Types de visualisation et cas d'usage

La visualisation de données joue un rôle fondamental dans l’analyse, l’interprétation et la communication de l’information. Cependant, toutes les visualisations ne se valent pas. Il est essentiel de choisir le type de graphique adapté au type de données, au contexte d’analyse et au message à faire passer.

Ce guide explore les principaux types de visualisations, leurs variantes, leurs avantages et leurs cas d’usage, afin de construire des représentations pertinentes, lisibles et efficaces.

Visualisations de comparaison

Graphique en barres (ou colonnes)

Description : Utilisé pour comparer des catégories ou des sous-groupes de données.
Cas d’usage : Comparaison du chiffre d’affaires par produit, nombre de ventes par mois, répartition d’une population par groupe d’âge.
Conseil : Utiliser les barres horizontales si les étiquettes sont longues.

Graphique groupé ou empilé

Description : Affiche plusieurs séries de données côte à côte (groupé) ou dans une même barre (empilé).
Cas d’usage : Comparaison homme/femme par service, répartition des votes par parti et par région.
Limites : Le mode empilé peut être difficile à lire au-delà de 3 ou 4 segments.

Visualisations de tendance

Graphique en ligne (line chart)

Description : Montre l’évolution d’une variable quantitative dans le temps.
Cas d’usage : Évolution de la température mensuelle, croissance du nombre d’abonnés à une application.
Bonnes pratiques : L’axe X doit respecter une chronologie régulière. Les points doivent être bien espacés et lisibles.

Sparklines

Description : Petits graphiques intégrés dans un tableau pour montrer une tendance.
Cas d’usage : Tableau de bord de performance, vue synthétique de KPI.
Avantage : Gain de place, idéal pour visualisation compacte.

Visualisations de distribution

Histogramme

Description : Montre la distribution d’une variable continue, divisée en intervalles (bins).
Cas d’usage : Répartition des notes, distribution des revenus.
À noter : À ne pas confondre avec les barres pour variables catégorielles.

Boîte à moustaches (boxplot)

Description : Affiche les quartiles, la médiane et les valeurs extrêmes.
Cas d’usage : Comparaison de salaires, performance d’algorithmes.
Avantage : Très efficace pour repérer les outliers.

Diagramme de densité

Description : Version lissée de l’histogramme, plus fluide visuellement.
Cas d’usage : Estimation de la densité, comparaison de distributions.

Visualisations de relations

Nuage de points (scatter plot)

Description : Montre la relation entre deux variables quantitatives.
Cas d’usage : Prix vs surface immobilière, corrélation entre deux indicateurs.
Ajouts possibles : Couleur pour les catégories, taille pour une variable.

Matrice de corrélation (heatmap)

Description : Affiche les corrélations entre toutes les paires de variables.
Cas d’usage : Étude exploratoire, détection de colinéarité.
Astuce : Utiliser une échelle de couleur intuitive.

Visualisations de composition

Diagramme circulaire (camembert)

Description : Affiche la part relative de chaque catégorie dans un ensemble.
Cas d’usage : Part de marché, répartition budgétaire.
Limites : Préférer un graphique en barres au-delà de 4-5 catégories.

Graphique en aire (area chart)

Description : Courbe temporelle où la surface sous la ligne est colorée.
Cas d’usage : Évolution des parts de marché, consommation cumulative.

Diagramme en anneau (donut chart)

Description : Variante du camembert avec un espace central.
Cas d’usage : Présenter un total entouré de ses composantes.

Visualisations géographiques

Carte choroplèthe

Description : Les régions sont colorées selon une variable.
Cas d’usage : Taux de chômage par région, intensité des ventes.
Outils : Python (Folium, Plotly), Web (Leaflet, Mapbox).

Carte à bulles

Description : Affiche des bulles proportionnelles sur une carte.
Cas d’usage : Cas de maladies, répartition des utilisateurs.

Carte de flux

Description : Montre les mouvements entre zones géographiques.
Cas d’usage : Flux migratoires, flux de transport.

Visualisations hiérarchiques

Treemap

Description : Les catégories sont représentées par des rectangles imbriqués proportionnels à leur taille.
Cas d’usage : Budget par projet, structure de fichiers.
Avantage : Synthétique pour gros volumes.

Diagramme en soleil (sunburst chart)

Description : Structure arborescente en cercles concentriques.
Cas d’usage : Analyse de navigation, exploration hiérarchique.

Visualisations temporelles avancées

Gantt chart

Description : Utilisé pour planifier des tâches dans le temps.
Cas d’usage : Gestion de projet, campagnes marketing.

Time series heatmap

Description : Affiche l’intensité d’un phénomène au fil du temps.
Cas d’usage : Activité serveur, consommation énergétique.

Visualisations de réseau

Graphes de nœuds et arêtes

Description : Modélise des entités (nœuds) et leurs relations (liens).
Cas d’usage : Réseaux sociaux, recommandations de produits.
Outils : NetworkX, PyVis, D3.js.

Visualisations narratives

Storytelling visuel (data stories)

Description : Enchaînement dynamique de visualisations pour raconter une histoire.
Cas d’usage : Journalisme de données, présentation d’études.
Outils : Observable, Flourish, Tableau Story.

Conclusion

Il n’existe pas de visualisation universelle. Chaque type a sa force et ses limites. Le bon choix repose sur :

• la nature des données (quantitatives, catégorielles, temporelles),

• le contexte (exploration ou communication),

• et le public cible.

Un bon data scientist sait jongler entre ces types pour créer des visualisations justes, claires, et percutantes. L’objectif n’est pas de faire joli, mais de rendre intelligible l’essentiel, faciliter la prise de décision, et parfois même révéler l’inattendu.

En résumé