📊 Formation Data Visualisation & Analyse de Données

La Data Visualisation n'est pas seulement un outil esthétique : c'est un levier stratégique pour explorer, comprendre et communiquer des informations à partir de données.

Pourquoi la visualisation est-elle essentielle ?

• Explorer les données : détecter des tendances, anomalies, patterns invisibles dans des tableaux bruts.
• Communiquer efficacement : transmettre un message clair, même à des publics non techniques.
• Prendre de meilleures décisions : baser les décisions métiers sur des insights visuels compréhensibles et rapides à interpréter.
• Rendre l'analytique accessible : démocratiser l'utilisation de la donnée dans toute l'organisation.

Quand intervient la Data Visualisation dans un projet Data ?

• Après le nettoyage et la préparation des données (Data Cleaning)
• Pendant l'analyse exploratoire (EDA - Exploratory Data Analysis)
• Dans les rapports finaux et les dashboards interactifs
• Tout au long du processus pour itérer plus efficacement

Les objectifs clés d'une bonne visualisation

• Clarté : le lecteur doit comprendre immédiatement l'information essentielle.
• Simplicité : éliminer le bruit visuel inutile (chartjunk).
• Précision : représenter fidèlement les proportions, les tendances et les écarts.
• Impact : guider l'attention sur les insights stratégiques.

Exemples concrets d'impact de la Data Viz :

• Finance : détecter en quelques secondes une anomalie dans un portefeuille de 10 000 transactions.
• Marketing : visualiser les taux de conversion pour comprendre quel segment client réagit le mieux.
• Santé : suivre l'évolution d'une épidémie en temps réel via des dashboards.
• Industrie : surveiller la production et identifier les goulets d'étranglement dans les usines.

Ce que vous saurez faire à la fin du module

• Expliquer les enjeux stratégiques de la Data Visualisation
• Choisir le bon type de graphique selon votre objectif
• Appliquer les bonnes pratiques de design pour des visuels impactants
• Éviter les erreurs classiques qui rendent les visualisations trompeuses ou inutilisables

Avant de visualiser des données, il est essentiel de s'assurer de leur qualité. Un graphique ne vaut rien si les données qu'il représente sont biaisées, incomplètes ou erronées.

Pourquoi le nettoyage est-il crucial ?

• Fiabilité : éviter d'analyser des artefacts ou des erreurs de saisie.
• Consistance : harmoniser les formats et les valeurs pour faciliter l'analyse.
• Performance : réduire la taille et la complexité des jeux de données pour des visualisations plus rapides et plus claires.

Principales tâches de nettoyage avec Pandas

• Détecter et traiter les valeurs manquantes (NaN), doublons et incohérences.
• Standardiser les formats de dates, nombres, textes.
• Filtrer les données aberrantes (outliers).
• Créer des variables dérivées utiles pour l'analyse.

Exemples de fonctions utiles avec Pandas

• df.dropna() : supprimer les lignes/colonnes avec des valeurs manquantes.
• df.fillna(value) : remplacer les valeurs manquantes par une valeur spécifique.
• df.duplicated() : détecter les doublons.
• df.replace() : corriger des erreurs typographiques ou standardiser les valeurs.
• df.apply() : appliquer des transformations sur des colonnes entières.

Bonnes pratiques

• Documenter toutes les transformations appliquées aux données.
• Ne jamais supprimer ou modifier les données sources directement.
• Utiliser des copies de DataFrame pour éviter des erreurs irréversibles.
• Valider visuellement les résultats du nettoyage (ex: via des statistiques descriptives).

Ce que vous saurez faire à la fin du module

• Charger, explorer et diagnostiquer un jeu de données avec Pandas.
• Nettoyer efficacement vos données pour les rendre prêtes à l'analyse.
• Automatiser des étapes de prétraitement répétitives.
• Préparer vos données pour des visualisations fiables et impactantes.

Matplotlib est la bibliothèque de base pour la création de visualisations en Python. Elle permet de construire des graphiques sur mesure, du plus simple au plus complexe.

Types de graphiques abordés

• Graphiques linéaires (plt.plot())
• Graphiques en barres (plt.bar())
• Diagrammes circulaires (plt.pie())
• Histograms (plt.hist())
• Nuages de points (plt.scatter())

Éléments de personnalisation essentiels

• Ajout de titres, labels, légendes
• Personnalisation des couleurs, styles de ligne, marqueurs
• Gestion fine des axes (limites, échelles log)
• Disposition de plusieurs graphiques avec plt.subplot()

Exemples de bonnes pratiques

• Utiliser des échelles cohérentes pour les comparaisons
• Préférer des contrastes élevés pour l’accessibilité
• Éviter les graphes "chargés" : privilégier la lisibilité

Compétences acquises

• Construire rapidement des visualisations claires
• Adapter l'apparence des graphes à votre audience
• Combiner plusieurs types de graphiques pour enrichir vos analyses

Seaborn est construite au-dessus de Matplotlib et permet de créer des graphiques élégants et complexes avec très peu de code. Elle facilite la visualisation statistique avancée.

Types de graphiques abordés

• Graphiques de distribution (sns.histplot(), sns.kdeplot())
• Graphiques de relations (sns.scatterplot(), sns.lineplot())
• Comparaison de groupes (sns.boxplot(), sns.violinplot())
• Cartes de chaleur (sns.heatmap())

Atouts de Seaborn

• Esthétique automatique professionnelle
• Gestion directe des DataFrame Pandas
• Création de graphiques complexes en une seule ligne de code

Bonnes pratiques

• Exploiter les palettes de couleurs adaptées aux types de données
• Utiliser des facettes (sns.FacetGrid) pour explorer des sous-groupes
• Rester cohérent dans les échelles et le style graphique

Compétences acquises

• Visualiser des distributions, corrélations et comparaisons de manière experte
• Générer rapidement des graphiques complexes et personnalisables
• Adapter votre communication graphique aux exigences métiers

Un Dashboard efficace synthétise l'information essentielle en un coup d'œil. Il est indispensable pour la prise de décision rapide et fondée sur les données.

Outils et technologies présentés

• Matplotlib pour des layouts personnalisés
• Seaborn pour enrichir les graphiques
• Dash, Streamlit, Power BI : initiation à la création de dashboards interactifs

Principes de conception d'un bon Dashboard

• Prioriser l'information critique en haut de page
• Utiliser des indicateurs (KPI) clairs et pertinents
• Limiter le nombre de graphiques : focus sur l'essentiel
• Favoriser l'interaction pour explorer les données (filtres, sélections dynamiques)

Compétences acquises

• Créer des dashboards clairs et orientés décision
• Organiser visuellement l'information pour maximiser l'impact
• Adapter vos dashboards aux attentes utilisateurs : métiers, marketing, stratégie