus de cela, vous pouvez également utiliser une variété d’outils de visualisation – il n’est pas nécessaire de faire des présentations artisanales pour absolument tout.

Principes de conception

Ce principe est composé de plusieurs éléments dont :

• Alignement. Un alignement correct des affichages de données, tant verticalement qu’horizontalement, garantit que les informations peuvent être comparées et comprises avec précision sans provoquer de confusion ou d’interprétation erronée par des illusions d’optique.
• Choix de couleurs. Les couleurs doivent être utilisé délibérément pour mettre en évidence des points de données clés et attirez l’attention du public sur les parties les plus importantes de la visualisation. Il est également important de choisir des combinaisons de couleurs accessibles à tous, y compris aux personnes ayant une déficience visuelle des couleurs.
• Clarté du titre et de l’étiquette. Les titres et les étiquettes jouent un rôle important pour guider le public à travers la visualisation des données. Ils doivent être clairs, informatifs et concis, fournissant un contexte et mettant l’accent sur les principaux points à retenir de la visualisation.
• Interactivité. Le cas échéant, intégrer l’interactivité dans vos visualisations peut améliorer l’expérience utilisateur, rendant l’exploration des données plus engageante et plus perspicace. Cependant, il est crucial que cette fonctionnalité améliore plutôt que ne complique la compréhension des données.

Pour créer des visualisations de données convaincantes, il est essentiel de suivre les meilleures pratiques qui rendent vos données claires, attrayantes et faciles à comprendre. Voici quelques conseils:

• Choisissez le bon outil de visualisation. Le choix d’un outil approprié est crucial. Des options telles que ChartExpo, Power BI et Looker Studio sont appréciées pour leur facilité d’utilisation et leur efficacité dans la création de graphiques clairs, même pour un public non technique.
• Utilisez les couleurs de manière stratégique. Les couleurs peuvent considérablement impacter la façon dont les informations sont traitées et rappelé. Utilisez des couleurs contrastées pour mettre en évidence les informations clés et assurez-vous que vos choix de couleurs sont accessible aux daltoniens. Évitez d’utiliser trop de couleurs dans un seul graphique pour conserver la clarté.
• Mettez en évidence les informations clés. Assurez-vous d’attirer l’attention sur les parties les plus importantes de vos données. Cela peut impliquer l’utilisation d’indices visuels tels que des lignes de référence, ou simplement la mise en évidence de barres significatives dans un graphique à barres.
• Recherchez des informations commerciales. L’alignement des visualisations de données sur les objectifs commerciaux de haut niveau permet de garantir que vos visualisations ne sont pas seulement informatives mais également exploitables. Utilisez les données pour prévoir les tendances et prendre des décisions éclairées.
• Choisissez le bon type de graphique. Le choix du graphique est essentiel pour la clarté et l’efficacité. Les graphiques à barres, les graphiques linéaires, les nuages ​​de points, les diagrammes circulaires et bien plus encore ont des utilisations spécifiques qui les rendent plus adapté à certains types de données. Par exemple, les graphiques à barres sont parfaits pour comparer des données catégorielles, tandis que les graphiques linéaires sont idéaux pour montrer les tendances au fil du temps.
• Assurer le contexte et la compréhension. La visualisation des données doit non seulement présenter les chiffres de manière attrayante, mais doit également transmettre un message clair et facile à comprendre. Cela implique d’utiliser un titre convaincant, de garantir une mise à l’échelle proportionnelle et d’être clair avec les étiquettes et les légendes.
• Utiliser différents types de graphiques à des fins spécifiques. Différents graphiques répondent à différents besoins analytiques, tels que des graphiques à bulles pour ajouter une dimension supplémentaire aux nuages ​​de points ou des graphiques en cascade pour visualiser les changements séquentiels. Les graphiques de composition tels que les diagrammes circulaires, les graphiques empilés et les diagrammes de Sankey peuvent élucider la structure des données et ses modifications au fil du temps.

L’un des principaux avantages est la simplification des données complexes. La visualisation des données convertit de grandes quantités d’informations dans un format plus facile à traiter et à comprendre, permettant aux utilisateurs d’appréhender des concepts complexes rapidement et efficacement. Ceci est particulièrement crucial dans les environnements où une prise de décision rapide est essentielle.

La visualisation des données améliore également la narration. Il permet aux entreprises de présenter leurs récits de manière convaincante, ce qui facilite la communication avec les parties prenantes, la formation des équipes ou l’attraction de clients. Cette approche est efficace pour présenter des idées et des stratégies, comme proposer l’intégration de nouvelles technologies ou de nouveaux processus pour améliorer l’efficacité du service.

De plus, cela augmente la productivité en fournissant des informations immédiates, ce qui permet d’agir rapidement et de réduire les retards dus à une mauvaise interprétation des données. En rendant les données plus faciles à digérer, les équipes peuvent se concentrer sur des éléments et des améliorations exploitables plutôt que de passer du temps à essayer de comprendre des ensembles de données complexes.

La gestion des risques est un autre domaine dans lequel la visualisation des données s’avère inestimable. Il aide les organisations à mieux comprendre et gérer les scénarios impliquant des incertitudes et des risques, en simplifiant visuellement les données pour mettre en évidence les domaines de préoccupation potentiels.

Parfois, la direction et les hauts dirigeants ont besoin d’un petit coup de pouce. Je ne joue pas au jeu du blâme ici : les personnes en position d’autorité n’ont tout simplement pas le temps de faire de la microgestion et d’être hyper conscientes de tous les moindres détails et complexités sur le terrain des opérations. Pour utiliser un exemple, si vous êtes au courant que le conseil SAP profiterait à votre service et conduire à une plus grande intégration et efficacité, en présentant ces informations en même temps, de manière récit convaincant chargé de tableaux et de graphiques a de bien meilleures chances de fonctionner que de simplement mentionner le fait et de laisser la première impression s’essouffler pendant que d’autres priorités sont discutées.

Les visualisations de données constituent un moyen puissant de réduire le bruit et de fournir des informations qui trouvent vraiment un écho.

Cependant, la véritable maîtrise de la visualisation persuasive des données réside dans la recherche de l’équilibre parfait entre esthétique et fonctionnalité. Cela nécessite une profonde appréciation de l’interaction entre les principes de conception visuelle, les processus cognitifs et le comportement humain.

Ce n’est qu’en trouvant cet équilibre que nous pourrons créer des visualisations qui ne sont pas seulement belles, mais aussi claires, perspicaces et profondément percutantes.

Nahla Davies est développeur de logiciels et rédacteur technique. Avant de consacrer son travail à plein temps à la rédaction technique, elle a réussi, entre autres choses intrigantes, à devenir programmeuse principale dans une organisation de marque expérientielle Inc. 5 000 dont les clients incluent Samsung, Time Warner, Netflix et Sony.