Connaissances statistiques : 8 façons d'améliorer les compétences en visualisation de données

Les connaissances statistiques sont essentielles pour quiconque souhaite pouvoir travailler avec des données. La visualisation des données est un moyen d'utiliser ces connaissances statistiques.

Avec la visualisation des données, nous pouvons prendre toutes ces données complexes et les présenter d'une manière facile à comprendre pour les gens. À l'aide de graphiques, de tableaux et d'autres aides visuelles, nous pouvons aider les gens à voir les modèles et les tendances qui pourraient autrement être cachés dans tous ces chiffres.

Avec les bonnes connaissances statistiques et les bonnes compétences en visualisation de données, vous pouvez devenir une force puissante pour comprendre et améliorer votre monde. Voici huit façons d' améliorer vos compétences en visualisation de données :

1. Participez au Bootcamp Data Analytics ou suivez des cours en ligne

L'amélioration des compétences en visualisation de données nécessite de la pratique et un apprentissage continu. Une façon d'approfondir vos connaissances et d'améliorer vos capacités consiste à participer à un bootcamp d'analyste de données ou à suivre des cours en ligne.

Ceux-ci peuvent fournir une expérience pratique avec divers outils et techniques pour créer des visualisations et des opportunités de recevoir des commentaires sur votre travail de la part d'instructeurs et de pairs.

Les bootcamps sont des programmes à court terme qui vous enseignent tout ce dont vous avez besoin sur l'analyse de données.

Ils durent généralement environ trois mois, et pendant ce temps, vous apprendrez à collecter et à analyser des données, à créer des modèles et des algorithmes prédictifs, et à communiquer efficacement vos résultats.

Les bootcamps sont un excellent moyen d'apprendre rapidement les bases de l'analyse de données, et ils incluent souvent des opportunités de réseautage pour les employeurs.

Les cours en ligne peuvent être une bonne alternative si vous ne pouvez pas participer à un bootcamp ou si vous souhaitez plus de flexibilité en termes de sujets que vous étudiez. De nombreux cours différents sont disponibles, allant des introductions de base aux concepts plus avancés.

Les cours en ligne vous permettent d'étudier à votre propre rythme et d'adapter l'apprentissage à votre emploi du temps chargé. Ils donnent également accès à des vidéos pédagogiques, des didacticiels et d'autres ressources qui peuvent vous aider à améliorer vos compétences.

2. Utiliser des outils et des techniques de visualisation de données pour faciliter la compréhension

Lors de la création de visualisations de données, il est essentiel de considérer les outils et les techniques qui transmettent le mieux les informations. L'utilisation d'un graphique ou d'un tableau erroné peut entraîner une mauvaise interprétation ou une confusion.

Par exemple, il existe de meilleurs choix qu'un graphique à secteurs pour montrer les changements au fil du temps ; un graphique linéaire fonctionnerait probablement mieux.

Il est également essentiel d'utiliser efficacement les couleurs, les étiquettes et d'autres éléments de conception pour rendre vos visualisations claires et visuellement attrayantes. Un bon conseil est de s'en tenir à une palette de couleurs limitée - l'utilisation de trop de couleurs peut rendre une visualisation encombrée et difficile à interpréter.

Et n'oubliez pas les titres et le texte explicatif - ceux-ci peuvent faciliter la compréhension en clarifiant ce qui est affiché dans la visualisation.

3. Entraînez-vous avec des ensembles de données du monde réel

L'un des meilleurs moyens d'améliorer vos compétences en visualisation de données consiste à vous entraîner avec des ensembles de données du monde réel. Cela vous permettra d'essayer différentes techniques et de voir comment elles fonctionnent avec des données réelles.

Il vous aidera également à constituer une bibliothèque d'images et de graphiques que vous pourrez utiliser à titre de référence.

Cependant, s'entraîner avec des ensembles de données du monde réel peut être délicat, car trouver le bon ensemble de données peut être difficile. Cependant, il existe quelques endroits où vous pouvez trouver de bons ensembles de données. Le premier endroit à consulter est le site Web du gouvernement Data.gov .

Ce site contient une énorme collection d'ensembles de données publiques de tout le gouvernement. Vous pouvez effectuer une recherche par sujet ou par mot-clé ou naviguer par catégorie.

Si vous recherchez des données commerciales, vous pouvez rechercher des sites qui proposent des données d'études de marché. Ceux -ci ont souvent un coût , mais ils peuvent valoir l'investissement pour la qualité des données qu'ils fournissent.

Une autre option consiste à utiliser des ensembles de données simulés, qui peuvent être trouvés sur des sites comme Kaggle ou le référentiel d'apprentissage automatique de l'UC Irvine. Ces ensembles de données simulées aident à pratiquer des techniques spécifiques ou à tester de nouvelles idées.

4. Expérimentez avec différents outils et logiciels

Pour réussir dans la visualisation de données, vous devez être à l'aise avec divers outils et logiciels. Cela inclut les outils traditionnels du métier, tels que les tablettes graphiques et les logiciels de conception graphique, et les nouveaux outils spécifiques à la visualisation de données , tels que D3.js.

Ces programmes peuvent offrir de puissants moyens de manipuler et d'afficher des données qui ne sont pas disponibles dans les logiciels de conception graphique plus généraux.

L'expérimentation de différents outils vous aidera à trouver les meilleurs et vous permettra d'explorer de nouvelles façons de visualiser les données. Des outils spécifiques sont mieux adaptés à certains types de données ou de projets.

Par exemple, si vous travaillez sur un projet qui implique de nombreux petits détails, vous pouvez utiliser une tablette graphique au lieu d'une souris. N'hésitez pas à essayer de nouveaux outils et logiciels, même s'ils semblent intimidants au départ.

Entraînez-vous avec des didacticiels ou des exemples d'ensembles de données et vous trouverez peut-être un nouvel outil favori pour vos visualisations.

5. Comprendre le contexte de vos données

Pour visualiser efficacement les données, il est d'abord essentiel de comprendre le contexte de ces données. Le contexte peut inclure plusieurs facteurs, tels que le type de données, la source des données et le public visé pour la visualisation.

Créer une visualisation convaincante qui représente avec précision les données peut être difficile sans comprendre le contexte.

Une façon de comprendre le contexte de vos données est de se familiariser avec la source. Cela signifie savoir d'où proviennent les données, qui les a collectées et tout biais qui peut exister dans leur collecte.

Il est également essentiel de savoir à quelles questions vous essayez de répondre avec votre visualisation et quelle histoire vous voulez qu'elle raconte. En comprenant le contexte de vos données , vous pouvez créer une visualisation plus précise et informative.

Le contexte peut également varier en fonction de votre public. Différents groupes de personnes auront différents niveaux de connaissances sur un sujet et attendent d'autres choses de votre visualisation.

Il est essentiel d'adapter votre visualisation en conséquence en choisissant un niveau de détail approprié et en utilisant un texte explicatif ou des annotations si nécessaire. La prise en compte du contexte de vos données et de votre audience est essentielle pour créer une représentation visuelle efficace.

6. Expérimentez avec différents types de graphiques

Il y a tellement de graphiques qu'il peut être difficile de savoir lequel utiliser pour un ensemble de données particulier. Parfois, vous devriez en essayer plusieurs avant de trouver le bon.

En général, cependant, vous pouvez suivre certaines règles de base : les graphiques à barres et à courbes sont bons pour les données de séries chronologiques, les graphiques à secteurs sont bons pour les données catégorielles et les nuages ​​de points sont bons pour les relations entre deux variables.

Mais n'ayez pas peur d'expérimenter. Parfois, vous pouvez constater qu'un graphique spécifique fonctionne mieux pour vos données que ceux mentionnés ci-dessus. Et si vous êtes bloqué, il y a toujours le fidèle moteur de recherche Google pour vous aider.

Tapez simplement "types de graphiques" et jetez un coup d'œil à toutes les différentes options qui s'offrent à vous.

7. Utilisez la couleur et les éléments de conception de manière stratégique

En plus de choisir le bon type de graphique, il est essentiel d'envisager d'utiliser des éléments de couleur et de conception dans votre visualisation. La couleur peut être utilisée pour différencier les catégories ou mettre en évidence des informations importantes, mais il est crucial de l'utiliser de manière stratégique.

Par exemple, utiliser trop de couleurs peut perturber et submerger la visualisation. Il est également essentiel de s'assurer que les choix de couleurs sont accessibles aux personnes malvoyantes en utilisant un contraste élevé et en évitant le codage couleur comme seul moyen de transmettre l'information.

Les éléments de conception tels que les lignes, les formes et les textures peuvent également aider à guider l'œil du spectateur autour de la visualisation ou à mettre en évidence des points d'intérêt spécifiques. L'utilisation de ces éléments de manière bien organisée peut améliorer l'efficacité globale de votre visualisation de données.

Il est essentiel d' expérimenter différentes combinaisons jusqu'à ce que vous trouviez quelque chose qui fonctionne bien pour vos données et votre public.

8. Tenez-vous au courant des tendances de l'industrie

Cela signifie garder une trace des nouvelles technologies et des nouveaux outils en cours de développement, ainsi que des changements dans la façon dont les entreprises collectent et analysent les données. Il peut être difficile de tout suivre par vous-même, alors voici quelques conseils pour rester informé :

• Abonnez-vous aux newsletters et autres listes de diffusion de sources fiables. Il existe de nombreuses newsletters et autres listes de diffusion consacrées à la couverture des tendances du secteur en matière d'analyse de données. Vous recevrez des mises à jour régulières sur les dernières nouvelles et développements en vous abonnant à ceux-ci. Parmi les bonnes sources d'informations, citons The Economist Intelligence Unit, O'Reilly Data Show Podcast et KDnuggets News.
• Suivez les blogs et les comptes de médias sociaux pertinents. De nombreux blogueurs et comptes de médias sociaux couvrent les tendances du secteur en matière d'analyse de données. Les suivre vous donnera un accès instantané aux dernières nouvelles et informations. Quelques bons exemples incluent Datafloq, Forrester Research Blogs et LinkedIn Influencers : Analytics & Big Data.
• Assistez à des conférences et à des rencontres. Les conférences et les rencontres offrent une excellente occasion de se renseigner sur les dernières tendances de l'industrie auprès d'experts dans le domaine, de réseauter avec des professionnels et de se tenir au courant des dernières technologies et outils. Certains événements populaires dans le secteur de l'analyse de données incluent Strata + Hadoop World, Predictive Analytics World et SAS Global Forum.

En restant informé des derniers développements du secteur, vous pouvez vous assurer que vous utilisez les meilleures pratiques et les outils les plus efficaces pour créer des visualisations de données visuellement attrayantes et informatives.

Améliorer vos compétences en visualisation de données demande de la pratique et du dévouement, mais en suivant ces conseils, vous pouvez améliorer l'efficacité de vos visualisations et les rendre plus percutantes pour votre public.

N'oubliez pas de choisir le bon type de graphique , d'utiliser stratégiquement les éléments de couleur et de conception, et de vous tenir au courant des tendances du secteur pour créer des visualisations de données visuellement attrayantes et informatives.