Beaucoup d’entre nous créent des graphiques de la même manière que nous choisissons du savon à vaisselle à l’épicerie, sans trop réfléchir et en fonction de l’habitude. En réalité, le produit final (un graphique beau et perspicace) mérite plus de réflexion que cela. Tout d’abord, il est bon de réfléchir à l’objectif final de la communication des données. Voulez-vous montrer une tendance dans le temps, montrer les découvertes par catégorie, ou peut-être visualiser les variables de vos données comme faisant partie d’un tout ? DataHero est excellent pour suggérer le bon graphique pour vos données, mais dans ce post, vous trouverez quelques informations sur le pourquoi.
Ces deux graphiques différents peuvent sembler presque interchangeables, mais généralement, les graphiques en ligne fonctionnent mieux pour les données continues, tandis que les graphiques en barres et en colonnes fonctionnent mieux pour les données catégorielles. N’oubliez pas que chaque règle comporte des exceptions, mais il s’agit là de règles générales. Les données continues sont quantitatives, vous ne pouvez pas compter le nombre de valeurs différentes. Cela inclut des données telles que les ventes, la taille, les bénéfices, etc. Elles peuvent également inclure le temps, bien que le temps puisse être à la fois une donnée continue et catégorique. Les graphiques à barres et à colonnes sont d’excellentes représentations des données catégorielles, dans lesquelles vous pouvez compter le nombre de catégories différentes. Dans cet exemple, le temps est continu dans le graphique linéaire. Cependant, il peut également être catégorique dans les graphiques à barres avec les catégories de vin.
Vous verrez ci-dessous que le graphique linéaire représente assez bien la tendance, mais qu’il peut être meilleur pour la vente totale de vins (de table, de dessert et pétillants).
Voici un graphique à barres groupées de ces mêmes données réparties par catégorie (de table, de dessert et pétillants). Avec les diagrammes groupés, il peut être difficile de faire la différence entre les totaux de chaque groupe, cependant c’est idéal pour comparer entre chaque élément des catégories.
Les diagrammes à barres empilées sont parfaits pour montrer un total, cependant il peut être difficile de comparer les tailles des catégories individuelles.
Un diagramme à barres en pourcentage représente comment chaque catégorie constitue une partie du tout. En d’autres termes, il masque la quantité et représente la différence relative entre les quantités de chaque groupe. S’il y a un chevauchement des catégories, il est nécessaire d’utiliser un diagramme en bâtons groupés, car il pourrait ne pas y avoir de relation entre la partie et le tout.
Les diagrammes en bâtons cumulatifs représentent la quantité d’une variable comme une somme de toutes les fréquences jusqu’à ce point. Ce serait idéal si j’ai besoin de savoir combien de vin de dessert a été vendu de 1994 à 2012, par exemple.
Un diagramme en bâtons logarithmique répond aux données asymétriques, en particulier si un ou quelques points sont plus asymétriques que la majeure partie des données. Il montre le changement en pourcentage ou les facteurs multiplicatifs.
Trouvez plus de statistiques sur le vin ici. Tous ces graphiques utilisent les mêmes données exactes mais montrent des perspectives très différentes, en fonction de ce qui doit être communiqué à partir des données. DataHero vous permet de naviguer facilement entre tous ces graphiques par un simple clic sur le bouton « Plus », sans fonctions ou formules supplémentaires.
DataHero vous aide à démasquer les réponses dans vos données. Il n’y a rien à télécharger ou à installer. Il suffit de créer un compte et de se connecter aux services de données que vous utilisez tous les jours (comme Salesforce, Stripe, MailChimp et Google Drive). DataHero décode automatiquement vos données et vous montre les réponses dont vous avez besoin grâce à des visualisations dynamiques.