Visualisation des données – Comment choisir le bon graphique ? – Partie 2

Tant de graphiques BI, mais lequel choisir et quand ? Cette série de blogs vous aidera à comprendre les utilisations et les propriétés de chaque graphique.

Ceci est le deuxième blog d’une série sur la visualisation de données. Lire le premier blog de la série ici.

10. Graphique en aires

Un graphique en aires est essentiellement un graphique en courbes, idéal pour les tendances et certaines comparaisons. Les graphiques en aires rempliront la zone sous la ligne, donc la meilleure utilisation de ce type de graphique est de présenter les changements de valeur cumulés au fil du temps, comme le stock d’articles, le nombre d’employés ou un compte d’épargne.
N’utilisez pas de graphiques en aires pour présenter des valeurs fluctuantes, comme le marché boursier ou les variations de prix.

11. Graphique empilé

Les graphiques en aires empilées sont mieux utilisés pour montrer les changements de composition au fil du temps. Un bon exemple serait les changements de part de marché parmi les principaux acteurs ou les parts de revenus par gamme de produits sur une période de temps.
Les graphiques en aires empilées peuvent être colorés et amusants, mais vous devez les utiliser avec prudence car ils peuvent rapidement devenir un gâchis. Ne les utilisez pas si vous avez besoin d’une comparaison exacte et n’empilez pas plus de trois à cinq catégories.

12. Nuage de points

Les diagrammes de dispersion sont principalement utilisés pour l’analyse de corrélation et de distribution. Ils conviennent pour montrer la relation entre deux variables où l’une est corrélée à l’autre (ou non).
Les graphiques en nuage de points peuvent également montrer la répartition des données ou les tendances de regroupement et vous aider à repérer les anomalies ou les valeurs aberrantes.
Un excellent exemple de diagrammes de dispersion serait un graphique montrant les dépenses de marketing par rapport aux revenus.

13. Graphique à bulles

Un graphique à bulles est une excellente option si vous devez ajouter une autre dimension à un graphique à nuage de points. Les nuages ​​de points comparent deux valeurs, mais vous pouvez ajouter la taille des bulles comme troisième variable et ainsi activer la comparaison. Si les bulles sont de taille très similaire, utilisez des étiquettes.

Utilisez les graphiques à nuage de points et à bulles pour :

• Présenter les relations entre deux (scatter) ou trois (bulle) variables numériques.
• Tracez deux ou trois ensembles de variables sur un plan de coordonnées xy.
• Transformez l’axe horizontal en une échelle logarithmique, montrant ainsi les relations entre des éléments plus largement distribués.
• Présentez des modèles dans de grands ensembles de données, des tendances linéaires ou non linéaires, des corrélations, des clusters ou des valeurs aberrantes.
• Comparez un grand nombre de points de données sans tenir compte du temps. Plus vous incluez de données dans un graphique en nuage de points, meilleures sont les comparaisons que vous pouvez effectuer.
• Relations actuelles, mais pas de valeurs exactes pour les comparaisons.

14. Cartes cartographiques

Les graphiques cartographiques sont utiles pour donner à vos chiffres un contexte géographique afin de repérer rapidement les zones, les tendances et les valeurs aberrantes les plus performantes et les moins performantes. Si vous disposez de données de localisation telles que des coordonnées, des noms de pays, des noms ou des abréviations d’états ou des adresses, vous pouvez tracer toutes les données associées sur une carte.
Les cartes ne seront pas très bonnes pour comparer des valeurs exactes car les cartes sont généralement à échelle de couleurs et les humains sont assez mauvais pour distinguer les nuances de couleurs. Parfois, il est préférable d’utiliser des bulles ou des chiffres superposés si vous avez besoin de transmettre des chiffres exacts ou d’activer la comparaison.

Un bon exemple serait les visiteurs du site Web par pays, état, ville ou les ventes de produits par état, région ou ville.
Mais n’utilisez pas de cartes pour absolument tout ce qui a une dimension géographique. Aujourd’hui, presque toutes les données ont une dimension géographique, mais cela ne signifie pas que vous devez les afficher sur une carte.

Quand utiliser les cartes graphiques ?

• Si vous souhaitez afficher des informations quantitatives sur une carte.
• Présenter les relations et les modèles spatiaux.
• Lorsqu’un contexte régional pour vos données est essentiel.
• Pour obtenir un aperçu de la répartition entre les emplacements géographiques.
• Uniquement si vos données sont standardisées (c’est-à-dire qu’elles ont le même format et la même échelle de données pour l’ensemble).

15. Diagrammes de Gantt

Les diagrammes de Gantt sont utiles pour planifier et programmer des projets. Ce sont essentiellement des cartes de projet, illustrant ce qui doit être fait, dans quel ordre et dans quel délai. Vous pouvez visualiser le temps total qu’un projet devrait prendre, les ressources impliquées, ainsi que l’ordre et les dépendances des tâches.

16. Tableaux de jauge

Les graphiques de jauge sont adaptés à l’affichage des KPI (Key Performance Indicators). Ils affichent généralement une valeur-clé unique, en la comparant à un indicateur de niveau de performance à code couleur, affichant généralement le vert pour « bon » et le rouge pour « problème ».

Un tableau de bord serait l’endroit le plus évident pour utiliser des graphiques de jauge. Là, tous les KPI seront au même endroit et donneront un rapide « bilan de santé » pour votre projet ou votre entreprise.
Les jauges sont un excellent choix pour :

• Montrer la progression vers un objectif.
• Représenter une mesure centile, comme un KPI.
• Afficher une valeur exacte et la signification d’une seule mesure.
• Affichez une seule information qui peut être rapidement analysée et comprise.

Le mauvais côté des graphiques à jauge est qu’ils occupent beaucoup d’espace et n’affichent généralement qu’un seul point de données. Si de nombreux graphiques à jauge sont comparés à une seule échelle de performances, un graphique à colonnes avec des indicateurs de seuil serait une option plus efficace et plus compacte.

17. Graphiques multi-axes

Parfois, un simple graphique ne peut tout simplement pas raconter toute l’histoire. Si vous souhaitez afficher des relations et comparer des variables sur des échelles très différentes, la meilleure option pourrait être d’avoir plusieurs axes.
Un graphique à axes multiples vous permettra de tracer des données à l’aide de deux axes y ou plus et d’un axe x partagé. Mais cela a un coût. Autrement dit, les graphiques sont beaucoup plus difficiles à lire et à comprendre. Les graphiques multi-axes peuvent convenir pour présenter des tendances communes, des corrélations (ou leur absence) et les relations entre plusieurs ensembles de données. Mais les graphiques multi-axes ne sont pas idéaux pour des comparaisons exactes (en raison des différentes échelles), et vous ne devez pas utiliser ce type si vous avez besoin d’afficher des valeurs précises.

Utilisez des graphiques multi-axes si vous souhaitez :

• Affichez un graphique linéaire et un graphique à colonnes avec le même axe X.
• Comparez plusieurs mesures avec différentes plages de valeurs.
• Illustrez les relations, la corrélation ou l’absence de celles-ci entre deux mesures ou plus dans une visualisation.
• Économisez de l’espace sur la toile (si le graphique ne devient pas trop compliqué).

Ce qu’il faut faire et ne pas faire en visualisation de données – Une conclusion générale

• Axe du temps. Lorsque vous utilisez le temps dans les graphiques, placez-le sur l’axe horizontal. Le temps doit courir de gauche à droite. Ne sautez pas de valeurs (périodes), même s’il n’y a pas de valeurs.
• Valeurs proportionnelles. Les nombres dans un graphique (affichés sous forme de barre, d’aire, de bulle ou d’un autre élément physiquement mesuré dans le graphique) doivent être directement proportionnels aux quantités numériques présentées.
• Rapport données-encre. Supprimez les informations, les lignes, les couleurs et le texte en excès d’un graphique qui n’ajoute pas de valeur.
• Tri. Pour les graphiques à colonnes et à barres, pour permettre une comparaison plus facile, triez vos données dans l’ordre croissant ou décroissant de la valeur, et non par ordre alphabétique. Ceci s’applique également aux diagrammes circulaires.
• Légende. Vous n’avez pas besoin d’une légende si vous n’avez qu’une seule catégorie de données.
• Étiquettes. Utilisez des étiquettes directement sur la ligne, la colonne, la barre, le secteur, etc., dans la mesure du possible pour éviter une recherche indirecte.
• Ajustement à l’inflation. Lorsque vous utilisez des valeurs monétaires dans une série à long terme, assurez-vous de tenir compte de l’inflation.
• Couleurs. Dans n’importe quel tableau, n’utilisez pas plus de six couleurs.
• Couleurs. Pour comparer la même valeur à différentes périodes de temps, utilisez la même couleur dans une intensité différente (du clair au foncé).
• Couleurs. Pour différentes catégories, utilisez des couleurs différentes. Les couleurs les plus utilisées sont le noir, le blanc, le rouge, le vert, le bleu et le jaune.
• Couleurs. Conservez la même palette de couleurs ou le même style pour tous les graphiques de la série et les mêmes axes et étiquettes pour les graphiques similaires afin de rendre vos graphiques cohérents et faciles à comparer.
• Couleurs. Vérifiez à quoi ressembleraient vos graphiques s’ils étaient imprimés en niveaux de gris. Si vous ne pouvez pas distinguer les différences de couleur, vous devez modifier la teinte et la saturation des couleurs.
• Complexité des données. N’ajoutez pas trop d’informations à un seul graphique. Si nécessaire, divisez les données en deux graphiques, utilisez la surbrillance, simplifiez les couleurs ou modifiez le type de graphique.

C’est partie 2 de cette série de blogs sur la façon de choisir le bon graphique pour la visualisation des données. Restez à l’écoute pour plus!

Bonne lecture et apprentissage.