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DownloadLe 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.
Questions and answers
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.
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.
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.
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.
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."
Questions and answers
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.
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.
Questions and answers
La plateforme de solutions d'affaires, CSG, a rassemblé des statistiques importantes qui prouvent la puissance de la visualisation des données:
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