Prenez un instant pour imaginer ce que serait votre vie si vous ne pouviez ni lire ni écrire.

Rien ne serait pareil au quotidien. C’est parce que c’est deux compétences sont fondamentales pour vivre en harmonie avec la société.

Pourtant, malgré les progrès dans le monde, plus de 750 millions de personnes en sont encore aujourd’hui analphabètes. 

Afin de promouvoir l’alphabétisation pour tous, l‘UNESCO organise chaque année, le 8 septembre, la journée Internationale de l’alphabétisation.

Chez Mydral, nous avons souhaité apporter notre soutient à cette action mondiale. Nhat-Tam HUYNH,  Designer, et moi, Anathan HUONG, Data Analyst, nous avons donc réalisé une Data Visualisation avec Tableau Software.

L’objectif est la mise en lumière de la situation à date de l’alphabétisation dans le monde. Nous espérons qu’elle aidera chacun à prendre conscience des améliorations qui ont eu lieu depuis plus d’un demi-siècle et des inégalités encore persistantes.

La visualisation

Notre réalisation se compose en plusieurs parties permettant de donner aux lecteurs les chiffres clés de l’alphabétisation, d’un niveau global jusqu’à un niveau plus détaillé.

Quelques éléments importants retenir sont :

• 750+ millions d’analphabètes dans le monde.
• 2/3 des analphabètes sont des femmes.
• De grandes inégalités selon les territoires. Plus un pays à des revenus importants et plus ses chances d’avoir sa population alphabétisée sont hautes.

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Explications de la construction

Data Prep

Il s’agit d’une première étape cruciale pour la construction de toute Data Viz.

Après de nombreuses recherches, je n’ai retenu comme source principale que l’UNESCO. En effet, bien que d’autres sites et plateformes disposaient de données selon des axes d’analyse variés, j’ai pris conscience que multiplier les sources aurait été risqué du point de vue de la Data Quality.

De plus, les fichiers de données fournis par l’UNESCO étaient les plus complets et permettaient des analyses selon un nombre d’axes suffisants : le temps, les âges, le genre et les territoires.

Les sources secondaires consistaient à récupérer des métadonnées liés aux pays afin de réaliser des corrélations entre le taux d’alphabétisation et d’autres indicateurs (par exemple le revenu par pays ou la population totale).

Plusieurs étapes de Data Preparation ont été nécessaires et furent réalisés avec l’outil Tableau Prep. Ci-dessous un extrait du fichier de départ et des données finales après préparation des données.

Le principe consistait à donner, en entrée à Tableau, un format de table de dénormalisé. Pour cela, un pivoting des colonnes en ligne a notamment dû être réalisé.

Data Viz

Une fois la préparation de données réalisés, je suis passé à la création de la visualisation grâce à Tableau Desktop.

Afin d’être le plus informative possible, un équilibre subtil entre visualisations et textes devait être respecté.

J’ai notamment souhaité mettre en avant la flexibilité de Tableau dans la personnalisation des analyses.

Dans la première partie de la Data Viz, j’ai revisité les graphiques statistiques de base (line, donuts and dumble charts) afin de transmettre un message puissant et facilement compréhensible par tous.

Pour la seconde partie : analyse des disparités par territoires, l’objectif était de donner une vision détaillée au niveau le plus fin de la donnée : par pays.
Pour conserver une lisibilité de l’analyse, nous avons segmenté les pays par intervalles selon leurs taux d’alphabétisation (<70%, entre 80% et 90% etc).

Je me suis inspiré du tutoriel de Ken Flerlage: afin de tracer des lignes permettant de relier la cartographie et les barres de progression. Cela m’a permis de conserver une continuité dans l’enchaînement des analyses.

Enfin, différentes actions de Tableau ont été utilisés afin de créer des interactions entre les graphiques (surlignage, filtrage, infobulles). De plus, l’utilisation de la nouvelle feature couches de cartes m’a permis de mettre en corrélation, sur une seule analyse, les taux d’alphabétisation, la population et les revenus par pays.

Data Design

Cette Data Viz ne serait pas ce qu’elle est sans la couche de Data Design développée par le talentueux Designer Tam.

Il a permis a la visualisation, en créant un univers graphique dédié, de la faire passer à un tout autre niveau d’attractivité.

Une règle majeure qui en ressort est de ne jamais négliger la partie Data Design d’une visualisation.

Ci-dessous la comparaison entre les deux versions, avant et après Data Design pour illustrer la différence :

Conclusion

Je suis fier de pouvoir mettre a contribution mes compétences pour cet événement mondial.
Peu importe ou nous nous trouvons, l’éducation pour tous est un droit.

Bien que le taux d’alphabétisation global continue a progresser, de fortes inégalités subsistent entre les territoires.

Chacun a son niveau peut combattre les inégalités, qu’il s’agisse d’un don aux associations ou par des actions concrètes a travers des organisations.

En route vers l’éducation pour tous !

Comment pouvons-nous vous aider à réaliser un tableau de bord personnalisé ? Tirer profit de notre expertise dans ce secteur qui s’appuie sur la data visualisation avec Tableau !

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