Power BI - Les doubles graphiques Tutoriels

Découvrez comment créer des graphiques doubles dans Microsoft 365 grâce à cette vidéo pratique.
Cette fonctionnalité permet de superposer deux graphiques différents pour mieux visualiser les données et les comparer.
Obtenez des conseils pratiques pour créer des graphiques doubles dans Excel et améliorer vos analyses de données.
Cette vidéo est destinée aux utilisateurs débutants souhaitant se familiariser avec les graphiques doubles dans Microsoft 365. Suivez cette vidéo pour en savoir plus sur cette fonctionnalité pratique pour mieux gérer vos données et améliorer vos analyses.

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est de démontrer comment créer des visualisations de données complexes en utilisant des graphiques combinés, tels que des courbes et des histogrammes empilés, pour analyser les tendances et les corrélations entre différentes variables.


Chapitres :

  1. Introduction aux Visualisations Combinées
    Dans cette section, nous allons explorer une visualisation classique qui combine plusieurs types de graphiques. L'accent sera mis sur l'affichage simultané d'une courbe et d'un histogramme empilé, permettant une analyse plus approfondie des données.
  2. Création d'un Graphique Combiné
    Pour commencer, nous allons ouvrir un nouvel onglet pour créer un graphique combiné. Il est conseillé d'agrandir la page pour une meilleure visibilité. Nous allons ajouter un visuel où nous définirons les éléments à inclure, notamment les régions et deux valeurs : le nombre de participants en 2017 et en 2018. - **Étapes à suivre :** 1. Ouvrir un nouvel onglet pour le graphique. 2. Agrandir la page pour une meilleure visualisation. 3. Ajouter un visuel et définir les régions. 4. Placer les valeurs pour 2017 et 2018.
  3. Analyse des Données
    Une fois le graphique créé, nous pouvons observer la superposition des données de 2017 et 2018. Cela nous permet de visualiser s'il existe une corrélation entre les deux années. Les deux graphiques doivent avoir la même échelle pour une comparaison efficace, ici, nous utilisons une échelle de 1 000 000 de participants.
  4. Utilisation des Petits Multiples
    Pour approfondir l'analyse, nous allons utiliser la fonctionnalité des petits multiples. Cela nous permet de ventiler les données par domaine, affichant un histogramme pour chaque domaine. - **Processus :** 1. Ajouter les domaines en petits multiples. 2. Ajuster la taille de la page pour accueillir tous les graphiques. 3. Observer les histogrammes pour chaque domaine, montrant le volume de participants pour 2017 et 2018.
  5. Conclusion et Importance de l'Exploration des Données
    En conclusion, l'utilisation de graphiques combinés et de petits multiples permet une exploration efficace des données. Cela offre une vue d'ensemble des tendances et des corrélations, facilitant la prise de décisions basées sur des données complexes. Bien que cela puisse générer des visuels volumineux, cela reste un outil précieux pour l'analyse de données.

FAQ :

Qu'est-ce qu'un histogramme empilé?

Un histogramme empilé est un type d'histogramme où les barres sont divisées en segments qui représentent différentes sous-catégories. Cela permet de visualiser la contribution de chaque sous-catégorie au total.

Comment utiliser les petits multiples dans une visualisation?

Les petits multiples peuvent être utilisés en créant plusieurs graphiques similaires pour différentes catégories de données. Cela permet de comparer facilement les tendances et les variations entre ces catégories.

Pourquoi est-il important de visualiser les données?

La visualisation des données est importante car elle permet de rendre les informations complexes plus accessibles et compréhensibles. Elle aide à identifier des tendances, des corrélations et des anomalies dans les données.

Comment interpréter une courbe de tendance?

Pour interpréter une courbe de tendance, il faut observer la direction générale de la courbe (montante, descendante ou stable) et identifier les points de données clés qui peuvent indiquer des changements significatifs dans les données.

Quels outils peuvent être utilisés pour créer des visualisations de données?

Il existe plusieurs outils pour créer des visualisations de données, tels que Tableau, Power BI, Excel, et Google Data Studio. Ces outils offrent des fonctionnalités variées pour créer des graphiques, des tableaux et des dashboards.


Quelques cas d'usages :

Analyse des tendances de participation

Les entreprises peuvent utiliser des histogrammes et des courbes pour analyser les tendances de participation à des événements au fil des ans. Cela peut aider à identifier des périodes de forte ou faible participation et à ajuster les stratégies marketing en conséquence.

Comparaison des performances par région

Les organisations peuvent utiliser des petits multiples pour comparer les performances de différents domaines ou régions. Cela permet d'identifier rapidement les zones qui nécessitent des améliorations ou qui se distinguent par leur succès.

Visualisation des données de vente

Les équipes de vente peuvent utiliser des visualisations pour suivre les performances des ventes par région et par produit. Cela aide à prendre des décisions éclairées sur les stratégies de vente et les allocations de ressources.

Suivi des indicateurs de performance

Les gestionnaires peuvent utiliser des courbes et des histogrammes pour suivre les indicateurs de performance clés (KPI) au fil du temps. Cela permet d'évaluer l'efficacité des initiatives et d'apporter des ajustements si nécessaire.

Exploration de données complexes

Lors de l'exploration de grandes quantités de données, les petits multiples permettent de visualiser rapidement différentes combinaisons de données, facilitant ainsi l'identification de modèles ou d'anomalies.


Glossaire :

Histogramme

Un histogramme est un type de graphique qui représente la distribution d'un ensemble de données en utilisant des barres. Chaque barre représente une plage de valeurs et la hauteur de la barre indique le nombre d'observations dans cette plage.

Courbe

Une courbe est une représentation graphique d'une série de points de données, généralement utilisée pour montrer des tendances au fil du temps. Dans ce contexte, elle représente le nombre de participants sur plusieurs années.

Petits multiples

Les petits multiples sont une technique de visualisation qui consiste à afficher plusieurs graphiques similaires côte à côte pour comparer des données. Cela permet d'analyser rapidement les variations entre différentes catégories ou dimensions.

Visualisation

La visualisation est le processus de représentation graphique de données ou d'informations pour faciliter leur compréhension. Cela inclut l'utilisation de graphiques, de tableaux et d'autres formats visuels.

Régions

Dans ce contexte, les régions se réfèrent aux différentes zones géographiques pour lesquelles les données de participation sont analysées.

Domaine

Un domaine fait référence à une catégorie ou un secteur spécifique dans lequel les données sont classées, permettant une analyse plus ciblée.

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Alors, parmi les visualisations classiques,
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je voulais vous en montrer une dernière.
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On les a quasiment toutes vues
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C'est celle qui correspondent
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à des graphiques qui en fait
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en contiennent plusieurs.
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Donc typiquement ici, ce qu'on nous propose,
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c'est d'afficher à la fois une
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courbe et un histogramme empilé
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au niveau des fonctionnalités.
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On va être sur quelque chose d'assez
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équivalent à ce qu'on avait auparavant ,
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mais on va quand même le tester,
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donc on va aller l'appeler ça en un
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nouvel onglet en double graphique.
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On va avoir facilement besoin de grandir
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la page puisque ça va aller relativement.
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Ça va aller relativement vite,
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donc on va aller ici.
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Rajouter un visuel où on va pouvoir
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du coup définir ce qu'on souhaite
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avoir à l'intérieur donc à savoir.
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Ici, on va les placer,
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on va placer les régions.
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Et on va placer 2 valeurs,
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donc ici la première et ici.
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La 2e. Les valeurs de ligne et là,
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l'idée donc du coup c'est d'avoir
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pour chacun des points.
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Enfin,
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pour chacune des régions en
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format histogramme,
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le nombre de participants en 2017 et
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en format ligne en format courbe,
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le nombre de participants 2018
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pour potentiellement voir s'il
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y a une corrélation et là on
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voit très clairement effectivement
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que on a une superposition très
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nette entre les 2 donc voilà,
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ça peut être une visualisation
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relativement pertinente,
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sachant que du coup les 2 ont la
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même échelle , c'est à dire que.
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Là,
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on est en 1000000 de participants
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et donc ça n'est pas pareil que,
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par exemple la courbe multimètre
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qu'on avait pu créer auparavant.
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Où du coup,
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on avait ce type de de de visualisation
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là alors petite fonctionnalité
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quand même supplémentaire pour
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pour compléter cette partie là
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ce sont les petits multiples.
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Alors à quoi ça correspond ?
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Et bien tout simplement ici
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j'ai le nombre de participants,
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2018 2017 en fonction des en
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fonction des régions et si je
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souhaite le ventiler par domaine,
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Eh bien c'est le,
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comment dire le la visualisation
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va devenir un peu compliquée donc
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ce qu'on peut faire c'est plutôt
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utiliser les petits multiples
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et donc on va aller ici.
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Rajouter nos domaines en petits multiples.
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Alors là,
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juste le temps qu'il se recharge,
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alors
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là il faut beaucoup de place donc je vais
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finalement aller rallonger un petit peu ça.
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Donc il faut que je décoche ici allez
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chercher dans la taille de la page
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personnaliser. Et dans l'auteur,
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on va mettre 2000. Voilà,
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et on va les tirer. Sur notre visuel.
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Voilà, et donc qu'est-ce que
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ça va m'afficher et bien ?
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En gros ça va m'afficher à chaque
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fois un histogramme pour chacune
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des pour chacun des domaines.
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Donc là je vais toujours retrouver
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le même tableau donc à savoir le
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volume de participants 2017 avec les
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colonnes et le volume de participants
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2018 avec les lignes en fonction
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de la région et en plus de ça du
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coup il va m'afficher par case
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celle qui correspondra du coup à.
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Un tel type de domaine à au domaine suivant,
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et cetera et cetera.
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Et donc ça permet tout de suite de
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faire une ventilation assez rapide
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entre les différentes valeurs.
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Il faut quand même avoir un nombre
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de valeurs limites à ce que là
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je vois qu'ici on a.
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On a énormément de la de de combinaisons,
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donc forcément ça fait un visuel qui
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est extrêmement grand,
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mais en tout cas.
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Quand on est en exploration de données,
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ça c'est intéressant ce que là
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on a un seul coup,
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on peut avoir plein de
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combinaisons différentes avec 22
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types de catégories de données.

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