Vous êtes-vous déjà demandé comment les entreprises représentent visuellement leurs hiérarchies organisationnelles ? Ou comment les arbres généalogiques cartographient clairement les relations ancestrales complexes ? Il existe une structure spéciale qui rend la visualisation de telles connexions intuitive : les hiérarchies.

Les données hiérarchiques suivent un format arborescent avec des entités classées selon des relations parent-enfant. La conversion de hiérarchies abstraites en visualisations attrayantes peut révéler des informations inestimables. Ce guide complet vous fera découvrir le monde de la visualisation de données hiérarchiques et ses diverses applications du monde réel.

Que sont les données hiérarchiques ?

Les données hiérarchiques, comme leur nom l'indique, suivent une structure hiérarchique dans laquelle les éléments sont classés selon un modèle de type pyramidal. Chaque élément de données peut avoir un parent, à l'exception du nœud racine. Les nœuds sans enfants sont appelés nœuds feuilles, tandis que les nœuds avec enfants sont appelés nœuds intérieurs.

Voici quelques exemples courants de données hiérarchiques :

• Organigrammes de la structure organisationnelle
• Arbres généalogiques
• Structures de répertoires de fichiers
• Taxonomies biologiques
• Catégories de produits

Les propriétés clés des données hiérarchiques sont :

• Arborescence – Les données sont liées sur la base de relations parent-enfant formant une structure arborescente ramifiée.
• Parent célibataire – Chaque nœud a un nœud parent sauf la racine qui n'a pas de parent.
• CONFINEMENT – Les nœuds contiennent ou détiennent d’autres nœuds enfants plutôt que d’être simplement connectés.
• Chemin unique – Il n'existe qu'un seul chemin unique entre le nœud racine et tout autre nœud.
• Aucun cycle – La structure des données ne contient pas de liens circulaires.
• Nœuds feuilles et intérieurs – Les nœuds feuilles n’ont pas d’enfants tandis que les nœuds intérieurs ont un ou plusieurs nœuds enfants.

Pourquoi visualiser des données hiérarchiques ?

Les données hiérarchiques sont très abstraites dans leur forme brute. Bien que les tableaux puissent capturer les liens parent-enfant de base, ils ne parviennent pas à transmettre des informations et des modèles visuels. C'est là que cela a du sens représentations visuelles peut faire une énorme différence.

La visualisation des structures hiérarchiques offre plusieurs avantages que les tableaux géants remplis de chiffres ne peuvent tout simplement pas offrir :

• Les graphiques hiérarchiques révèlent immédiatement la structure globale et les regroupements de données grâce au positionnement et aux connexions des nœuds. Cette vue à vol d'oiseau est très difficile à obtenir en parcourant les lignes et les colonnes.
• Les techniques de codage visuel utilisées dans les graphiques hiérarchiques telles que la taille, la couleur, les bordures, etc. permettent une comparaison rapide des métriques entre les nœuds. Le service Marketing dispose-t-il de l'allocation budgétaire la plus élevée par rapport aux RH et aux Opérations ? Un graphique arborescent peut vous le dire en un coup d’œil.
• Les fonctionnalités interactives telles que les info-bulles, le zoom et l'expansion/réduction fournissent des détails à la demande, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur les parties pertinentes de grands ensembles de données.
• Les transitions animées lors de l'expansion des branches ou de la modification des paramètres permettent de suivre les modifications des données hiérarchiques au fil du temps beaucoup plus efficacement que l'utilisation de tableaux statiques.
• Les visualisations hiérarchiques transforment des données abstraites en récits visuels intuitifs qui font appel à la cognition humaine. Non seulement ils sont plus faciles à comprendre, mais ils rendent également les informations plus mémorables et plus percutantes.

Essentiellement, les graphiques hiérarchiques exploitent les capacités du système visuel humain pour donner un sens à des données complexes pleines de modèles et de relations structurelles. Ce potentiel de découverte de connaissances fait de la visualisation hiérarchique des données une technique inestimable à la fois pour l’analyse et la communication d’informations.

Graphiques pour les visualisations de données hiérarchiques

De nombreux types de graphiques différents peuvent être utilisés pour représenter visuellement des données hiérarchiques. Les plus populaires incluent :

1. Diagramme en arbre

Il s'agit de la manière la plus courante et la plus intuitive de visualiser des données hiérarchiques. Il affiche les nœuds sous forme de cercles ou d'autres formes, avec des lignes de connexion montrant les relations parent-enfant de manière ramifiée.

Les diagrammes arborescents sont simples à interpréter mais peuvent devenir très complexes avec de grands ensembles de données couvrant plusieurs niveaux.

2. Dendrogrammes

Les dendrogrammes sont un type spécial d'arborescence couramment utilisé en biologie pour montrer les hiérarchies taxonomiques et l'analyse de regroupement. Le diagramme commence par des nœuds individuels à une extrémité et des hiérarchies se forment à mesure que nous nous dirigeons vers l'autre extrémité.

La position des nœuds et la distance entre les branches indiquent le degré de similitude. Les dendrogrammes visualisent des algorithmes de clustering hiérarchique.

3. Arbre radial

Comme son nom l’indique, un diagramme en arbre radial comporte des liens de ramification rayonnant vers l’extérieur à partir d’un nœud racine central. Il est plus compact que les arbres standards et utile pour les hiérarchies plus grandes. Toutefois, les étiquettes de nœuds peuvent être plus difficiles à ajuster.

4. Graphique des rayons de soleil

Un graphique en rayon de soleil affiche les données hiérarchiques sous la forme d'anneaux imbriqués, l'anneau le plus interne représentant le nœud racine. La taille de l'anneau et les segments représentent les métriques associées à chaque point de données.

Les rayons de soleil sont idéaux pour afficher les proportions à plusieurs niveaux hiérarchiques. Cependant, ils ont une prise en charge limitée des étiquettes de nœuds.

5. Treemap

Les arborescences affichent des catégories hiérarchiques à l'aide de conteneurs rectangulaires imbriqués. Les tailles des conteneurs sont proportionnelles aux métriques associées aux nœuds. Les couleurs peuvent coder des dimensions supplémentaires.

Les Treemaps utilisent efficacement l'espace et facilitent les comparaisons de tailles. Mais ils deviennent moins lisibles avec plusieurs niveaux hiérarchiques.

6. Graphique des glaçons

Les graphiques en forme de glaçons organisent les données hiérarchiques dans des conteneurs rectangulaires plus étroits, la position le long de l'axe Y déterminant le niveau de l'arborescence. La taille et la couleur peuvent coder des métriques.

Les glaçons montrent clairement les relations partie-tout et sont utiles pour comparer les nœuds à travers les niveaux hiérarchiques.

7. Diagramme nœud-lien

Cette technique affiche directement les nœuds et les liens ou bords de connexion entre les nœuds parents et enfants dans une structure de données hiérarchique.

Les diagrammes de liens de nœuds peuvent bien s'intégrer à d'autres éléments visuels sur les tableaux de bord et permettre des conceptions personnalisées.

8. Diagramme de contiguïté

Les diagrammes de contiguïté sont des diagrammes de liens de nœuds optimisés pour l'efficacité spatiale en alignant les nœuds sur une traversée remplissant l'espace de l'arborescence. Utile pour les hiérarchies plus grandes lorsque l'espace est limité.

9. Cartes dendrogrammes

Cette approche combine un diagramme arborescent avec une visualisation cartographique pour afficher des données hiérarchiques de manière géospatiale. La carte indique les positions des nœuds tandis que l'arborescence montre les relations.

Les cartes dendrogrammes s'intègrent bien lorsque les données hiérarchiques ont une composante géographique.

Considérations sur la conception

Voici quelques aspects clés à prendre en compte lors de la visualisation de données hiérarchiques :

• COMMANDE – L’ordre hiérarchique, alphabétique, séquentiel ou personnalisé des nœuds doit être sélectionné de manière appropriée.
• Mise en page – Le rapport hauteur/largeur, la direction, l'espacement, etc. doivent améliorer la lisibilité et l'utilisation de l'espace.
• Interactivity – Activez l'exploration des branches, le zoom, les info-bulles, etc. pour fournir des détails à la demande.
• Etiquettes – Étiquetez clairement tous les nœuds ou étiquetez de manière sélective en fonction de leur pertinence.
• Codage – Utilisez la taille, la couleur, les icônes, les bordures, etc. pour encoder les métriques sur les nœuds.
• Animation – Transitions animées lors du développement/réduction de nœuds ou lorsque les paramètres changent au fil du temps.

Outils de visualisation hiérarchique des données

De nombreux outils de business intelligence et de visualisation de données prennent en charge la création de graphiques pour les données hiérarchiques. Certaines options populaires incluent :

• Tableau – Offres hiérarchiques graphiques comme les treemaps, les sunbursts, les diagrammes de Sankey, etc.
• Microsoft Power BI – Fournit des arborescences et des graphiques hiérarchiques de base. Permet d'explorer les niveaux.
• Qlik – Prend en charge les arborescences et les graphiques de pack de cercles. L’analyse d’ensemble permet d’explorer les branches.
• D3.js – Fournit des API et des mises en page pour créer des visualisations hiérarchiques interactives personnalisées à l'aide de JavaScript.
• Python des bibliothèques comme networkx, stratifypy, scipy, etc. peuvent générer des graphiques hiérarchiques.
• R des packages comme ggdendro, treemap, diagrammer, etc. peuvent être utilisés pour tracer des graphiques hiérarchiques.
• Gephi – Un logiciel open source d’analyse et de visualisation de réseau avec des options pour les graphiques hiérarchiques.

Applications de la visualisation hiérarchique des données

La visualisation hiérarchique des données a de nombreuses applications concrètes dans différents domaines :

• Visualisez la hiérarchie de l'organisation dans des scénarios d'entreprise
• Représenter les catégories de produits et les données d'inventaire
• Analyser les processus de branchement et les flux de tâches
• Afficher les arborescences de répertoires
• Comprendre les taxonomies biologiques
• Cartographier les hiérarchies et les ontologies des concepts
• Analyser les relations phylogénétiques
• Représenter des arbres de décision et des modèles de risque
• Suivre la propagation des maladies, virus, pannes, etc.
• Analyser les structures communautaires dans les réseaux sociaux
• Représenter les chronologies et la chronologie historiques

La clé est de choisir le représentation visuelle correcte qui améliore la compréhension des relations de données hiérarchiques spécifiques au domaine.

Conclusion

Les données hiérarchiques apparaissent dans de nombreux contextes problématiques différents. Visualiser la structure arborescente inhérente à l’aide de représentations graphiques significatives permet de découvrir des informations qui seraient très difficiles à observer autrement.

Il existe une gamme de techniques de visualisation de données hiérarchiques, depuis les diagrammes arborescents de base jusqu'aux techniques plus avancées. coups de soleil, treemaps, glaçons, etc. Chacun a ses propres avantages et inconvénients. Le bon choix dépend des caractéristiques des données, des besoins d’analyse et du profil du public.

Avec l’aide d’outils appropriés et d’une conception réfléchie, les visualisations de données hiérarchiques peuvent transformer des informations complexes en histoires visuelles intuitives pleines d’informations exploitables. Le potentiel de découverte de connaissances de la vis de données hiérarchique en fait une technique indispensable en science et analyse des données.