Formation Data visualisation: visualiser ses données pour mieux piloter

Modules distanciels :

• E-quiz en amont/aval de la formation.

S'approprier les enjeux de la datavisualisation

• Le Big Data : la surabondance des données.
• La nécessité de faire le tri et de faire ressortir les informations clés (pour prendre les bonnes décisions et transmettre des messages).
• Datavisualisation, infographie, data design : de quoi parle-t-on exactement ?
• Panorama des différentes utilisations métiers possibles.
• L’importance du visuel pour favoriser la compréhension.
• Trouver le bon équilibre entre information et esthétique.

Considérer l’importance de l’aspect éditorial

• Identifier son audience : qui va lire les visualisations ?
• Les clés pour s’adapter au public cible.
• Méthodologie et étapes à respecter.
• Hiérarchiser et contextualiser l’information.
• La théorie de la conception de l'information.
• Définir un angle et choisir les informations pertinentes.
• L’utilité des différents niveaux de lecture.
• Appliquer les bases de l’écriture infographique.
• Repérer les erreurs typiques dans un graphique.

Faire le point sur les données utiles

• Mettre en œuvre la récolte, l’analyse, et un tri efficace des données.
• Gérer simplement l’organisation des données avec un tableur et un tableau croisé dynamique (TCD).
• Utiliser l’IA pour restructurer les données et mesurer les limites.
• Distinguer les différentes structures de données géographiques : maille géographique, données géolocalisées.
• Générer de façon fiable et rapide les latitudes et longitudes à partir d’adresses avec des outils open source.

Élaborer une représentation graphique pertinente

• La sémiologie graphique.
• Les principes de base de mise en avant de l’information.
• Connaître les outils incontournables du domaine (solutions gratuites et payantes).
• Les différentes possibilités de mises en forme.
• Mesurer les limites de l’interprétation.
• Comprendre les raisons de l’importance du choix des couleurs.

Savoir choisir la bonne forme graphique pour les données

• Les grandes familles de représentations graphiques.
• Les cas où un graphique peut ou doit devenir une carte
• En expérimentant différents types de formes graphiques découvrez que les données comportent différents messages.
• Tester la lisibilité et la compréhension.
• Identifier les points forts et trouver des alternatives aux points.
• Argumenter son choix.

Les clés pour captivez l’attention du lecteur

• Le rythme graphique pour fluidifier la lecture.
• Méthode efficace pour créer un tableau de bord lisible et engageant.
• Animez un grand nombre de données et rendez-les clairs et attractives en appliquant les fondamentaux du datastorytelling.
• Les déclinaisons pour toucher encore plus de monde.