Transformer des ensembles de données complexes en informations claires et exploitables n’est pas une tâche facile. Mais armé des bons types de graphiques de visualisation de données, vous pouvez découvrir des modèles, des tendances et des relations pour raconter des histoires de données convaincantes.
Ce guide définitif couvre les types de graphiques de visualisation de données les plus populaires, des exemples concrets de leur utilisation et des conseils pour sélectionner le meilleur visuel pour vos données spécifiques. Allons-y !
15 types de graphiques de visualisation de données
1. Graphiques à barres
Les graphiques à barres utilisent des barres rectangulaires pour comparer les valeurs de différentes catégories. La hauteur ou la longueur de chaque barre représente la valeur.
Les graphiques à barres fonctionnent extrêmement bien pour affichage des classements, en comparant les valeurs des mesures entre les groupes et en affichant les changements au fil du temps lorsqu'ils sont utilisés dans un graphique à barres de séries chronologiques.
Par exemple, les graphiques à barres horizontales classent efficacement les critiques de films en fonction de la note moyenne des utilisateurs. Les graphiques à barres verticales permettent de comparer le chiffre d’affaires total entre les catégories de produits.
2. Graphiques linéaires
Pour visualiser les tendances et les modèles sur une période donnée, les graphiques linéaires sont la solution idéale. Ils tracent des points de données au fil du temps reliés par des lignes droites.
Les pics et les creux de la ligne vous permettent de repérer rapidement les augmentations, les diminutions et autres tendances dans les données. Les graphiques linéaires sont particulièrement utiles pour les données de séries chronologiques.
Par exemple, un graphique linéaire pourrait révéler que les visites mensuelles sur un site Web augmentent pendant les vacances et diminuent pendant les mois d'été.
3. Graphiques circulaires
Lorsque vous avez besoin de visualiser des relations partie-tout, les diagrammes circulaires sont là pour vous. Les tranches circulaires représentent la valeur proportionnelle que représente chaque catégorie par rapport au total.
Les diagrammes circulaires fonctionnent mieux lorsqu’il vous suffit d’afficher 2 à 5 catégories. Ils vous permettent de voir comment les segments se situent dans un tout, comme la part de marché entre les concurrents commerciaux.
4. Graphiques en aires
Les graphiques en aires sont essentiellement des graphiques linéaires, mais avec l'espace sous la ligne rempli. Ils mettent l'accent sur le volume ou l'ampleur des changements au fil du temps.
Par exemple, un graphique en aires pourrait mettre en évidence le total des ventes accumulées sur un site Web au fil du temps. Les pics et les vallées montrent les augmentations et les diminutions tandis que l'espace rempli montre le total.
5. Nuages de points
Les nuages de points sont le type de graphique dont vous avez besoin pour évaluer les relations entre deux ensembles de variables. Chaque point de données est affiché sous forme de point sur le graphique. Les motifs dans les points révèlent des corrélations.
Par exemple, un nuage de points pourrait comparer la taille de la population au revenu moyen des villes. Le regroupement et les tendances dans les points peuvent suggérer des relations positives ou négatives entre les variables x et y.
6. Cartes de chaleur
Pour les grands ensembles de données comportant plusieurs variables, les cartes thermiques sont incroyablement utiles. Le codage couleur représente les valeurs, généralement avec des nuances plus foncées pour les nombres plus élevés.
Les spécialistes du marketing utilisent souvent des cartes thermiques pour visualiser les taux de clics sur les sites Web. Les points sombres révèlent rapidement les pages avec le plus d'engagement. Les cartes thermiques permettent de repérer facilement les modèles.
7. Histogrammes
Les histogrammes regroupent les données numériques en plages ou groupes, puis utilisent des hauteurs de barres pour représenter la fréquence des valeurs dans chaque groupe. Cela vous permet de voir la répartition globale.
Par exemple, un histogramme des résultats des tests des étudiants pourrait révéler la répartition des notes, indiquant le nombre d'élèves ayant obtenu des résultats dans chaque tranche scolaire. Repérez les biais et les valeurs aberrantes !
8. Boîtes à moustaches
Les boîtes à moustaches visualisent des résumés statistiques d'ensembles de données. Les encadrés montrent les premier, deuxième et troisième quartiles. Les moustaches s'étendent jusqu'aux valeurs minimales et maximales, tandis que la ligne à l'intérieur de la case représente la médiane.
Ces tracés vous permettent de comparer rapidement les distributions de plusieurs groupes. Vous pouvez repérer les plages, l’asymétrie et les valeurs aberrantes.
9. Cartes radar
Également connues sous le nom de cartes en araignée, les cartes radar comportent plusieurs échelles quantitatives rayonnant à partir d'un point central. Les points de données sont tracés sur chaque échelle, connectés pour créer une visualisation en forme de rayon.
Les graphiques radar vous permettent de comparer des ensembles de données multivariées, comme les compétences des employés dans différents départements. Les formes créées révèlent des idées.
10. Graphiques à bulles
Les graphiques à bulles sont comme des nuages de points améliorés. Chaque point de données est affiché sous forme de bulle, les positions x et y représentant deux variables. La taille de la bulle ajoute une dimension supplémentaire.
Une troisième variable, comme le chiffre d’affaires, pourrait être représentée par la taille des bulles. Les bulles révèlent des corrélations et des clusters, tout comme des nuages de points.
11. Cartes d'arbres
Affichant les données hiérarchiques sous forme de rectangles imbriqués, les arborescences utilisent la taille pour représenter une variable spécifique, comme la taille du fichier. Les couleurs peuvent également coder des dimensions supplémentaires.
Les Treemaps vous permettent de visualiser les structures de répertoires et bien plus encore. Et ils optimisent l’espace puisque les rectangles remplissent toute la zone.
12. Diagrammes de Sankey
Les diagrammes Sankey visualisent le flux de ressources, de marchandises ou d'autres données à travers un système. Des flèches d'épaisseur variable relient différentes étapes et représentent la quantité.
Ce type de visualisation de données est parfait pour cartographier les transferts d'énergie, les chaînes d'approvisionnement, les allocations budgétaires et les analyses du trafic réseau. Plus la flèche est épaisse, plus le volume est élevé !
13. Diagrammes de Gantt
Les chefs de projet utilisent des diagrammes de Gantt pour planifier et planifier les tâches au fil du temps. Les barres représentent la durée des tâches positionnées le long d'une chronologie. Les lignes montrent les dépendances.
Les diagrammes de Gantt maintiennent les projets sur la bonne voie en permettant de voir facilement ce qui doit se produire, à quel moment et quelles tâches empêchent les autres de démarrer.
14. Nuages de mots
Les nuages de mots visualisent les données textuelles en agrandissant les mots les plus fréquents. Les mots à faible fréquence apparaissent plus petits. La position et l'orientation des mots peuvent également coder des données.
Ils fournissent un résumé en un coup d’œil des termes et thèmes clés d’une source textuelle. Mot nuages mettent facilement en évidence les sujets les plus discutés.
15. Graphiques illustrés
Contrairement à la plupart des types de graphiques de dataviz, les graphiques illustrés utilisent des pictogrammes et des icônes pour représenter des valeurs numériques. Cela les rend très attrayants et parfaits pour les infographies.
Les graphiques illustrés fonctionnent bien lorsque vous devez simplifier des données complexes. Les icônes amusantes attirent l’attention et facilitent la mémorisation.
Le type de graphique détermine l'information
Comme vous pouvez le constater, il est crucial de sélectionner le bon type de graphique de visualisation de données. Il détermine à quel point il est facile ou difficile de découvrir des informations clés enfouies dans les données.
Vous disposez désormais d’exemples des types de graphiques les plus populaires et les plus puissants pour chaque besoin d’analyse. Déterminez ce que vous souhaitez apprendre de vos données, puis choisissez la représentation visuelle conçue pour fournir cet aperçu.
Avec un peu de pratique, vous deviendrez un visualisation de données pro, capable de créer des graphiques époustouflants qui transforment des ensembles de données brutes en or décisionnel. Vous avez d'autres questions sur la sélection de la dataviz parfaite pour votre projet ? Faites-moi savoir dans les commentaires!
