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Synopsis

Le cerveau humain n'est pas conçu pour interpréter le code binaire ou comprendre rapidement les informations écrites ; c'est pourquoi la visualisation des données est essentielle pour la communication d'idées et de concepts complexes. Cependant, il n'y a guère plus ennuyeux et chronophage que la construction de graphiques et de diagrammes à partir de zéro. Notre Collection de Graphiques (Partie 1) offre une variété de graphiques, de barres et de diagrammes 100% personnalisables, qui vous feront gagner des heures de travail et vous permettront de vous concentrer sur des tâches plus importantes.

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Points forts de la diapositive

Si vous avez besoin de comprendre et d'expliquer les valeurs aberrantes, la tendance normale et la plage d'informations dans vos valeurs, les graphiques de distribution sont vos amis. Les graphiques Scatter Plot, Mekko, Line, Column et Bar répondent le mieux à ces besoins.

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Mekko, Line, Column and Bar charts are all tools used in data analysis to understand and explain outliers, the normal tendency, and the range of information in your values. Mekko charts are useful for comparing different data sets and their composition. Line charts are great for showing trends over time. Column and Bar charts are ideal for comparing different categories of data.

The best charts for explaining outliers in data are distribution charts. Specifically, Scatter Plot, Mekko, Line, Column and Bar charts serve these purposes the best.

The Charts Collection offers a variety of 100% customizable charts, bars, and graphs. You can customize them according to your needs to understand and explain outliers, the normal tendency, and the range of information in your values. The types of charts available for customization include Scatter Plot, Mekko, Line, Column, and Bar charts.

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Il est tout à fait possible que dans votre présentation, vous ayez besoin de démontrer comment une donnée a évolué pendant une période spécifique. Cette tâche nécessite des types de graphiques spécifiques tels que Pyramid, Line, Dual-Axis Line ou Column.

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Pour comparer et contraster un ou plusieurs ensembles de valeurs et communiquer les valeurs basses et hautes dans les ensembles de données à votre équipe et à vos parties prenantes, des graphiques tels que Column, Mekko, Bar, Pie, Line, Scatter Plot et Bullet sont le choix optimal.

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Application

Scott Berinato, rédacteur en chef senior à Harvard Business Review (HBR) et auteur de Good Charts Workbook, dévoile les secrets des visuels de données qui fonctionnent réellement.

Commencez par la génération d'idées

Bien que les managers ne considèrent pas nécessairement la visualisation comme un outil pour soutenir la génération d'idées, dit Berinato, ils l'utilisent pour brainstormer tout le temps, que ce soit sur des tableaux blancs ou sur du papier boucher. "Comme l'illustration d'idées, la génération d'idées repose sur des métaphores conceptuelles, mais elle se déroule dans des contextes plus informels, tels que des sites hors site, des sessions de stratégie et des projets d'innovation en phase initiale. Elle est utilisée pour trouver de nouvelles façons de voir comment fonctionne l'entreprise et pour répondre à des défis managériaux complexes : restructurer une organisation, concevoir un nouveau processus d'affaires, codifier un système pour prendre des décisions," dit-il.

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Idea generation can be used in various ways to address complex managerial challenges. It can be used in strategy sessions to develop new business processes or to restructure an organization. It can also be used in early-phase innovation projects to find new ways of understanding how the business operates. Additionally, idea generation can be used to codify a system for making decisions. These are just a few examples, and the possibilities are endless depending on the specific challenge at hand.

Idea generation can be used in restructuring an organization in several ways. It can be used to brainstorm new business processes, to develop a system for making decisions, and to find new ways of seeing how the business works. It can also be used in strategy sessions and early-phase innovation projects to come up with creative solutions to complex managerial challenges.

Idea generation can be used in early-phase innovation projects to find new ways of seeing how the business works and to answer complex managerial challenges such as restructuring an organization, coming up with a new business process, or codifying a system for making decisions. It relies on conceptual metaphors and often takes place in informal settings like off-sites, strategy sessions, and early-phase innovation projects.

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Travaillez sur votre découverte visuelle

La découverte visuelle est le quadrant le plus compliqué car il se compose de deux catégories : tester une hypothèse et chercher des motifs, des tendances et des anomalies. Berinato dit : "La première est ciblée, tandis que la seconde est plus flexible. Plus les données sont grandes et complexes, et moins vous savez au départ, plus le travail est ouvert."

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Visual discovery can enhance the understanding of complex data by allowing for the testing of hypotheses and mining for patterns, trends, and anomalies. It provides a focused approach when there is a specific hypothesis to test, and a more flexible, open-ended approach when the data is large and complex and less is known about it initially. This dual approach can help uncover insights that might otherwise be missed in the data.

Visual discovery in data science plays a crucial role in testing hypotheses and mining for patterns, trends, and anomalies. It is particularly useful when dealing with large and complex data sets, where the initial knowledge about the data is limited. The process is more open-ended, allowing for a flexible approach to data analysis.

Visual discovery can be used in market research in two main ways: testing a hypothesis and mining for patterns, trends, and anomalies. The former is a focused approach where a specific hypothesis is tested using visual data. The latter is a more flexible approach where the data is explored to identify patterns, trends, and anomalies that may not have been initially apparent. This can be particularly useful in market research as it can reveal insights about consumer behavior, market trends, and potential opportunities that were not previously known.

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Limitez vos visuels

Dans la phase de confirmation visuelle, vous cherchez des réponses à ces questions : Ce que je soupçonne est-il réellement vrai ? et Quelles sont les autres façons de représenter cette idée ? Selon Berinato, l'acquisition des compétences en manipulation de tableurs et la connaissance des outils de prototypage rapide sont utiles dans cette phase.

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Passez à l'exploration visuelle

À titre d'exemple, Berinato utilise le Data Scientist de Tesla Motors, Anmol Garg. Garg a utilisé l'exploration visuelle pour exploiter la grande quantité de données de capteurs produites par les voitures Tesla. Il a développé un graphique interactif qui montre la pression dans les pneus d'une voiture au fil du temps. "Dans une véritable forme exploratoire, [Grag] a d'abord créé les visualisations puis a trouvé une variété d'utilisations pour elles : pour voir si les pneus sont correctement gonflés lorsqu'une voiture quitte l'usine, combien de fois les clients les regonflent, et combien de temps les clients mettent à réagir à une alerte de basse pression ; pour trouver les taux de fuite ; et pour faire de la modélisation prédictive sur le moment où les pneus risquent de se dégonfler. La pression des quatre pneus est visualisée sur un graphique de dispersion, qui, bien qu'inscrutable pour un public général, est claire pour son public cible," écrit Berinato.

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The future prospects of using visual exploration in the automobile industry are promising. As seen in the example of Tesla Motors' Data Scientist, Anmol Garg, visual exploration can be used to tap into the vast amount of sensor data produced by cars. This data can be visualized to monitor various aspects such as tire pressure over time. This can help in identifying whether tires are properly inflated when a car leaves the factory, how often customers reinflate them, and how long customers take to respond to a low-pressure alert. It can also be used to find leak rates and do some predictive modeling on when tires are likely to go flat. Thus, visual exploration can play a crucial role in predictive maintenance, quality control, and enhancing customer service in the automobile industry.

Visual exploration can enhance the driving experience by providing valuable insights from the data collected by the car's sensors. For instance, Tesla's Data Scientist, Anmol Garg, developed an interactive chart that shows the pressure in a car's tires over time. This visualization helped in several ways such as checking if the tires are properly inflated when a car leaves the factory, tracking how often customers reinflate them, and predicting when tires are likely to go flat. Thus, visual exploration can help in predictive modeling, maintenance, and improving overall driving experience.

There are numerous types of sensor data that could be visualized using interactive charts. This could include temperature data, humidity data, light intensity data, sound level data, motion detection data, and many more. The type of sensor data that can be visualized is only limited by the types of sensors available and the ability to interpret and present the data in a meaningful way.

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Statistiques

La plateforme de solutions d'affaires, CSG, a rassemblé des statistiques importantes qui prouvent la puissance de la visualisation des données:

  • Les infographies de haute qualité sont 30 fois plus susceptibles d'être lues que le texte brut
  • Si une affirmation scientifique est présentée en mots ou en chiffres purs, 68% des gens croiront que l'information est précise et véridique. Avec un simple graphique accompagnant l'affirmation, le nombre monte à 97%
  • L'utilisation de visualisations de données pourrait raccourcir les réunions d'affaires de 24%
  • Les gestionnaires dans les organisations avec des outils de récupération de données visuelles sont 28% plus susceptibles de trouver des informations en temps opportun
  • Les entreprises avec les capacités d'analyse les plus avancées sont 2 fois plus susceptibles d'être dans le quartile supérieur de performance financière dans leurs industries, 2 fois plus susceptibles d'utiliser très fréquemment des données lors de la prise de décisions, 3 fois plus susceptibles d'exécuter les décisions comme prévu et 5 fois plus susceptibles de prendre des décisions beaucoup plus rapidement que leurs pairs sur le marché
  • L'intelligence d'affaires avec des capacités de visualisation de données offrira un retour sur investissement (ROI) de $13.01 pour chaque dollar dépensé.
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The Return On Investment (ROI) when business intelligence with data visualization capabilities is used is $13.01 back on every dollar spent.

Advanced analytics capabilities significantly influence a company's financial performance. Companies with the most advanced analytics are twice as likely to be in the top quartile of financial performance within their industries. They are also twice as likely to use data very frequently when making decisions, three times more likely to execute decisions as intended, and five times more likely to make decisions much faster than market peers. This shows that advanced analytics capabilities can lead to better decision-making, faster decision-making, and ultimately, better financial performance.

Managers using visual data recovery tools have several advantages. Firstly, they are 28% more likely to find timely information, which can be crucial in decision-making processes. Secondly, the use of data visualizations can shorten business meetings by 24%, increasing efficiency. Lastly, companies with advanced analytics capabilities, which often include visual data recovery tools, are more likely to have superior financial performance, make decisions faster than market peers, and execute decisions as intended.

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