Vue d’ensemble des types de visualisations de données
Lorsque vous créez une visualisation de données, vous sélectionnez le type de visualisation à afficher. Chaque type de visualisation est adapté pour afficher des données différentes.
Visualisations à scores
Ce type de visualisation de données affiche une valeur ou un score unique sous forme de nombre ou de pourcentage. Les scores sont souvent utilisés pour comparer une valeur ou une mesure particulière à une cible ou à un point de référence. Ils peuvent être utiles pour suivre les progrès ou identifier les domaines à améliorer, par exemple montrer les performances globales d’une entreprise ou d’une division.
| Visualisation | Description |
|---|---|
Visualisation des scores uniques  |
Les visualisations à score unique affichent une valeur agrégée unique qui est importante pour votre entreprise. |
Visualisation de cadran  |
Les visualisations de cadran indiquent où se situe une valeur unique dans une plage comprise entre une valeur minimale et une valeur maximale attendues. Visuellement, une « aiguille » pointe vers la valeur et le cadran est coloré lorsque les valeurs atteignent l'aiguille. |
Évaluer la visualisation  |
Comme les cadrans, les jauges indiquent où se situe une valeur unique dans une plage comprise entre une valeur minimale et une valeur maximale attendues. Outre la fonctionnalité de cadran, vous pouvez définir des plages de données colorées pour aider les utilisateurs à comprendre ce que la valeur représente. |
Visualisations de séries chronologiques
Les visualisations de séries chronologiques affichent des données collectées au fil du temps. Tous les types de visualisation de séries chronologiques partagent des options de configuration. Leur cas d’utilisation diffère selon que vous souhaitez mettre en évidence les tendances des données ou les différences entre des points de données individuels. Pour en savoir plus sur ces cas d’utilisation, reportez-vous à la section Créer des visualisations de données de séries chronologiques.
| Visualisation | Description et cas d’utilisation |
|---|---|
| Visualisation des tendances dans une source de données | |
Ligne |
Indique la façon dont une ou plusieurs valeurs changent au fil du temps en reliant une série de points de données à des lignes droites. Utilisez une visualisation linéaire pour dégager une tendance dans les données. Considérez les visualisations linéaires comme le choix par défaut pour l’affichage d’une série chronologique. Si vous n’êtes pas sûr de la visualisation à adopter, utilisez une visualisation linéaire. |
Spline |
Montre comment une ou plusieurs valeurs changent au fil du temps en connectant une série de points de données avec une courbe ajustée. La courbe met l’accent sur la tendance sur des points de données individuels. Les visualisations spline vous permettent de prendre un ensemble limité de points de données connus et des valeurs intermédiaires approximatives. |
Cloud de points |
Affiche les points non reliés pour les valeurs sur l’axe des ordonnées en fonction du temps sur l’axe des abscisses. Habituellement, la ligne de tendance est également affichée. À utiliser lorsque des données dispersées ne peuvent pas être utilement connectées par une ligne. |
| Comparaison des scores dans une source de données | |
Colonne |
Affiche les changements dans les données au fil du temps en affichant les valeurs sous forme de colonnes verticales proportionnelles. Utilisez cette option pour visualiser les changements dans une source de données ou pour comparer des sources de données. Pour comparer des sources de données avec une visualisation à colonnes, ajoutez des sources de données à la visualisation ou placez plusieurs visualisations à colonnes les unes à côté des autres dans un tableau de bord. |
Étape |
Met en évidence les changements dans une source de données entre des points distincts dans le temps. Utilisez cette visualisation pour afficher les petits changements graduels, en particulier lorsqu’une visualisation linéaire brouille les données. |
| Comparaison des scores ou des tendances entre les sources de données | |
Zone |
Ressemble à une visualisation linéaire, mais la zone entre l’axe et la ligne est soulignée par des couleurs. À utiliser avec plusieurs sources de données pour mettre en évidence la contribution relative de chaque source de données à l’ensemble. |
Visualisations à barres
Les visualisations à barres vous permettent de comparer des scores entre différentes dimensions de données. Des types de visualisation à barres horizontales et verticales sont disponibles. Ils partagent toutes les options de configuration. En général, utilisez des barres horizontales pour les données nominales ou catégorielles. Utilisez des barres verticales pour les données ordinales ou séquentielles. Utilisez différentes couleurs ou motifs pour distinguer différents groupes ou catégories. Pour plus d'informations, consultez Créer une visualisation de données à barres horizontales ou verticales.
| Visualisation | Description |
|---|---|
Visualisation à barres horizontales  |
Les visualisations à barres affichent des catégories étiquetées sur un axe et des valeurs sur l’autre. Utilisez des barres verticales pour comparer des données ordinales, en particulier lorsqu’il n’y a pas trop de catégories, telles que les chiffres de vente regroupés en catégories. Utilisez des graphiques à barres horizontales avec des données nominales, telles que la gravité de l’incident ou le groupe d’affectation.Les visualisations à barres de Pareto vous aident à identifier la dimension la plus importante dans un large ensemble de dimensions. Les colonnes affichent les données par ordre décroissant. Une ligne indique le pourcentage cumulé. Les visualisations de Pareto contiennent des graphiques à barres et linéaires. Les barres affichent les données par ordre décroissant, de gauche à droite, et le graphique linéaire affiche les totaux cumulés de chaque catégorie dans le même ordre. L’axe Y de gauche représente le nombre d’enregistrements, et l’axe Y de droite représente le pourcentage cumulé du nombre total d’enregistrements évalués. |
Visualisation à barres verticales  |
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| Visualisation à barres de Pareto
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Visualisations en camembert et en anneau
Les visualisations en camembert et en anneau montrent la relation entre les parties et l’intégralité d’un ensemble de données. Le total des segments de ces visualisations doit atteindre 100 %. Pour plus d'informations, consultez Créer une visualisation de données en camembert ou en anneau.
| Visualisation | Description |
|---|---|
Visualisations en camembert  |
Les visualisations en camembert sont particulièrement efficaces pour comparer 5 à 7 segments qui totalisent 100 %, pourvu que la différence de valeur entre deux segments ne soit pas en deçà de 10 %. Les visualisations en anneau sont particulièrement efficaces pour comparer maximum cinq segments qui totalisent 100 %, pourvu que la différence de valeur entre deux segments ne soit pas en deçà de 10 %. Le centre de l’anneau peut être utilisé pour afficher des informations supplémentaires. Les visualisations en demi-cercle sont idéales pour comparer maximum quatre segments qui totalisent 100 %, pourvu que la différence de valeur entre deux segments ne soit pas en deçà de 10 %. |
Visualisations en anneau  |
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Visualisations en demi-cercle  |
Graphiques multidimensionnels
Les visualisations multidimensionnelles vous permettent d’afficher plusieurs variables dans un seul graphique, ce qui peut être utile pour afficher les relations entre différentes variables. Ils sont utiles lorsque vous disposez d’un grand nombre de données et que vous souhaitez trouver des schémas ou des tendances qui ne sont peut-être pas immédiatement évidents. Ils sont également utiles lorsque vous souhaitez afficher la relation entre trois variables ou plus.
| Visualisation | Description |
|---|---|
Visualisation de tableau croisé dynamique  |
Les tableaux croisés dynamiques permettent plusieurs types d’agrégation entre leurs champs. Vous pouvez également filtrer les données. Les colonnes représentent un champ ou une répartition, tandis qu’une hiérarchie de lignes représente plusieurs autres champs ou répartitions. |
Visualisation de carte thermique  > |
Les cartes thermiques montrent la relation entre deux champs de table ou répartitions d’indicateurs. Les changements de couleur, au fur et à mesure que vous vous déplacez le long des axes, révèlent des schémas dans la valeur d’un ou des deux champs/répartitions. |
Visualisation de graphique à bulles  > |
Les graphiques à bulles sont des cercles de tailles différentes le long d’un axe vertical et d’un axe horizontal. Les axes vertical et horizontal représentent différents champs numériques, tels que des valeurs ou des montants. Utilisez la taille et la position relatives des cercles pour comparer les champs et voir leurs relations. Vous pouvez également regrouper les données sous un troisième champ, qui peut être qualitatif. Le troisième champ se différencie par sa couleur. Utilisez des graphiques à bulles pour répondre à des questions binaires, par exemple si deux champs ont une relation, et pour mettre en évidence des schémas. |
Autres visualisations
Les visualisations de données peuvent également prendre la forme de calendriers, de listes simples, de tableaux de résultats d’indicateurs et d’emplacements.
| Visualisation | Description |
|---|---|
Visualisation de rapports de calendrier  |
Affiche les événements de données sous forme de calendrier. |
Tableau de résultats de l'indicateur  |
Le composant Tableau de résultats de l’indicateur vous permet de visualiser et de comparer les données entre plusieurs Analyse des performances indicateurs. |
Liste |
Affiche une liste d’enregistrements de table. |
| Boîte à moustaches
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Utilisez un diagramme à moustaches pour afficher la médiane et les quartiles inférieur et supérieur des données numériques, ainsi que les valeurs aberrantes. Vous pouvez également comparer la distribution de différents groupes de ces données. |
Carte géographique  |
Affiche les données par pays, état ou ville. Les utilisateurs peuvent utiliser des données de table qui contiennent des informations d’emplacement à visualiser dans le graphique. |
