Excel - Conseils et bonnes pratiques Tutoriels

Découvrez les conseils et bonnes pratiques pour la datavisualisation dans Microsoft 365 afin de rendre vos données compréhensibles et raconter une histoire convaincante.
Cette vidéo présente les étapes clés du cycle de la dataviz, les bonnes pratiques et la création d'un dashboard.
Obtenez des conseils pratiques pour choisir la bonne visualisation en fonction de vos données et améliorer la compréhension des informations importantes.
Cette ressource est utile pour tous les professionnels souhaitant améliorer leur compréhension de la datavisualisation dans Microsoft 365. Suivez cette formation pour améliorer votre compréhension de la datavisualisation et raconter des histoires convaincantes avec vos données.

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est de fournir une compréhension approfondie des meilleures pratiques en matière de visualisation de données, en mettant l'accent sur le choix approprié des types de visualisations en fonction des données à présenter. Les participants apprendront à éviter les pièges courants et à créer des visualisations claires et efficaces dans Excel.

Chapitres :

  1. Introduction à la Visualisation de Données
    Cette vidéo aborde la dernière partie théorique sur la visualisation de données, en se concentrant sur les bonnes pratiques. Il est essentiel de choisir le type de visualisation en fonction des données que vous souhaitez présenter, plutôt que de se limiter aux visualisations familières comme les courbes ou les diagrammes circulaires.
  2. Types de Visualisations
    Voici un résumé des principaux types de visualisations que vous pouvez utiliser : - **Courbes** : Utilisées pour afficher des tendances sur une période, comme l'évolution du chiffre d'affaires d'une entreprise. - **Diagrammes en Barres et Camemberts** : Permettent de comparer des éléments entre eux, par exemple, les ventes par type de produit. - **Histogrammes** : Utilisés pour montrer la répartition des données, comme le nombre d'employés par fourchette de salaire. - **Nuages de Points** : Illustrent la relation entre deux variables, par exemple, le budget marketing engagé et le chiffre d'affaires généré. - **Cartes de Chaleur (Heatmaps)** : Affichent des relations entre plusieurs variables, permettant de visualiser des données complexes. - **Cartes Géographiques** : Utilisées pour afficher des données en fonction de zones géographiques, comme les ventes par pays. - **Aires** : Montrent l'évolution de la répartition entre plusieurs éléments dans le temps. - **Visualisations Arborescentes** : Définissent des hiérarchies entre plusieurs éléments, comme les catégories de produits.
  3. Simplification des Visualisations
    Il est crucial de simplifier les visualisations pour qu'elles soient claires et compréhensibles. Voici quelques conseils : - Éliminez les éléments superflus, comme les couleurs de fond inutiles et les échelles redondantes. - Utilisez des couleurs de manière significative pour transmettre des informations. - Évitez de surcharger les graphiques avec trop d'informations ou de détails. - Privilégiez la clarté et la lisibilité pour que le message principal soit facilement compris.
  4. Création de Tableaux de Bord
    Les tableaux de bord (dashboards) sont des outils essentiels pour afficher des informations de manière organisée. Voici quelques principes à suivre : - Hiérarchisez les informations de la plus générale à la plus détaillée. - Utilisez de l'espace entre les éléments pour éviter un aspect surchargé. - Limitez le nombre de graphiques pour ne pas submerger l'utilisateur. - Intégrez des éléments interactifs pour permettre une exploration facile des données.
  5. Conclusion
    En résumé, la visualisation de données est un outil puissant pour communiquer des informations. En choisissant judicieusement les types de visualisations et en simplifiant les graphiques, vous pouvez améliorer la compréhension des données. La création de tableaux de bord efficaces nécessite une attention particulière à la hiérarchisation et à la clarté des informations présentées.

FAQ :

Qu'est-ce que la visualisation de données?

La visualisation de données est la représentation graphique d'informations et de données. Elle permet de rendre les données plus accessibles et compréhensibles.

Comment choisir le bon type de graphique?

Le choix du graphique dépend des données que vous souhaitez représenter. Par exemple, utilisez des courbes pour montrer des tendances dans le temps, des diagrammes en barres pour comparer des catégories, et des camemberts pour montrer des proportions.

Quelle est la différence entre un histogramme et un diagramme en barres?

Un histogramme est utilisé pour représenter la distribution d'une variable continue, tandis qu'un diagramme en barres est utilisé pour comparer des quantités entre des catégories distinctes.

Pourquoi est-il important de simplifier les visualisations?

Simplifier les visualisations permet de rendre l'information plus claire et plus facile à comprendre. Trop d'éléments peuvent distraire l'utilisateur et rendre l'interprétation des données difficile.

Comment créer un tableau de bord efficace?

Un tableau de bord efficace doit hiérarchiser l'information, afficher les éléments les plus importants en haut, et utiliser de l'espace pour éviter un affichage trop chargé.

Quelques cas d'usages :

Analyse des ventes mensuelles

Utiliser des courbes pour visualiser l'évolution des ventes d'une entreprise au fil des mois, permettant d'identifier des tendances saisonnières.

Comparaison des performances des produits

Utiliser des diagrammes en barres pour comparer les ventes de différents produits, facilitant ainsi la prise de décision sur les stocks et les promotions.

Suivi des sources de trafic

Utiliser des camemberts pour visualiser la répartition des visiteurs d'un site web par source de trafic, permettant d'optimiser les efforts de marketing.

Évaluation des performances marketing

Utiliser des nuages de points pour analyser la relation entre le budget marketing dépensé et le chiffre d'affaires généré, afin d'optimiser les campagnes futures.

Création d'un tableau de bord d'entreprise

Développer un tableau de bord qui affiche les KPI clés, comme le chiffre d'affaires total et le nombre de visiteurs, pour une vue d'ensemble de la performance de l'entreprise.

Glossaire :

Data Visualisation

La représentation graphique de données pour faciliter leur compréhension et leur analyse.

Courbe

Un graphique qui montre l'évolution d'une variable dans le temps, souvent utilisé pour afficher des tendances.

Diagramme en barres

Un graphique qui utilise des barres pour comparer des quantités entre différentes catégories.

Camembert (Pie Chart)

Un graphique circulaire qui montre la proportion de chaque élément par rapport à un total.

Histogramme

Un graphique qui représente la distribution d'un ensemble de données en utilisant des barres adjacentes.

Box Plot

Un graphique qui montre la répartition d'un ensemble de données à travers leurs quartiles.

Nuage de points

Un graphique qui montre la relation entre deux variables en utilisant des points sur un plan cartésien.

Carte de chaleur (Heatmap)

Un graphique qui utilise des couleurs pour représenter des valeurs dans une matrice de données.

Tableau de bord (Dashboard)

Un affichage visuel de plusieurs indicateurs clés de performance (KPI) pour suivre la performance d'une entreprise.

KPI (Key Performance Indicator)

Un indicateur clé de performance utilisé pour mesurer l'efficacité d'une action ou d'un processus.

résultat(s)
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data visualisation avec les bonnes pratiques.
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Premier élément, on a pu en parler plusieurs
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fois lors des sessions précédentes,
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ça va être le choix de visualisation que
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vous allez pouvoir faire en fonction
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de ce que vous pouvez me montrer.
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N'utilisez pas forcément celle
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que vous connaissez par cœur,
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donc par exemple
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une courbe ou un pie chart,
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pour tous les cas que vous vous souhaitez
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appliquer une data visualisation parce que ça
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ne sera pas forcément le plus pertinent
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pour mettre en avant une information.
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Donc voici ici un gros résumé.
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D'ailleurs,
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je vous invite peut être à faire un
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imprim écran, un screen shot de cet élément
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pour toujours l'avoir à côté de vous
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quand vous allez devoir construire un
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tableau de bord ou juste une visualisation.
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Et de toute manière,
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quand on va, parce que là tout ce que je
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vous montre est accessible dans Excel,
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donc quand on va aborder les courbes,
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les aires, les cartes et cetera,
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je vais rentrer encore plus dans le
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détail sur à quel moment les utiliser,
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éviter tel piège ou tel piège,
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donc là c'est une grosse fiche
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résumée qu'on va parcourir
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du coup ensemble.
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Donc à chaque fois vous allez
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avoir un type de visualisation.
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Donc la première,
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ce sont les courbes,
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donc les plus évidentes,
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je pense, les courbes qui
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permettent d'afficher des tendances
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et généralement sur une période.
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C'est ce qui est vraiment le plus clair.
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Donc ça peut être l'évolution du
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chiffre d'affaires d'une entreprise,
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le trafic mensuel sur un site web,
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en tout cas quelque chose qui évolue dans
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le temps et donc donc on pourra évoluer,
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analyser la tendance.
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Ensuite,
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vous avez ce qu'on appelle les
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diagrammes en barres et les pie
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charts,
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donc pie charts, qu'on appelle aussi
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camembert en français, donc qui
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permet de comparer les éléments.
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les uns par rapport aux autres,
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donc notamment voir leur importance
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les uns par rapport aux autres.
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En tout cas,
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quel poids représente chaque élément ?
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Et ça peut être par exemple,
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les ventes par type de produit,
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donc là on aurait par exemple
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le produit A, le produit B,
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le produit C, et cetera. Donc ici aussi
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produit A, produit B, produit C,
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et cetera.
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Et les visiteurs aussi par source de trafic,
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Donc les gens viennent par des
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moteurs de recherche,
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les gens viennent par d'autres sites,
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et cetera et cetera.
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Donc là pour afficher du coup effectivement
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des éléments et leurs proportions.
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Ensuite,
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on va avoir ce qu'on appelle l'histogramme,
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donc ne pas confondre
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histogramme et diagramme.
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On verra la différence qu'on
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va les appliquer dans Excel,
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mais en tout cas,
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ça n'est pas la même chose en
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termes d'usage ou ce qu'on appelle
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aussi des box plots,
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donc c'est ce que vous avez ici et qu'on
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appelle en français des boîtes à moustaches.
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Mais comme je trouve ça très laid,
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j'appelle ça des box plot,
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je suis désolé.
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Montrer du coup,
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effectivement,
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la répartition des éléments,
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donc là l'idée c'est de se dire et bien
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sur, donc si je prends mon premier exemple,
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le nombre de salariés par fourchette de
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salaire donc là en gros je vais avoir ici
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un nombre d'employés donc je ne sais pas j'ai
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10 employés qui gagne entre 1500 et 2000€.
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Après, ici, j'ai 15 employés
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qui gagne entre 2000 et 2500,
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j'ai 25 employés et ainsi de suite.
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En tous les cas, voilà,
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on a une répartition avec potentiellement
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ici les salaires faibles,
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ici les salaires forts,
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ici les salaires moyens,
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mais de savoir en gros où se situe
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ma masse salariale en termes
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de nombre d'individus.
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Voilà et ici, on va avoir
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sensiblement avoir le même système,
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je reviendrai plus en détail quand on
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l'utilisera parce que c'est quelque
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chose dont on a moins l'habitude,
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les box plots. En tous les cas, voilà,
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ça affiche également une répartition
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des éléments avec des valeurs clés qu'on va,
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qu'on va appeler
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les quartiles
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tout simplement.
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Ensuite, les nuages de points donc,
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qui peuvent vous rappeler potentiellement
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vos cours de physique ou de SVT.
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Donc montrer la relation entre deux variables.
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Donc en gros on va avoir ce qu'on
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appelle un axe en abscisse et un
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axe en ordonnée et du coup deux métriques
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auquel on va pouvoir du coup associer
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des valeurs. Donc par exemple on
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peut avoir ici si je reviens sur
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mes histoires de campagne sur le
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chapitre précédent le budget marketing
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qui a été engagé, donc j'ai
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mis 10 000 € sur la campagne X et après
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en ordonnée ici, je vais avoir le
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chiffre d'affaires que ça m'a rapporté.
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Et donc pour chaque campagne,
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je vais avoir un point qui va du
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coup s'afficher, donc là je ne sais pas,
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j'ai engagé 15 000,
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ça m'a rapporté 30000, ici j'ai
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engagé 25 000, ça m'a rapporté 40 000,
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et cetera et cetera.
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Et donc là l'idée c'est de voir
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s'il y a une relation entre les deux.
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Si j'ai en gros des points qui vont
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dessiner une courbe et bien je peux
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me dire qu'il y a effectivement une
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relation entre le budget que j'engage
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et les résultats que j'obtiens in
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fine sur mon chiffre d'affaires.
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Ensuite,
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on va avoir tout ce qu'on appelle
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les cartes de chaleur ou heatmap en
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anglais, l'idée va être de faire
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ressortir des relations entre des variables.
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Donc vous allez me dire c'est un
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peu la même définition.
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Alors non, il y a une nuance,
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ici on est sur deux variables, ici on
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est sur des variables, ça peut être
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4, 5, 6, 7 et donc en fonction du poids
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de la valeur sur, du coup,
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une cellule, on va avoir une valeur
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qui va être plus ou moins rouge ou
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plus ou moins verte selon le
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type de carte qu'on peut afficher.
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Et donc là ce qu'on peut avoir,
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c'est typiquement des tableaux entre
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des produits et des métriques
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qui vont être associés par exemple.
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Non, le nombre
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de ventes,
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le taux de conversion,
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si je reprends mon exemple de tout à l'heure,
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le coût par acquisition et donc je vais
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avoir ce qu'on appelle une dimension,
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donc en gros une référence et
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des métriques, une série de
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chiffres en fait avec des ventes,
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des taux de conversion, et cetera.
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Et par exemple on peut se dire plus la vente
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est haute et plus
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la cellule va être rouge et
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puis la vente est faible
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et plus la cellule va être bleue. Et donc là,
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instantanément, visuellement,
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je vais pouvoir repérer celles
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qui ont généré le plus de ventes,
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les produits qui ont généré
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le plus de ventes.
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Ensuite, nous avons les cartes,
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alors les cartes c'est assez évident.
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Ça va permettre d'afficher des données
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en fonction de zones géographiques,
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donc ça peut être des ventes par
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pays ou du trafic d'un site internet
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pour au niveau des régions de France.
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Ensuite on va voir tout ce qui
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va être aires, donc ça c'est déjà peu
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être un peu plus abstrait
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en terme de visualisation,
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un peu moins utilisé. L'idée,
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c'est de montrer à la fois l'évolution,
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comme les courbes,
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d'ailleurs
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on voit que c'est sensiblement, là,
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sur le trait qui est foncé,
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la même chose. Donc,
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montrer l'évolution de la répartition,
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donc ça c'est important, de la répartition
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entre plusieurs éléments tout en
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ayant une vue qui est globalisée.
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Donc en gros je vais avoir ici
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la courbe cumulée qui représente
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par exemple le chiffre d'affaires
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total que je réalise tous les
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mois et après ici en bleu,
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je vais avoir le chiffre d'affaires
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qui a été réalisé par le
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produit A et juste en dessous,
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le chiffre d'affaires qui a été
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réalisée par le produit B. Donc à la
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fois j'ai le total et à la fois aussi
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j'ai l'évolution de la répartition,
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donc du poids de chaque produit en
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fonction du mois. Donc ça peut être
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ce cas là et ça peut être aussi
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du coup l'évolution en fonction
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des sources de trafic.
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Donc si je résume, c'est un peu un
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mixte entre le diagramme en barres
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pie chart cette partie là et les
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cours parce que à la fois ça montre
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l'évolution et ça montre aussi...
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ça permet de comparer les éléments
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les uns par rapport aux autres,
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donc très intéressant en termes
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de visualisation.
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Moi je m'en sers énormément.
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Et le dernier cas,
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ça va être toutes les visualisations
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autour de l'arborescence.
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En gros ça va être de définir des
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des hiérarchies entre plusieurs
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éléments et de définir ensuite des
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sous-catégories à l'intérieur de celles-ci.
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Typiquement,
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je vais avoir, je suis vendeur
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de produits électroniques et je
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vais avoir ici par exemple,
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le chiffre d'affaires qui est représenté
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par les appareils photos et ici,
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le chiffre d'affaires qui est représenté
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par les smartphones ; donc en bleu
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appareil photo, en blanc smartphone.
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Et à l'intérieur de celles-ci,
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je peux encore avoir des catégories,
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donc par exemple avoir
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appareil photo amateur,
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appareil photo professionnel et
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ici avoir, je ne sais pas Samsung,
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Apple, Huawei et cetera, et cetera.
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Donc là l'idée est exactement
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d'ailleurs ici pareil on a
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un premier cercle, en tout
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cas une première couleur qui va
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nous définir le type de produit et
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ensuite potentiellement les marques.
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En tous les cas de retenir une répartition
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un peu comme le pie chart,
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sauf qu'on va voir
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tout simplement.
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des sous-catégories. Donc,
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en fonction encore une fois,
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de l'information qu'on voudra afficher,
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on ira aller piocher dans
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une de ces visualisations,
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je n'ai pas été exhaustif sur tout ce qui
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est possible en terme de visualisation.
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En tous les cas,
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ce sont celles qui sont les plus mises
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en avant dans Excel et on en aura
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quand même vu une très grande partie
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par rapport à ce qui est proposé.
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Donc maintenant qu'on sait à peu près
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comment choisir le visuel en fonction
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de ce qu'on souhaite mettre en avant,
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on va se.
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se détendre par rapport
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aussi à la visualisation,
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donc là on voit qu'on est parti sur
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un graphique qui était très chargé
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et donc là, c'est... alors c'est un
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gif enfin je
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veux pas prendre parti sur ce débat-là,
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en tous les cas,
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voilà une animation qui va nous
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afficher à partir d'un graphique qui
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était extrêmement chargé, donc là on
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était sur un diagramme
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et donc de voir tout ce qu'on peut
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faire pour simplifier la visualisation.
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Et je ne sais pas ce que vous en pensez,
00:08:57
mais en fait,
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plus il va aller avancer,
00:08:59
donc là je reprends le schéma de départ,
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donc voilà, plus on va avancer,
00:09:04
donc là on va typiquement enlever la
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couleur de fond qui ne sert à rien,
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on va enlever la double échelle parce
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que à la fois on avait ici les aliments
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et écrire encore en dessous, les cadres
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autour qui n'étaient pas forcément utiles.
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Là on avait de la couleur de partout
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qui ne donnait pas plus d'informations
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parce que au final il n'y avait pas
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d'échelle par rapport à la couleur.
00:09:26
Je peux aussi alléger
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effectivement les labels
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qui agressent un peu
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par rapport aux barres
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qui sont les plus intéressantes.
00:09:33
J'ai une échelle qui était derrière,
00:09:35
qui n'était pas forcément utile.
00:09:36
Je peux aller afficher les valeurs qui
00:09:38
sont directement sur le graphique,
00:09:40
et cetera et cetera.
00:09:41
Et donc là,
00:09:42
à partir de là,
00:09:43
on part de quelque chose qui
00:09:45
est très "catchy" et très
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"too much" à quelque chose en fait,
00:09:49
qui retient l'essentiel de l'information
00:09:51
et qui permet tout de suite de faire
00:09:53
passer le fameux message dont on parlait.
00:09:55
Donc pour retenir les éléments
00:09:57
clés par rapport à ça,
00:09:58
je vous les ai listés
00:10:00
à droite. Donc,
00:10:01
les couleurs sont des informations,
00:10:02
donc on ne met pas des couleurs de fond,
00:10:05
on ne met pas des couleurs
00:10:07
différentes par barres,
00:10:08
s'il n'y a pas d'intérêt en
00:10:10
termes de compréhension
00:10:12
des données, on ne met pas de
00:10:14
mise en forme textuelle
00:10:15
esthétique dans tous les sens.
00:10:17
On ne va pas surligner, on ne va pas mettre
00:10:20
des titres en surgras, énormes alors
00:10:22
qu'il n'y a pas forcément d'intérêt.
00:10:24
Ensuite on ne met pas forcément d'informations redondantes,
00:10:26
donc là typiquement ici ce sont
00:10:28
les informations de légende,
00:10:30
plus les
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aliments qu'ils ont trouvés aussi
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en dessous, donc double information,
00:10:35
donc on perd l'utilisateur,
00:10:36
les échelles qui ne sont pas toujours
00:10:38
nécessaires parce que là bon,
00:10:39
avoir l'échelle, est ce que
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ça nous aide vraiment ?
00:10:42
Bien non parce qu'en fait ils
00:10:43
sont déjà triés dans l'ordre,
00:10:45
donc mis à part nous donner les valeurs
00:10:47
justes on ne va pas forcément avoir
00:10:49
une compréhension supplémentaire et ça
00:10:51
c'est très important parce que dans
00:10:52
Excel, vous allez avoir la capacité
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d'en mettre partout, des couleurs de fond,
00:10:56
des
00:10:57
éléments 3D, et cetera.
00:10:59
Donc vraiment ne faites pas ça.
00:11:02
Les visualisations les plus ambitieuses
00:11:03
ne sont pas les plus claires à comprendre.
00:11:05
Plus vous rajoutez d'éléments,
00:11:07
plus vous allez charger le cerveau de
00:11:09
la personne qui va tenter de le lire.
00:11:11
Donc faites simple et n'ayez
00:11:12
pas peur en fait de vous dire
00:11:14
en fait c'est trop simple,
00:11:16
c'est...
00:11:16
on va avoir l'impression que je n'ai pas
00:11:18
travaillé ma visualisation. Au contraire,
00:11:20
plus c'est simple et plus on se dira
00:11:22
que au final l'information passe.
00:11:23
Donc voilà très important.
00:11:26
Et dernier élément,
00:11:27
c'était sur tout ce qui est dashboarding,
00:11:29
alors en français,
00:11:30
donc c'est tableau de bord et
00:11:31
cela consiste du coup à afficher
00:11:34
un certain nombre d'informations.
00:11:35
Donc typiquement quand vous
00:11:36
êtes par exemple sur peut être
00:11:38
votre application bancaire,
00:11:39
vous allez avoir des types de dashboard,
00:11:41
mais on en trouve un peu
00:11:43
dans toutes les entreprises.
00:11:45
Donc je pense que vous avez déjà
00:11:47
vu ce type de document-là.
00:11:49
Quoi qu'il en soit,
00:11:50
c'est une suite de graphiques qui va
00:11:52
permettre d'analyser une thématique.
00:11:53
Et là typiquement on a à gauche
00:11:56
l'exemple de ce qu'il faudrait
00:11:57
plutôt faire vs à droite l'exemple
00:11:59
de ce qu'il ne faut pas faire. Alors je
00:12:01
précise tout de suite l'exemple qui
00:12:03
est à gauche n'est pas issu d'Excel,
00:12:05
mais je n'ai pas trouvé d'exemple
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super beau sur Excel.
00:12:07
Du coup j'ai pris autre chose
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mais peu importe,
00:12:10
on pourrait s'en approcher.
00:12:11
Là, quelle est la différence entre les deux ?
00:12:13
C'est que, déjà ici, on est extrêmement
00:12:15
chargé au niveau des graphiques,
00:12:16
tout se colle.
00:12:18
Les titres sont extrêmement
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ramassés et très petits et surtout on
00:12:21
en a partout : on a trois épaisseurs
00:12:23
de graphique, écrit en tout petit
00:12:25
avec des choses assez complexes,
00:12:26
des légendes, et cetera.
00:12:28
Alors qu'ici on est quand même sur
00:12:30
quelque chose de beaucoup plus aéré,
00:12:32
avec de l'espace, avec des
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légendes qui sont
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plutôt claires et
00:12:36
on n'en a pas partout,
00:12:38
voilà tout simplement.
00:12:40
Le deuxième élément que je voulais
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mettre en avant,
00:12:44
c'est tout simplement
00:12:46
le fait qu'ici, on n'a pas forcément
00:12:48
l'impression qu'il y a une hiérarchie
00:12:50
d'informations. Là on est tout
00:12:51
de suite tout en haut à gauche,
00:12:53
on est tout de suite sur un tableau avec
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des données très granulaires et ensuite on
00:12:58
a des camemberts qui sont un peu plus bas,
00:13:00
qui sont peut être là en train de
00:13:02
nous résumer la situation et ça
00:13:04
c'est très important.
00:13:05
Quand vous faites un dashboard,
00:13:06
quand vous faites un tableau de bord,
00:13:08
vous devez hiérarchiser l'information
00:13:09
de la plus générale à la plus fine,
00:13:11
donc là, typiquement ici,
00:13:12
ce qu'il a, ce qu'il a fait,
00:13:14
c'est qu'il a mis vraiment les chiffres-clés,
00:13:16
donc ce qu'on appelle des indicateurs clés,
00:13:18
de performance ou kpi en anglais,
00:13:20
des informations clés,
00:13:21
donc ça peut être le chiffre d'affaires,
00:13:23
le total, donc, le
00:13:25
total de commandes le total de
00:13:26
chiffre d'affaires, le nombre
00:13:27
de visiteurs en tout cas là,
00:13:29
c'est vraiment les informations macro
00:13:30
et après on peut rentrer un peu
00:13:33
plus dans le détail. Donc typiquement
00:13:34
on voyait qu'on avait 6 200
00:13:36
visiteurs et bien là on va avoir une
00:13:38
information supplémentaire en-dessous
00:13:40
qui va nous dire la répartition
00:13:41
par rapport aux sources de trafic.
00:13:43
On va également avoir
00:13:46
la
00:13:46
tendance et plus on va descendre
00:13:48
et plus on va être dans le détail.
00:13:50
Et c'est exactement en fait là,
00:13:52
le cheminement, vous allez avoir par exemple,
00:13:53
vous voyez que vous n'êtes pas à
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vos objectifs par rapport au nombre
00:13:57
de commandes et bien tout de suite,
00:13:59
vous allez vouloir analyser par
00:14:00
exemple le nombre de ventes par
00:14:02
produit et donc vous allez avoir un
00:14:04
graphique un peu plus bas qui va vous
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l'indiquer. Une fois que vous avez
00:14:07
détecté le produit qui ne va pas,
00:14:09
vous allez peut être pouvoir le
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regarder par géolocalisation pour
00:14:12
dire s'il y a une région qui
00:14:14
a péché par rapport à l'autre.
00:14:16
Et donc là, pareil, un peu plus bas,
00:14:18
potentiellement,
00:14:18
vous aurez un graphique de géolocalisation.
00:14:20
Et donc là vous voyez en gros
00:14:22
le dashboard est au service de
00:14:24
votre cheminement de pensée.
00:14:26
Et dernier élément qu'on peut avoir,
00:14:28
c'est typiquement, là, ces menus
00:14:29
qui m'affichent des listes immenses
00:14:31
qui permettent en fait de filtrer sur
00:14:33
sur le tableau alors que eux ont mis
00:14:36
voilà tout simplement une roue édentée.
00:14:38
Alors je n'ai pas mis le screen avec le
00:14:40
déploiement. Dans tous les cas,
00:14:42
voilà quand on n'en a pas besoin,
00:14:45
ça ne s'affiche pas tout simplement.
00:14:47
Et quand on en a besoin,
00:14:49
on va aller le déployer et
00:14:50
l'afficher. Donc voilà les grands
00:14:52
principes fondamentaux, c'est d'aller
00:14:53
mettre de l'espace entre les éléments,
00:14:56
d'afficher les éléments les
00:14:57
plus importants en haut et les
00:14:59
plus macros et tout ce qui va être
00:15:01
interaction avec l'utilisateur,
00:15:03
ça va être à ce niveau-là.
00:15:06
Le dernier élément qu'il faut avoir en tête,
00:15:08
c'est quand même d'essayer
00:15:10
de limiter un peu le
00:15:11
nombre de graphiques.
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Si votre dashboard fait quinze kilomètres
00:15:15
de long, personne n'ira jusqu'au bout.
00:15:17
Donc potentiellement,
00:15:17
vous pouvez faire des onglets
00:15:19
différents par thématiques ou tout
00:15:21
simplement aller essayer d'écrémer
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un peu pour rester sur l'essentiel.
00:15:24
Voilà donc j'espère que tout est clair
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pour vous et maintenant,
00:15:28
on va aller attaquer bien la
00:15:30
création de graphiques sur Excel.

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