Dans ce module, nous allons découvrir une variété de visualisations utilisées pour illustrer et communiquer des données. Nous commencerons par les différents moyens utilisés pour présenter des informations quantitatives. Nous examinerons ensuite une série d'exemples de visualisations de données et discuterons de ce qui les rend efficaces ou inefficaces. Enfin, nous discuterons des graphiques Excel et des raisons pour lesquelles la plupart d'entre eux devraient être évités. À l'issue de ce module, vous serez en mesure de mieux comprendre les caractéristiques d'une bonne visualisation de données et d'éviter les erreurs courantes lors de la création de vos propres graphiques

Dans ce module, nous aborderons un certain nombre de sujets relatifs à l'interprétation des données, à la collecte de données supplémentaires et à la formulation de nos recommandations sur la base de notre analyse. Tout d'abord, nous aborderons les façons dont nous interprétons ou représentons mal les données et comment les éviter, par exemple en confondant corrélation et causalité, en laissant les préjugés cognitifs influencer notre perception des données et en visualisant les données de manière trompeuse. Nous apprendrons également comment l'expérimentation peut nous aider à obtenir davantage de données, y compris les compromis que nous pouvons être amenés à faire en matière de mesure. Enfin, nous discuterons de la manière dont nous communiquons nos résultats et nos recommandations, en mettant l'accent sur la connaissance de notre public, en racontant des histoires convaincantes et en créant des supports de communication clairs et efficaces

Dans notre dernier module, nous allons parcourir deux études de cas et illustrer les idées que nous avons abordées dans le cours et dans la spécialisation dans son ensemble. Le premier cas montre comment l'expérimentation peut être utilisée pour créer des données, parfois avec des résultats surprenants. Le second cas présente une analyse complète qui illustre l'ensemble du cycle de vie analytique et montre comment différentes méthodes et analyses quantitatives et qualitatives peuvent être réunies pour résoudre un problème analytique d'importance stratégique.