Editorialisation des données publiques
  • 👣LA DATAVISUALISATION PAS A PAS
  • 1️Définition, contexte et enjeux de la datavisualisation
    • 1️⃣Datavisualisation, infographie, tableau de bord...
    • 2️⃣Les enjeux de la datavisualisation pour les collectivités
    • 3️⃣Les trois composantes d'une dataviz réussie
    • 4️⃣La dataviz, une histoire ancienne
  • 2️Les grandes familles de dataviz
    • Une sélection de datavisualisations
    • 1️⃣Représenter une répartition, les parties d'un tout
      • Le camembert
      • Les variations autour du camembert
      • Les graphiques en barres
      • Le compartimentage
      • Graphique en bulles
      • Icônes / surfaces
    • 2️⃣Représenter une évolution dans le temps
      • Histogramme
      • Courbes et lignes
      • Répétition de graphiques
    • 3️⃣Représenter des relations entre les données
      • Diagramme de Sankey
      • Diagramme de Venn
      • Diagramme circulaire
      • Carte de chaleur
  • 3️Mettre en oeuvre son projet dataviz
    • 1️⃣Les 4 grandes étapes
    • 2️⃣Des outils pour préparer les données
    • 3️⃣Dataviz statique ou dynamique ?
    • 4️⃣Dataviz exploratoire ou explicative ?
    • 5️⃣Choisir des couleurs adaptées
      • Minimiser le nombre de couleurs
      • Des outils pour choisir les couleurs
    • 6️⃣Etre guidé dans le choix du type de dataviz
      • Dataviz catalogue
      • Dataviz project
      • From data to viz
  • 4️10 points de vigilance
    • 1️⃣Bien dimensionner son graphique
    • 2️⃣Une échelle régulière
    • 3️⃣Privilégier un axe des Y à zéro
    • 4️⃣Trier les données
    • 5️⃣Pas de donnée ou valeur à zéro ?
    • 6️⃣Fournir un contexte
    • 7️⃣Comparer ce qui est comparable
    • 8️⃣Ne pas confondre corrélation et causalité
    • 9️⃣Limite des représentations surfaciques
    • 🔟Contexte de diffusion et mobile
  • DOCUMENTATION OPENDATAFRANCE
    • Plaquette / Poster DViz
    • Galerie de datavisualisations inspirantes
    • Plateformes et outils de dataviz disponibles
      • Panorama des outils
      • Sélection d'outils
  • Autres ressources
    • Sites internet et Twitosphère
    • Quelques ouvrages en français
    • Présentations et webinaires
    • Guide UE : faire des dataviz de qualité
    • Cartographie
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  1. Mettre en oeuvre son projet dataviz
  2. Choisir des couleurs adaptées

Minimiser le nombre de couleurs

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Dernière mise à jour il y a 2 ans

Pour représenter des catégories (groupes politiques, compétences, nature des dépenses/recettes....) on utilisera des couleurs différentes. On se limitera cependant au maximum à six couleurs différentes, quitte à faire des regroupements.

Pour représenter la variation d'une valeur numérique (ex : taux de chômage, population, niveau de revenu...) on privilégiera un dégradé entre une ou deux couleurs.

Un dégradé sur une seule couleur (séquentiel) induira une progressivité et une continuité dans les données (ex : une densité de population).

Un dégradé entre deux couleurs permet :

  • de mettre en valeur les données extrêmes

  • de rendre plus lisibles les valeurs intermédiaires et notamment celles autour de la médiane qui sépare en deux l'effectif

Quelle échelle de couleur utiliser ? Un sujet abordé par du blog de Datawrapper (en anglais)

Certains auteurs, à l'image d'Edward Tufte, plaident pour une simplification à l'extrême du nombre de couleurs. Voir ci-dessous ce que cela peut donner.

Source :
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ce post
https://www.darkhorseanalytics.com/portfolio-data-looks-better-naked