# Dataviz exploratoire ou explicative ? La datavisualisation peut aider à comprendre les données, à les **explorer**, ou être un moyen d'information, pour **expliquer** un phénomène. La **datavisualisation exploratoire** vise plutôt un public de personnes averties (de la nature des données, du contexte...) et vise à les aider à réfléchir, à comprendre un phénomène. La **datavisualisation explicative** s'adresse à un public que l'on cherche à convaincre en lui racontant une histoire, avec un message essentiel. Ce type de datavisualisation implique de ne pas chercher à tout vouloir dire et de veiller à fournir toutes les informations nécessaires à la compréhension des données. {% hint style="info" %} La datavisualisation exploratoire est parfois un préalable à sa version explicative : elle permettra de comprendre les données, de repérer d'éventuelles erreurs ou singularités et aidera à concevoir sa version explicative, adaptée à un public défini. {% endhint %} --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://opendatafrance.gitbook.io/editorialisation-des-donnees-publiques/mettre-en-oeuvre-son-projet-dataviz/dataviz-exploratoire-ou-explicative.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.