Les graphiques sont des outils statistiques que nous utilisons pour comprendre les modèles de données et les informations complexes. Choisir le bon type de graphique dépend de l'histoire qui doit être racontée.
Quels sont les différents types de graphiques ?
Différents types de graphiques, tels que les graphiques à barres, les graphiques linéaires, les histogrammes et les diagrammes circulaires, aident les utilisateurs à effectuer une analyse de données pour expliquer les tendances et les relations entre les critères pertinents.
Les entreprises traduisent les données et les métriques en graphiques pour suivre leurs performances et leurs objectifs avec des outils de visualisation de données.
Types de graphiques pour les comparaisons
Nous utilisons des graphiques pour organiser et comparer visuellement les données. Ils nous offrent une évaluation côte à côte de différentes catégories pour montrer les différences et les similitudes.
Graphique à barres
L'outil le plus couramment utilisé dans cette catégorie est le graphique à barres. Les barres rectangulaires représentent des catégories individuelles, et la longueur de chaque barre correspond à la valeur de chaque catégorie.
Cas d'utilisation : Étalonnage des performances, comparaison de variables, montrer des changements, illustrer des proportions
Diagrammes circulaires
Un diagramme circulaire est un graphique circulaire qui utilise des tranches colorées pour représenter des parties d'un tout qui s'additionnent à 100 %. Ces graphiques fonctionnent mieux lorsqu'on compare cinq à six catégories. Un nombre supérieur à cela devient complexe pour des comparaisons précises.
Cas d'utilisation : Comparer des parties à un tout, comprendre la distribution des données, analyse de composition, mettre en évidence différents segments
Graphique à puces
Un graphique à puces est un type différent de graphique à barres qui illustre une grande quantité de données dans un espace compact. Il est idéal pour la comparaison car il représente les données mais donne également une idée qualitative de la performance, qu'elle soit bonne, satisfaisante ou médiocre.
Cas d'utilisation : Mesure de performance, suivi des objectifs de vente, et efficacité opérationnelle.
Types de graphiques pour les tendances
Les graphiques présentent les changements de données au fil du temps pour faciliter l'identification par les utilisateurs des mouvements à la hausse ou à la baisse, des modèles récurrents et des prévisions potentielles pour les valeurs futures.
Graphique linéaire
Les graphiques linéaires sont ainsi nommés car ils relient les points de données par une ligne pour que les utilisateurs puissent voir les tendances et les modèles au fil du temps. Ces graphiques sont efficaces si vous devez suivre des données continues à travers différentes catégories.
Cas d'utilisation : Présentation de données expérimentales, visualisation des changements, analyse et illustration de la progression, et suivi de l'utilisation.
Graphique en aires
Un graphique en aires combine les éléments des graphiques linéaires et à barres pour transformer les données en images. Il utilise des lignes pour relier les points de données mais est ombré jusqu'à l'axe des x. Cette visualisation aide à mettre en évidence les changements au fil du temps ou entre les catégories.
Cas d'utilisation : Présentations de données expérimentales, visualisation des changements, analyse et illustration de la progression, et suivi de la surveillance de l'utilisation.
Graphique à barres empilées
Un graphique à barres empilées fournit une analyse des données en superposant des barres les unes sur les autres pour différentes catégories. Il nous aide à comprendre comment la composition d'un tout change et la compare à travers diverses catégories.
Cas d'utilisation : Données de segmentation, allocation des ressources, analyse des tendances, et comparaisons de composition.
Types de graphiques pour les relations
Nous utilisons différents types de graphiques pour représenter les relations entre les variables en traçant des points de données sur des axes pour découvrir des corrélations, des tendances et des connexions.
Nuages de points
Un nuage de points montre des données utilisées pour analyser les relations entre deux variables, démontrant comment l'une affecte l'autre. Il utilise un système de coordonnées pour tracer des points de données, où chaque point représente un élément de données unique.
Cas d'utilisation : Comparaisons de groupes, régression, analyse de corrélation, et exploration de relations non linéaires.
Cartes de chaleur
Une carte de chaleur est une grille qui utilise une échelle de couleurs pour illustrer l'ampleur des valeurs au sein d'un ensemble de données. Chaque carré de la grille représente un point de données, et la couleur de chaque carré reflète sa valeur. Les cartes de chaleur sont mieux utilisées pour identifier des tendances générales car elles ne fournissent pas le même niveau de détail que les nuages de points.
Cas d'utilisation : Comparaison des variations, analyse du comportement des utilisateurs de sites web, évaluation des risques, illustration des tendances
Types de graphiques pour la distribution des données
Ceux-ci expliquent la distribution des données en indiquant combien de points tombent dans différentes plages. Cela permet aux utilisateurs d'identifier les tendances, la variabilité et les valeurs aberrantes au sein d'un ensemble de données.
Histogrammes
Un histogramme est un type de graphique à barres qui représente la distribution des données quantitatives. Chaque barre représente la fréquence d'apparition de chaque valeur dans un ensemble de données.
Cas d'utilisation : Distribution de fréquence des données, identification des variations de qualité, et nettoyage des données.
Boîtes à moustaches
Un diagramme en boîte, également appelé boîte à moustaches, est une méthode standardisée pour afficher la distribution des données basée sur un résumé à cinq nombres : minimum, premier quartile (Q1), médiane, troisième quartile (Q3), et maximum. Il est utile pour mettre en évidence les valeurs aberrantes et la variabilité au sein d'un ensemble de données.
Cas d'utilisation : Comparaison de la distribution des données, synthèse des données, contrôle de qualité, et recherche de marché.
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Washija Kazim
Washija Kazim is a Sr. Content Marketing Specialist at G2 focused on creating actionable SaaS content for IT management and infrastructure needs. With a professional degree in business administration, she specializes in subjects like business logic, impact analysis, data lifecycle management, and cryptocurrency. In her spare time, she can be found buried nose-deep in a book, lost in her favorite cinematic world, or planning her next trip to the mountains.
