Power BI - Les histogrammes et les pie charts Tutoriels

Découvrez comment utiliser les histogrammes et les pie charts pour une utilisation professionnelle dans Microsoft 365 grâce à cette vidéo informative.
Cette vidéo présente les étapes clés pour comprendre les différences entre les histogrammes et les pie charts dans Microsoft Power BI et comment choisir le type de graphique le plus adapté à vos données.
Obtenez des conseils pratiques pour choisir les visuels appropriés en fonction de vos objectifs de communication et de vos données, ainsi que pour personnaliser la mise en forme de vos graphiques pour optimiser la lisibilité et la compréhension.
Suivez cette vidéo pour en savoir plus sur l'utilisation des histogrammes et des pie charts dans Microsoft 365 et comment cela peut vous aider à améliorer la présentation et l'analyse de vos données.

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est d'explorer les différents types de visualisations de données, notamment les diagrammes à barres et les camemberts, en mettant l'accent sur leur fonctionnement, leur efficacité et les meilleures pratiques pour les utiliser dans Power BI.


Chapitres :

  1. Introduction aux Visualisations de Données
    Dans cette section, nous allons quitter le monde des capitales pour plonger dans l'univers fascinant des visualisations de données. Ces outils permettent de comparer plusieurs éléments de manière efficace et intuitive.
  2. Diagrammes à Barres
    Le diagramme à barres est un outil classique mais très efficace pour comparer plusieurs éléments. Il peut être présenté de manière horizontale ou verticale. La longueur de la barre représente la valeur de l'élément : plus la valeur est élevée, plus la barre est longue. Par exemple, si la région Auvergne-Rhône-Alpes a le double de participants par rapport à la Bretagne, sa barre sera deux fois plus longue. Ce type de graphique est facilement compréhensible et permet de classer les éléments du plus petit au plus grand ou vice versa.
  3. Limites des Diagrammes à Barres
    Bien que les diagrammes à barres soient très utiles, ils ont leurs limites. Par exemple, ils ne sont pas adaptés pour afficher des milliers d'éléments. Il est recommandé de ne pas dépasser 6 à 8 éléments pour garantir la lisibilité. Si le nombre d'éléments est trop élevé, il peut être nécessaire de regrouper certaines données.
  4. Camemberts et leurs Limites
    Le camembert, ou graphique en secteur, est également populaire, mais il présente des défis. L'œil humain a du mal à évaluer les proportions des rayons, rendant la comparaison difficile. De plus, pour maintenir la lisibilité, il est conseillé de ne pas afficher plus de 6 à 8 segments. Les camemberts sont souvent moins efficaces que les diagrammes à barres pour visualiser des différences subtiles entre les valeurs.
  5. Création de Visualisations dans Power BI
    Nous allons maintenant aborder la création de ces visualisations dans Power BI. Pour commencer, nous renommerons notre page et créerons un histogramme. Nous sélectionnerons les valeurs appropriées et les placerons dans la zone de valeur. Il est important de vérifier que tous les éléments sont affichés correctement, en utilisant éventuellement un ascenseur si nécessaire.
  6. Personnalisation des Graphiques
    Power BI offre de nombreuses options de personnalisation pour les graphiques. Vous pouvez ajuster la taille des axes, changer les couleurs, et même ajouter des curseurs pour se concentrer sur des valeurs spécifiques. Par exemple, vous pouvez choisir d'afficher les valeurs en millions ou en milliers, selon ce qui est le plus pertinent pour votre analyse.
  7. Utilisation des Histogrammes Empilés
    Les histogrammes empilés permettent de visualiser plusieurs dimensions de données simultanément. En ajoutant des légendes et en utilisant des codes couleur, vous pouvez facilement distinguer les différentes catégories au sein de vos données.
  8. Conclusion
    En conclusion, les visualisations de données comme les diagrammes à barres et les camemberts sont des outils puissants pour comparer des informations. Cependant, il est crucial de choisir le bon type de graphique en fonction des données à présenter et de veiller à leur lisibilité. Power BI offre une flexibilité considérable pour personnaliser ces visualisations, ce qui permet d'améliorer la compréhension des données.

FAQ :

Qu'est-ce qu'un diagramme à barres et comment l'utiliser ?

Un diagramme à barres est un graphique qui utilise des barres pour représenter des données. Il est utilisé pour comparer plusieurs éléments en fonction de leur valeur. Plus la barre est longue, plus la valeur est élevée.

Pourquoi éviter d'utiliser un camembert pour représenter des données ?

Les camemberts peuvent être difficiles à lire, surtout lorsque de nombreuses catégories sont présentes. L'œil humain a du mal à évaluer les angles, ce qui rend la comparaison des valeurs moins précise.

Comment personnaliser un histogramme dans Power BI ?

Dans Power BI, vous pouvez personnaliser un histogramme en modifiant les couleurs, en ajoutant des étiquettes de données, en ajustant les axes et en appliquant des filtres pour mieux visualiser les données.

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

Un histogramme représente la distribution de données continues, tandis qu'un diagramme à barres est utilisé pour comparer des catégories distinctes. Les barres d'un histogramme sont généralement adjacentes, tandis que celles d'un diagramme à barres peuvent être séparées.

Comment utiliser une échelle logarithmique dans un graphique ?

Une échelle logarithmique est utilisée pour représenter des données avec de grandes variations de valeurs. Elle permet de lisser les différences entre les valeurs élevées et faibles, facilitant ainsi la visualisation des tendances.


Quelques cas d'usages :

Analyse des ventes par région

Utiliser un diagramme à barres pour comparer les ventes de différents produits dans plusieurs régions. Cela permet d'identifier rapidement les régions les plus performantes et celles nécessitant des améliorations.

Suivi de la participation à un événement

Créer un histogramme pour visualiser le nombre de participants à un festival par région. Cela aide à comprendre la répartition géographique de l'audience et à planifier des événements futurs.

Évaluation des performances des produits

Utiliser un camembert pour représenter la part de marché de différents produits. Cela permet de visualiser rapidement quelle part du marché chaque produit occupe.

Analyse des sources de trafic d'un site web

Utiliser un graphique en secteur pour montrer la répartition des visiteurs par source de trafic. Cela aide à identifier les canaux les plus efficaces pour attirer des visiteurs.

Comparaison des performances des départements

Utiliser un histogramme empilé pour comparer les performances de différents départements d'une entreprise en fonction de plusieurs critères, comme le chiffre d'affaires et le nombre de clients.


Glossaire :

Diagramme à barres

Un graphique qui utilise des barres horizontales ou verticales pour représenter des données. La longueur ou la hauteur de chaque barre est proportionnelle à la valeur qu'elle représente.

Camembert

Un type de graphique circulaire qui montre la proportion de différentes catégories par rapport à un total. Chaque 'part' du camembert représente une catégorie.

Histogramme

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

Graphique en secteur

Un autre terme pour désigner un camembert, qui montre la répartition des données en pourcentages.

Étiquettes de données

Des annotations sur un graphique qui indiquent les valeurs spécifiques de chaque élément représenté.

Axe des X

L'axe horizontal d'un graphique, généralement utilisé pour représenter les catégories ou les valeurs indépendantes.

Axe des Y

L'axe vertical d'un graphique, utilisé pour représenter les valeurs dépendantes.

Échelle logarithmique

Une échelle qui utilise des logarithmes pour représenter des valeurs, permettant de visualiser des données avec de grandes variations de valeurs.

Curseur

Un outil interactif qui permet aux utilisateurs de sélectionner une plage de valeurs sur un graphique.

Légende

Une explication des symboles ou des couleurs utilisés dans un graphique, permettant d'identifier les différentes catégories.

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Alors on va continuer,
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on va quitter le monde merveilleux des
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capitales pour entrer dans un autre monde,
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qui est tout aussi merveilleux,
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qui va être celui des visuels,
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qui permet la comparaison
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de plusieurs éléments.
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Donc on en avait parlé, on en avait 2
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principaux qui est le diagramme à barre,
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et le camembert, aussi appelé Bichard.
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Alors comment fonctionne
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un diagramme à barre ?
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Donc, vous pouvez l'avoir de manière
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horizontale ou de manière verticale.
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La hauteur de la barre,
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ou en tout cas la largeur dans le
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cas où s’est allongé représente
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le poids de l'élément,
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donc en gros visuellement.
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Si la valeur est forte et bien,
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la barre sera d'autant plus longue
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et plus la valeur est faible
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et plus la barre sera basse.
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Évidemment,
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les proportions sont évidemment conservées.
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Donc si le Auvergne Rhône-Alpes a le
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double de que Bretagne et bien visuellement,
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la barre devrait être exactement 2 fois
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plus longue que celle de la Bretagne.
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Donc c'est une méthode classique donc
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effectivement c’est un
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graphique extrêmement bateau mais très
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efficace pour en comparer plusieurs
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éléments et en faire un classement.
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C'est ça aussi qui est intéressant,
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c'est qu'on va pouvoir faire
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du plus petit au plus grand,
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du plus grand au plus petit et autre
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élément c'est que les gens sont très
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habitués à voir ce type de visualisation là.
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Ensuite on a un autre donc c'est le
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pinchart qui est extrêmement populaire ,
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mais qui est en réalité à.
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Éviter puisque l'œil humain n'est pas
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vraiment adapté pour pouvoir aller
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calculer ce qu'on appelle des rayons,
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donc là c'est très difficile.
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Là sans les valeurs de pouvoir dire
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quel est le ici, par exemple les rayons,
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les plus grands ?
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En tout cas,
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on passage de 7 à 6 alors qu’ici on
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voit tout de suite les petites nuances .
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On voit que la même,
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il y a une toute différence entre
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Bretagne et grande thèse parce que là du
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coup aller voir les différents auteurs,
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c'est facile d'aller voir les
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différences de rayon sur un camembert,
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c'est extrêmement compliqué.
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La 2e limite qu'on va avoir par
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rapport à cette visualisation-là,
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c'est ce que j'indique ici.
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Et bien c'est que pour que ça reste lisible,
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on ne va pas pouvoir afficher des
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milliers d'éléments à l'intérieur,
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on considère qu’il ne faut pas
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dépasser entre 6 et 8 éléments.
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Ce que j'entends par éléments,
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c'est en gros ces zones-là,
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donc la rouge là vert pâle,
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la bleue, l’orange et cetera.
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Donc,
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pour que on puisse toutes les
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lire idéalement il ne faudrait pas
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qu'il y en ait plus de 8.
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La problématique par rapport à
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ça c'est qu'évidemment on va,
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on risque d'avoir plus que 8
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valeurs et donc parfois on est
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obligé de créer une colonne autre.
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En tout cas un regroupement qui
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permet d'aller mettre à l'intérieur
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tout ce qui nous reste par rapport
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à ce qu'on avait à faire.
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Donc là entre les 2,
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et c'est plutôt celle-ci
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qui sera la mieux comprise.
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Mais ce Bichard est tellement
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populaire que parfois,
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on vous demandera de le faire,
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mais je vous invite à leur
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donner un petit peu là.
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La démonstration que je viens de vous
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dire pour les dissuader de l'utiliser,
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qu'est-ce qu'on va pouvoir
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afficher là-dedans ?
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On avait un petit peu parlé,
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ça va être les ventes,
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par exemple par type de produits,
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pour ainsi commerce.
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Les visiteurs par source de trafic
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encore pour un site e-commerce,
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je vais changer un peu d'exemple
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et l'influence d'un lieu
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effectivement par horaire ,
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si ça on a l'habitude de voir ça
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dans les transports en commun,
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typiquement alors c'est plutôt
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dans l'autre sens, dans l'axe.
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Horizontal mais d'avoir en tout cas pour 8h,
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9h et cetera,
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l'affluence dans un dans un train,
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dans un dans un tramway, et cetera et cetera.
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Donc maintenant qu'on a vu ça,
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on va pouvoir s'attaquer à la création
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de ces visuels dans Power BI.
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De retour dans notre rapport,
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on va aller pouvoir renommer notre
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page 2 en double-cliquant dessus,
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donc on va mettre ….
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Et. Chartz là.
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Voilà,
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et on va pouvoir alors
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potentiellement le voyez .
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Là j'avais fait un peu de personnalisation
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au niveau de la hauteur de la page.
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Bon finalement on n’avait pas besoin
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d'auteur de d'autant de hauteur donc
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je vais le laisser ici par défaut.
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Mais comme vous le voyez la
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configuration que j'avais faite a
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pas forcément été reprise à chaque
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fois donc il va potentiellement
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avoir à chaque fois soit vous
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dupliquer l'onglet donc ici en
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faisant un clic droit et en faisant
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un copier la copier la page pour
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pouvoir ensuite la réutiliser.
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Et sinon Ben il va falloir
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refaire la configuration.
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On va juste vérifier au
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niveau de l'affichage,
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donc voilà,
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on va redemander à ce qui s'ajuste
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à la hauteur de l'écran et on
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verra si on a besoin d'ajuster ici
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via ce menu la taille de la page.
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Pour l'instant, on va rester comme ça,
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donc le premier,
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la première chose qu'on va faire,
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ça va être de créer un histogramme,
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donc ici on va aller chercher
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nos valeurs.
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Donc ici par exemple, on va aller.
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Sélectionnez notre histogramme.
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Alors lequel on va prendre pense
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qu'on va rester sur celui-là.
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Et on va aller sélectionner,
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par exemple la répartition des
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visites de festival par région,
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donc on va rester un peu sur les sur
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les classiques qu'on pouvait faire jusqu'ici,
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donc on va aller chercher ici
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notre total de participants 2018.
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Et on va les placer sur la zone de valeur,
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, ici, on est sur un histogramme,
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donc par défaut,
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là il va m'afficher qu'une seule barre
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puisque je ne lui ai pas encore mis.
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La valeur qui permettra de ventiler les
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données de de participation et donc pour ça,
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on va aller chercher nos régions,
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qu'on va les placer ici.
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Et donc on va ici constater
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la répartition qui a
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été, qui a été réalisée, donc on va aller
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un petit peu agrandir ça pour qu'on
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puisse déjà travailler correctement
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ensemble et après on ira le rétrécir
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Voilà à noter que si votre graphique ne
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ne permet pas de d'afficher tous les éléments,
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vous voyez qu'il y a un petit ascenseur
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ici qui se rajoute et qui permettra du
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coup d'aller un petit peu plus loin.
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Et ça, c'est vrai.
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Dans la partie création des rapports,
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mais ça sera aussi vrai dans la version
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en ligne quand vous irez le publier,
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les utilisateurs qui consulteront
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pourront aussi accéder à cet ascenseur,
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donc rassurez-vous.
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Par rapport à ça et donc,
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maintenant qu'on a fait ça,
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on va aller juste changer un petit peu
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quelques éléments graphiques ?
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Toujours pour vous montrer un peu les
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options, ce qu'il faut bien retenir,
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c'est que selon le CE que je
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disais tout à l'heure,
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selon la visualisation,
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vous allez avoir aussi
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plus ou moins d'options,
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que ça soit déjà sur la répartition
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des champs.
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Alors ça c'est normal ,
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puisqu’ici on va avoir à chaque fois
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des nombres de champs différents pour
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les manipulations qu'on souhaite faire,
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les visualisations de données qu'on
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souhaite réaliser et également sur tout
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ce qui est personnalisation graphique.
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On va évidemment avoir plus
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ou moins de choix,
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par exemple ici l'axe des X et l'axe des y.
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On ne l’avait pas jusqu'ici puisque
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sur nos boîtes qui pillent,
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il n’y a pas des X et des YYA,
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juste des valeurs en brut.
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Enfin,
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des valeurs brutes,
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des valeurs agrégées et donc y a
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pas lieu de vous proposer de la
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personnalisation par rapport à
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ça donc par contre ici on va avoir
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l'axe des X et l'axe des ZY donc l'axe
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des X c'est l'axe horizontal
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Celui qui est en bas et l'axe des y
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donc c'est celui c'est l'axe qui monte,
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c'est l'axe vertical et donc ici
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on va avoir un certain nombre de
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personnalisations au niveau de ces taxes.
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On va encore pouvoir ici changer,
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par exemple, la taille du la,
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la, la taille du texte .
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Donc on voit ici que je suis
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en train d'impacter là.
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La taille des noms de de région
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donc je peux encore.
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Voilà monter un petit peu si je le souhaite.
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Évidemment ça sera au détriment
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du visuel en lui-même parce que
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tout ça va prendre de la place.
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Et on va pouvoir faire évidemment
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la même chose, .
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Ici donc il y a beaucoup,
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beaucoup de personnalisation
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qui est possible sur.
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Sur les longueurs minimales,
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la taille maximale que ça doit
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occuper par rapport au graphique,
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et cetera et cetera.
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Et on va pouvoir ici faire exactement la
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même chose sur l'axe des y où on va pouvoir,
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voilà les types d'échelle.
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Est-ce qu'on souhaite
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linéaire où logarithmique ?
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Donc notamment quand on a
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des gros écarts de valeur,
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ça peut être intéressant de
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mettre logarithmique puisqu'il
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va aller lisser le graphique.
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Alors évidemment là,
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les échelles ne sont plus bonnes puisque
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vous voyez que les sauts de valeur
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sont beaucoup plus importants,
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mais ça permet d'avoir ce que parfois
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en fait vous allez avoir une valeur qui
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va complètement écraser les autres,
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donc une barre très haute
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ici et d'autres bases là et donc
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l'échelle logarithmique permet de
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réajuster un petit peu les niveaux.
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Alors évidemment, les échelles ne sont
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plus du tout comme je disais respecter.
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Mais au moins d'avoir tous les
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éléments sur le même graphique,
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donc ici on va rester en mode,
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en mode linéaire et on va pouvoir ici
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continuer un petit peu la personnalisation,
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notamment en ajoutant ce
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qu'on appelle un curseur.
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Donc le curseur à quoi il sert ?
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En fait, il va servir à dire,
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je veux me concentrer uniquement
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sur les plus grosses régions,
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donc là un curseur s'est ajouté,
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donc je vais encore une fois ragrandir
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un peu le graphique et on va pouvoir ici
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par exemple uniquement se concentrer
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sur les valeurs de 19000000 à 22000000.
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Au contraire,
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me concentrer uniquement sur les
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petites valeurs et donc ici, elle est.
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Dézoomer complètement et de
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pouvoir se concentrer,
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par exemple ici pour mieux voir la
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répartition des valeurs en fonction
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des régions qui comportent le
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moins de de participants au Festival.
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Donc ici on va rester sur une
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valeur pleine ?
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Ah oui, évidemment,
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je ne vous l’ai pas dit,
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mais vous pouvez aussi sélectionner
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des valeurs intermédiaires ici et vous
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pouvez évidemment tout sélectionner,
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juste laisser encore une fois là
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disposition des utilisateurs qui
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utiliseront et qui visualisent votre rapport.
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Cette petite barre de zoom qui permet,
00:08:58
voilà de.
00:08:59
De de faire des focus sur certaines
00:09:02
sur certaines zones et finalement
00:09:04
on va utiliser pour la première
00:09:06
fois notre onglet Analytics
00:09:08
qui va nous permettre de rajouter
00:09:10
des informations de statistiques
00:09:11
supplémentaires et par exemple ici je
00:09:14
voudrais savoir en gros quelles sont
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quelle est la répartition des régions
00:09:19
et donc ça voit à peu près à quel,
00:09:22
à quel moment j'ai la,
00:09:23
j'ai les j'ai une comment dire,
00:09:25
j'ai 2 groupes égaux 2 régions et donc
00:09:27
pour ça je vais pouvoir ici à rajouter.
00:09:30
Une ligne médiane donc ?
00:09:31
Je vais pouvoir potentiellement
00:09:32
personnaliser la couleur,
00:09:33
donc je vais déjà dire que
00:09:34
je souhaite en ajouter une.
00:09:36
Voilà, et donc là,
00:09:37
visuellement,
00:09:38
ça veut dire que tout ce qui est en
00:09:39
dessous va représenter la moitié de la
00:09:41
population et tout ce qui est dessus,
00:09:42
ça sera l'autre moitié de des
00:09:46
différentes régions et des participants.
00:09:50
On va pouvoir personnaliser
00:09:52
évidemment les couleurs, ?
00:09:54
De cette barre-là,
00:09:55
pouvoir aussi changer le
00:09:56
pourcentage de transparence ?
00:09:58
Donc évidemment si je mets 100%,
00:09:59
tout disparaît,
00:10:00
si je mets 0% de la valeur
00:10:02
sera beaucoup plus importante.
00:10:04
Je peux également modifier le
00:10:05
type de trait si je souhaite un
00:10:07
réuni un trait pointillé,
00:10:09
je ne vais pas forcément tout
00:10:10
vous montrer à chaque fois,
00:10:11
mais c'est important d'aller chercher
00:10:13
à chaque fois à avoir un petit peu
00:10:16
toutes les options de personnalisation
00:10:17
qui sont possibles.
00:10:18
Donc là ici j'ai quand même
00:10:20
repasser sur du bleu classique.
00:10:21
Et repasser un niveau de transparence à 50%.
00:10:24
Voilà pour ça n'agresse pas visuellement
00:10:28
et donc on en a fini avec notre
00:10:30
premier graphique, donc on va les
00:10:33
ranger un petit peu dans un coin.
00:10:35
Comme ceci, et on va pouvoir attaquer la
00:10:38
suite avec l'Histogramme donc qui est
00:10:40
à peu près le même sauf qu’ici ça sera.
00:10:43
Est-ce que c'est bien celui-là
00:10:44
que je voulais ? Oui.
00:10:45
C'est non, ce n’est pas celui-là que je voulais,
00:10:49
c'était celui-là donc l'histogramme groupe,
00:10:53
donc il va être le même,
00:10:54
c'est juste qu'il va être dans l'autre sens.
00:10:57
Et on va refaire,
00:11:01
on va changer un peu,
00:11:02
on va utiliser donc toujours
00:11:05
les participants de 2018,
00:11:06
donc ici là on le rajoute dans les valeurs
00:11:09
et là on va changer en mettant les domaines.
00:11:12
Ici pour avoir cette répartition-là,
00:11:14
donc je vous disais,
00:11:15
c'est plus ou moins la même chose,
00:11:16
que le premier,
00:11:17
c'est simplement que.
00:11:20
L'axe va changer et là,
00:11:23
ce qu'on peut faire potentiellement,
00:11:24
c'est de se rendre compte que et c'est
00:11:25
le cas aussi d’ailleurs c’est le,
00:11:27
c'est ce que je vous montre un
00:11:28
petit peu sur la théorie,
00:11:28
sur la visualisation,
00:11:29
c'est qu’ici on a une échelle très bien,
00:11:31
mais alors déjà les sauts
00:11:33
d'échelle sont monstrueux.
00:11:34
Je vais donc une fois zoomer un peu
00:11:35
quand on va travailler sur un graphique,
00:11:37
ça sera plus simple pour vous.
00:11:38
Donc là on voit que les sauts
00:11:40
sont absolument monstrueux,
00:11:41
on passe de 20000000 à 40000000 en
00:11:42
plus on voit qu'il y a une valeur qui
00:11:44
est écrasé complètement les autres
00:11:45
et donc pour que ça soit plus visuel
00:11:47
ce qu'on va pouvoir faire c'est tout
00:11:49
simplement aller supprimer cette
00:11:50
échelle et plutôt mettre directement.
00:11:52
Les étiquettes de données,
00:11:53
donc les valeurs pour chacun
00:11:55
de ces barres histogrammes.
00:11:57
Donc pour ça, on va aller ici.
00:11:59
Dans l'onglet de personnalisation,
00:12:01
on va aller ici désactiver l'axe des
00:12:04
y voilà pour plus que les valeurs ici
00:12:07
apparaissent et on va les rajouter.
00:12:09
Les étiquettes de données ici.
00:12:12
Et donc,
00:12:13
comme vous pouvez le voir maintenant,
00:12:14
chacune des valeurs à son étiquette
00:12:16
affichée et on va même pouvoir un
00:12:19
petit peu dire comment on souhaite
00:12:21
l'afficher et ce que on le souhaite
00:12:23
sur le bord intérieur du graphique
00:12:25
donc ce qu'on sélectionnera ce que
00:12:27
c'est plutôt pas mal comme ça et ce
00:12:28
qu'on souhaite sur le bord extérieur,
00:12:30
l'intérieur centre donc là carrément
00:12:32
à l'intérieur et.
00:12:34
À l'intérieur base donc,
00:12:35
c'est à dire le fichier juste en dessous.
00:12:38
Donc nous ce qu'on va faire,
00:12:39
c'est plutôt le mettre sur le
00:12:41
bord intérieur comme ceci comme
00:12:44
ça on pourra bien le voir avec
00:12:46
la hauteur de l'histogramme.
00:12:48
Et on va également pouvoir
00:12:51
personnaliser en changeant.
00:12:53
En changeant l'unité d'affichage,
00:12:54
parce qu'ici on est en 1000000.
00:12:58
Et on va voir un petit peu les types de
00:13:00
personnalisation qui est possibles.
00:13:05
Voilà, ça se situe là.
00:13:06
Dans les étiquettes, on va voir
00:13:08
l'unité d'affichage et par exemple,
00:13:09
on va lui dire que bien l'unité,
00:13:11
ça sera si je mets des milliers,
00:13:13
donc forcément la valeur sera immense,
00:13:14
donc je vais plutôt mettre des.
00:13:17
1000000. Voilà donc là.
00:13:18
Du coup, il va afficher potentiellement
00:13:20
des chiffres à virgule,
00:13:22
donc après je peux gérer ça ici.
00:13:24
En mettant les valeurs de notre choix,
00:13:25
donc là par exemple je peux mettre un chiffre
00:13:27
après la virgule pour personnaliser
00:13:29
un petit peu ça encore une fois,
00:13:31
l'idée c'est de montrer un petit
00:13:32
peu toutes les fonctionnalités donc
00:13:35
voilà pour notre 2e histogramme.
00:13:38
On va aller ici ranger ça sur le côté et là,
00:13:42
vu que j'en ai encore d'autres
00:13:44
à afficher en dessous, on va.
00:13:47
Rallonger un petit peu là
00:13:48
hauteur de notre visualisation,
00:13:49
donc pour ça on clique dans
00:13:51
le vide et on va aller ici.
00:13:52
Taille de la page et on va
00:13:54
aller l'allonger un petit peu,
00:13:55
donc on va ici aller dans
00:13:57
personnaliser et le passer.
00:13:58
On va le mettre à 1500 pour
00:13:59
avoir un petit peu de place.
00:14:00
Voilà comme ça 1500 c'est
00:14:03
peut-être pas nécessaire.
00:14:04
Je pense que 1000.
00:14:06
Mais il s'est parfait nickel
00:14:07
donc je vais même la capacité
00:14:09
d'aller allonger un petit peu ça.
00:14:14
D'agrandir un peu ceci voilà pour
00:14:16
que ça reste lisible. Maintenant,
00:14:19
on va utiliser ce qu'on appelle des
00:14:22
histogrammes empilés et donc on va aller
00:14:25
prendre la version ici, en l'horizontal,
00:14:27
et là ce qu'on va chercher à faire,
00:14:30
c'est de mixer les 2 informations
00:14:31
qu'on avait au-dessus,
00:14:32
à savoir le nombre de participants
00:14:35
par région et également par domaine.
00:14:37
Donc pour ça on va aller ici sélectionner
00:14:40
toujours notre nom de participant en 2018,
00:14:43
l'ajouter en tant que valeur.
00:14:45
Ici ensuite, on va rajouter les régions,
00:14:50
donc les régions qui sont donc ici,
00:14:52
c'est rangé par ordre alphabétique, ?
00:14:54
Pas par l'ordre de votre tableau initial.
00:14:56
Et on va aller ici le mettre.
00:14:58
Dans l'axe donc,
00:14:59
on va retrouver ici cette ventilation
00:15:01
et après on va pouvoir ajouter une note
00:15:04
légende avec les domaines qui sont ici.
00:15:06
Et voilà donc ce que ce que ça nous donne,
00:15:08
en gros c'est OK,
00:15:09
on a la valeur totale du nombre de
00:15:12
participants pour chacune des régions,
00:15:14
mais en plus de ça,
00:15:15
si on regarde dans le détail,
00:15:16
on va avoir l'intérieur,
00:15:17
un code couleur qui va nous
00:15:18
indiquer pour quelle thématique.
00:15:20
En gros,
00:15:20
on a eu cette proportion de valeur,
00:15:23
donc ici par exemple au survol on voit
00:15:25
qu'on a les arts plastiques et visuels,
00:15:28
le cinéma audiovisuel,
00:15:29
la musique actuelle donc qui représente
00:15:31
à chaque fois la plus grosse proportion.
00:15:33
Et Pour rappel , vous avez la
00:15:35
capacité ici de cliquer sur un élément.
00:15:36
Et ça va aller filtrer tous les autres,
00:15:39
tous les autres graphiques,
00:15:40
donc n'oubliez pas cette petite
00:15:43
cette petite fonctionnalité.
00:15:45
Donc voilà.
00:15:45
Alors ici,
00:15:46
il y a beaucoup de valeur donc forcément
00:15:47
ça fait un petit peu arc-en-ciel ,
00:15:49
mais la couleur ici justifiée par le
00:15:50
fait qu'on ait besoin de distinguer
00:15:52
à chaque fois les différents domaines
00:15:54
et qu’en plus de ça, du coup,
00:15:56
on fait bien répéter à chaque fois
00:15:57
le code couleur pour que par exemple,
00:15:59
la musique actuelle soit toujours
00:16:01
dans ce rouge sur chacune de nos.
00:16:03
Dans chacune de nos répartitions.
00:16:06
On va maintenant, Eh bien,
00:16:07
on va encore manquer de place,
00:16:08
donc on va encore une fois rallonger
00:16:10
notre page parce qu’on n’a pas fini,
00:16:12
on va encore tester quelques visuels,
00:16:14
donc là on va aller rajouter,
00:16:16
on va le mettre finalement à 1500
00:16:18
ce qu'on avait fait au départ et on
00:16:21
va aller tester. Nos camemberts.
00:16:22
Donc ici on va les tester ici le.
00:16:26
Alors, eux,
00:16:26
ils appellent ça le graphique en secteur.
00:16:28
Je pense qu'il y a ceux qui appellent
00:16:29
ça comme ça, ce n’est pas très grave.
00:16:31
Ici on va aller placer notre
00:16:33
camembert et on va faire encore
00:16:35
des choses qu'on connaît,
00:16:36
donc on va utiliser.
00:16:38
Notre nombre de participants qu'on
00:16:40
va placer ici dans les valeurs et
00:16:43
on va le ventiler par les domaines.
00:16:45
Donc ici je vais le rajouter.
00:16:46
Dans.
00:16:50
Dans les valeurs ?
00:16:51
Et donc je me retrouve avec
00:16:53
ce magnifique camembert,
00:16:54
dont vous conviendrez ici,
00:16:56
ce n’est pas forcément le plus simple à lire.
00:16:59
On va quand même s'attacher à faire un
00:17:00
petit peu de personnalisation parce que là,
00:17:01
pour la première fois,
00:17:02
on a vraiment des légendes qui sont
00:17:05
distinctes du de la visualisation et
00:17:06
donc ici on va aller ici et pouvoir
00:17:08
faire un peu de personnalisation,
00:17:10
notamment au niveau de la position
00:17:12
de la légende et donc par exemple
00:17:14
pouvoir la mettre plutôt à gauche
00:17:16
au centre donc tout simplement
00:17:18
ici allez inverser le graphique.
00:17:20
Pour que la légende s'affiche
00:17:24
de l'autre côté.
00:17:26
On va également pouvoir ici
00:17:28
personnaliser les couleurs qui sont
00:17:30
utilisées sur les différentes valeurs.
00:17:32
Donc après,
00:17:33
c'est à vous de voir si vous voulez
00:17:34
appliquer une palette en particulier,
00:17:35
mais par exemple,
00:17:36
si je vais mettre alors bon,
00:17:37
y avait déjà de l’orange alors
00:17:38
il y a tellement de couleurs.
00:17:39
Je pense que je vais à chaque
00:17:40
fois en prendre une qui existe
00:17:41
déjà mais bon ce n’est pas grave,
00:17:42
c'est pour vous montrer donc
00:17:44
là ici vous avez évidemment là
00:17:46
possibilité pour chacune des valeurs
00:17:47
donc ça un peu long à faire,
00:17:49
d’aller personnaliser.
00:17:50
Et si vous n'êtes pas satisfait du résultat,
00:17:52
on va ici annuler.
00:17:54
Ne vous inquiétez pas aussi,
00:17:56
si vous trouvez ça pas forcément
00:17:58
très joli visuellement,
00:17:59
on aura la capacité après d'appliquer
00:18:01
des thèmes pour justement appliquer
00:18:03
des chartes graphiques un petit peu
00:18:06
plus un petit peu plus léchées.
00:18:08
Voilà pour les histogrammes,
00:18:10
pour les, excusez-moi,
00:18:11
pour les camemberts,
00:18:12
et on va juste visualiser aussi son,
00:18:17
son cousin qui est ici.
00:18:21
Alors d'ailleurs je n’ai même pas envie
00:18:22
d'en créer un nouveau parce que c'est
00:18:23
vraiment exactement la même chose,
00:18:24
donc je vais plutôt prendre juste ça.
00:18:26
Allez.
00:18:28
Le copier-coller et changer juste
00:18:30
le type de visualisation parce que
00:18:31
c'est exactement la même chose,
00:18:33
c'est juste que c'est la vue à eux.
00:18:35
L'appel en nano,
00:18:36
qu'on appelle aussi un donut.
00:18:39
Alors là je n'ai plus trop la place
00:18:41
qu'il y a énormément de données.
00:18:42
Ah là TAC du mal à cliquer.
00:18:46
Voilà. Wax, pas forcément adapté.
00:18:49
Encore une fois,
00:18:50
les camemberts ce n’est pas trop mon truc.
00:18:52
Vous l'aurez compris,
00:18:53
je ne voulais pas forcément beaucoup vendu.
00:18:55
Voilà, on va agrandir un petit peu ça.
00:18:59
Et donc ici,
00:18:59
on va également pouvoir faire
00:19:00
un peu de personnalisation,
00:19:01
notamment sur les étiquettes de
00:19:02
données qui sont alors dans les
00:19:04
2 cas extrêmement riches ,
00:19:05
puisqu’ici on va avoir à la fois le
00:19:07
nombre de valeurs avec 2 décimales
00:19:09
et en plus de ça le pourcentage
00:19:12
du total que cela représente.
00:19:17
Donc là on va avoir une approche
00:19:18
un petit peu différent,
00:19:19
on va aller plutôt désactiver la légende,
00:19:23
donc on va aller ici sur le visuel.
00:19:25
Allez ici sur le fait qu'on va désactiver
00:19:30
quand je vous disais la légende,
00:19:32
allez sur les étiquettes de données.
00:19:34
Ici et on va aller ici sur,
00:19:38
on va sélectionner donc le type de
00:19:41
d'étiquette qu'on souhaite avoir
00:19:42
et on va les sélectionner ici.
00:19:44
Le fait qu'on souhaite également afficher
00:19:46
les catégories donc à chaque fois,
00:19:47
on va voir en gros la combinaison
00:19:49
d'informations qu'on souhaite avoir,
00:19:51
donc nous on va afficher directement
00:19:52
à la fois les catégories et à
00:19:54
la fois les valeurs de données.
00:19:58
Et en plus de ça,
00:19:59
on va personnaliser un petit peu
00:20:00
l'affichage parce que là on voit
00:20:02
évidemment que tout est un petit peu.
00:20:03
Tout est un petit peu serré.
00:20:05
On va potentiellement enlever
00:20:07
le nombre de chiffres après
00:20:09
la virgule parce que là,
00:20:11
on va encore gagner un petit
00:20:13
peu d’un petit peu de place et
00:20:16
on va aller sur la position.
00:20:21
Alors, est-ce que je ne peux pas
00:20:23
encore optimiser un petit peu ça ?
00:20:25
Affichage si je ne mets aucun.
00:20:30
Non, on va rester sur les 1000000,
00:20:33
c'est très bien comme ça.
00:20:34
L'idée là, c'est vraiment
00:20:35
de gagner de de la place.
00:20:37
Et en plus, on va aller changer
00:20:39
la position de l'étiquette,
00:20:41
donc la position de l'étiquette c'est
00:20:43
ici et on va aller sélectionner
00:20:45
2 préférences à l'intérieur.
00:20:47
Donc si par exemple si je prends
00:20:49
intérieur il va essayer de tout
00:20:50
placer de cette manière-là dans un
00:20:52
petit liseré gris mais là on voit
00:20:54
que dans certains cas ça ne rentre
00:20:56
pas et donc ce que je peux lui dire
00:20:58
c'est de préférence à l'intérieur
00:21:00
donc dans ce cas-là dans le cas
00:21:02
où ça rentre il va le faire dans
00:21:03
le cas où ça ne rentre pas et Ben il
00:21:05
va les afficher à l'extérieur.
00:21:06
Et là, on voit qu'on a gagné quand
00:21:08
même énormément de place par
00:21:09
rapport à ce qu'on avait au départ
00:21:10
puisque j'ai enlevé la légende.
00:21:11
Enfin globalement,
00:21:12
alors ça reste compliqué à lire mais
00:21:14
ici on a quand même gagné beaucoup
00:21:17
en clarté d'information puisque j'ai
00:21:19
supprimé la légende qui était très longue.
00:21:21
J'avais des chiffres à virgule,
00:21:22
plus les pourcentages donc on a
00:21:24
enlevé tout ça et on se retrouve avec
00:21:26
quelque chose de relativement lisible.
00:21:28
Donc voilà ce que je pouvais
00:21:30
vous dire sur
00:21:31
Les différentes visualisations qui
00:21:32
permettent de comparer les données et
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en plus de ça les personnalisations
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qui étaient possibles de faire
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sur chacun des graphiques.

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