5 conseils pour présenter vos résultats d’analyses

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Ca y est votre analyse est presque terminée, après plusieurs jours de préparation, d’exploration et peut être même de modélisation vous avez des programmes, des lignes de code, des chiffres un peu partout et surtout des résultats.

Félicitations vous allez pouvoir passer à la phase de restitution. La plupart des Data Scientists que j’ai rencontré n’apprécient pas vraiment cette partie du projet. Je trouve au contraire que tout peu se jouer à ce moment là. Une super analyse mal restituée ça ne fonctionne pas, tout comme une mauvaise analyse bien restituée d’ailleurs. Moi j’adore cette partie de visualisation des résultats et voici mes conseils pour réussir.

1- Faites simple

Vous maîtrisez votre sujet, vous avez utilisé des méthodes compliquées et vous avez envie de les mettre en valeur dans votre présentation. Pourtant le mot d’ordre c’est de rester simple. Il faut valoriser les enseignements les plus important et limiter le nombre d’informations clés par slide. N’importe quel lecteur doit pouvoir saisir l’information clé en quelques secondes quitte à rentrer plus dans le détail dans un second temps. En plus nous rencontrons beaucoup de personnes avec peu d’affinités avec les chiffres, évitons donc de les effrayer.

Dataviz simplicité
Isolez l’information importante pour la valoriser

 

2 – Soignez le visuel

La restitution doit être visuelle et agréable à regarder. Vous vous dites que c’est relatif et que ce qui plaira à une personne ne plaira pas forcement à une autre… c’est sûr mais il y a quand même quelques règles de DataViz à connaitre pour avoir de bons résultats. Vous pouvez jouer sur les couleurs en utilisant des palettes d’un même ton ou au contraire des contrastes. Pensez à toujours aligner les éléments d’une slide, comme si vous utilisez un quadrillage.

Dataviz images
Privilégiez les chiffres clés plutôt que les longs discours

 

3 – Utilisez le bon type de graphique

Il existe plusieurs types de graphiques, des classiques comme les histogrammes, les diagrammes circulaires, les courbes et d’autres moins classiques comme les jauges, les treemap,… Le tout est de savoir lequel mettra le mieux en avant vos données. Ne vous limitez pas à Excel, il existe d’autres outils pour faire des visualisations. Et si vous êtes contraints d’utiliser Excel, surtout ne conservez pas la mise en forme et les couleurs classiques des graphiques, tout le monde les connait et ce n’est pas valorisant.

Choix_graphique.png
Choisissez un graphique adapté

 

 

4 – Donnez des éléments de contexte

Les résultats prennent tout leur sens avec le contexte. Il faut toujours rappeler le contexte et les objectifs de l’analyse. On peut aussi prévoir une slide méthodologie. Pour chaque nouveau résultat, n’oubliez pas de préciser le périmètre. Un chiffre seul a assez de sens, par exemple si je vous dis que le panier moyen des clients est de 20€ ce mois ci… Ok et alors? C’est bien ou c’est pas bien? Alors que 20€ ce mois-ci vs 18€ le mois précédent, soit une augmentation de +2€.. prend tout son sens.

Dataviz_contexte2

5- Prenez de la hauteur

Donner des chiffres pour donner des chiffres ça ne sert à rien. Les analyses doivent permettre d’atteindre un autre objectif que de la simple description. Il faut toujours prendre de la hauteur, regarder ses résultats en considérant les objectifs et voir en quoi ils peuvent y contribuer. Le panier moyen a augmenté de +2€ ce mois-ci, ok, pourquoi? => Notre campagne de réactivation a très bien performé et a contribué à augmenter le panier moyen des inactifs. Conclusion? Ce type de campagne a un impact non négligeable sur le panier moyen et sur la rentabilité… A reproduire donc.

Et pour finir, ce n’est pas vraiment un conseil mais prenez plaisir à faire ces présentations. C’est tout votre travail qui sera valorisé.

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