أيٍ من المخططات أو الرسوم البيانية مناسب لك؟


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وقد يُمثل اختيار النوع المناسب من المخططات أو الرسوم البيانية، عاملاً أساسياً في عرض الرؤى بالغة الاهمية في بياناتك - على الفور. سوف تُساعدك هذه الوثيقة في تحديد أفضل نوع من الرسوم البيانية يتناسب مع البيانات التي ترغب في تحليلها والأسئلة التي ترغب في الإجابة عنها.

إلا أن إدخال بياناتك في رسم بياني غير مرن قد يزودك بإجابات عن الأسئلة البسيطة بشكلٍ أفضل. كما أننا سوف نتخطى ذلك، ونُعلمك كيفية دمج الرسوم البيانية مع بعضها البعض على لوحة معلومات، وإضافة عوامل تصفية، وكذلك نوضح لك المخططات البيانية التي تندمج مع بعضها وتحقق أفضل النتائج. بداية من المخطط الشريطي الأفقي وحتى المخطط البياني بالصندوق وطرفيه، فسوف تتمكن من الربط بين الرسوم البيانية في لمح البصر. والنتيجة هي توفير رؤى في مجال الأعمال، وإجابات عن الأسئلة في لمح البصر.

Qual è il grafico o il diagramma adatto alle proprie esigenze?


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Scegliere il giusto tipo di visualizzazione grafica può essere la chiave affinché i dati comunichino le informazioni più importanti: a colpo d’occhio. Questo documento aiuterà a stabilire quale sia il grafico migliore per il tipo di dati che si stanno analizzando e per le domande a cui si vuole rispondere.

Ma se l’unica cosa che si fa è mettere i dati in un grafico statico, si potrà al massimo trovare risposte a domande semplici. Noi andremo oltre, mostrando come si combinano i grafici in un dashboard, come si aggiungono filtri e spiegando quali grafici si abbinano bene. Da un grafico a barre orizzontale a un box-plot, passare da un grafico all’altro sarà un gioco da ragazzi. Il risultato? Una comprensione più chiara del business e risposte immediate alle proprie domande.

1. Bar chart

Bar charts are one of the most common ways to visualize data. Why? It’s quick to compare information, revealing highs and lows at a glance. Bar charts are especially effective when you have numerical data that splits nicely into different categories so you can quickly see trends within your data.

When to use bar charts:

  • Comparing data across categories. Examples: Volume of shirts in different sizes, website traffic by origination site, percent of spending by department.

Also consider:

  • Include multiple bar charts on a dashboard. Helps the viewer quickly compare related information instead of flipping through a bunch of spreadsheets or slides to answer a question.
  • Add color to bars for more impact. Showing revenue performance with bars is informative, but overlaying color to reveal profitability provides immediate insight.
  • Use stacked bars or side-by-side bars. Displaying related data on top of or next to each other gives depth to your analysis and addresses multiple questions at once.
  • Combine bar charts with maps. Set the map to act as a “filter” so when you click on different regions the corresponding bar chart is displayed.
  • Put bars on both sides of an axis. Plotting both positive and negative data points along a continuous axis is an effective way to spot trends.

Figure 1: Tell stories with bar charts Are film sequels profitable? In this example of a bar chart, you quickly get a sense of how profitable sequels are for box office franchises. Select the chart and use the drop-down filter to see the profit for your favorite movie franchise.

Tableau is one of the best tools out there for creating really powerful and insightful visuals. We’re using it for analytics that require great data visuals to help us tell the stories we’re trying to tell to our executive management team.

Tableau is one of the best tools out there for creating really powerful and insightful visuals. We’re using it for analytics that require great data visuals to help us tell the stories we’re trying to tell to our executive management team.

2. Line chart

Line charts are right up there with bars and pies as one of the most frequently used chart types. Line charts connect individual numeric data points. The result is a simple, straightforward way to visualize a sequence of values. Their primary use is to display trends over a period of time.

When to use line charts:

  • Viewing trends in data over time. Examples: stock price change over a five- year period, website page views during a month, revenue growth by quarter.

Also consider:

  • Combine a line graph with bar charts. A bar chart indicating the volume sold per day of a given stock combined with the line graph of the corresponding stock price can provide visual queues for further investigation.
  • Shade the area under lines. When you have two or more line charts, fill the space under the respective lines to create an area chart. This informs a viewer about the relative contribution that line contributes to the whole.

3. Pie chart

Pie charts should be used to show relative proportions – or percentages – of information. That’s it. Despite this narrow recommendation for when to use pies, they are made with abandon. As a result, they are the most commonly mis-used chart type. If you are trying to compare data, leave it to bars or stacked bars. Don’t ask your viewer to translate pie wedges into relevant data or compare one pie to another. Key points from your data will be missed and the viewer has to work too hard.

When to use pie charts:

  • Showing proportions. Examples: percentage of budget spent on different departments, response categories from a survey, breakdown of how Americans spend their leisure time.
  • Also consider:

  • Limit pie wedges to six. If you have more than six proportions to communicate, consider a bar chart. It becomes too hard to meaningfully interpret the pie pieces when the number of wedges gets too high.
  • Overlay pies on maps. Pies can be an interesting way to highlight geographical trends in your data. If you choose to use this technique, use pies with only a couple of wedges to keep it easy to understand.

4. Map

When you have any kind of location data – whether it’s postal codes, state abbreviations, country names, or your own custom geocoding – you’ve got to see your data on a map. You wouldn’t leave home to find a new restaurant without a map (or a GPS anyway), would you? So demand the same informative view from your data.

When to use maps:

  • Showing geocoded data. Examples: Insurance claims by state, product export destinations by country, car accidents by zip code, custom sales territories.

Also consider:

  • Use maps as a filter for other types of charts, graphs, and tables. Combine a map with other relevant data then use it as a filter to drill into your data for robust investigation and discussion of data.
  • Layer bubble charts on top of maps. Bubble charts represent the concentration of data and their varied size is a quick way to understand relative data. By layering bubbles on top of a map it is easy to interpret the geographical impact of different data points quickly.

5. Scatter plot

Looking to dig a little deeper into some data, but not quite sure how – or if – different pieces of information relate? Scatter plots are an effective way to give you a sense of trends, concentrations and outliers that will direct you to where you want to focus your investigation efforts further.

When to use scatter plots:

  • Investigating the relationship between different variables. Examples: Male versus female likelihood of having lung cancer at different ages, technology early adopters’ and laggards’ purchase patterns of smart phones, shipping costs of different product categories to different regions.

Also consider:

  • Add a trend line/line of best fit. By adding a trend line the correlation among your data becomes more clearly defined.
  • Incorporate filters. By adding filters to your scatter plots, you can drill down into different views and details quickly to identify patterns in your data.
  • Use informative mark types. The story behind some data can be enhanced with a relevant shape.

6. Gantt chart

Gantt charts excel at illustrating the start and finish dates elements of a project. Hitting deadlines is paramount to a project’s s uccess. Seeing what needs to be accomplished – and by when – is essential to make this happen. This is where a Gantt chart comes in.

While most associate Gantt charts with project management, they can be used to understand how other things such as people or machines vary over time. You could use a Gantt, for example, to do resource planning to see how long it took people to hit specific milestones, such as a certification level, and how that was distributed over time.

When to use Gantt charts:

  • Displaying a project schedule. Examples: illustrating key deliverables, owners, and deadlines.
  • Showing other things in use over time. Examples: duration of a machine’s use, availability of players on a team.

Also consider:

  • Adding color. Changing the color of the bars within the Gantt chart quickly informs viewers about key aspects of the variable.
  • Combine maps and other chart types with Gantt charts. Including Gantt charts in a dashboard with other chart types allows filtering and drill down to expand the insight provided.

7. Bubble chart

Bubbles are not their own type of visualization but instead should be viewed as a technique to accentuate data on scatter plots or maps. Bubbles are not their own type of visualization but instead should be viewed as a technique to accentuate data on scatter plots or maps. People are drawn to using bubbles because the varied size of circles provides meaning about the data.

When to use bubbles:

  • Showing the concentration of data along two axes. Examples: sales concentration by product and geography, class attendance by department and time of day.

Also consider:

  • Accentuate data on scatter plots. By varying the size and color of data points, a scatterplot can be transformed into a rich visualization that answers many questions at once.
  • Overlay on maps. Bubbles quickly inform a viewer about relative concentration of data. Using these as an overlay on map puts geographically-related data in context quickly and effectively for a viewer.

8. Histogram chart

Use histograms when you want to see how your data are distributed across groups. Say, for example, that you’ve got 100 pumpkins and you want to know how many weigh 2 pounds or less, 3-5 pounds, 6-10 pounds, etc. By grouping your data into these categories then plotting them with vertical bars along an axis, you will see the distribution of your pumpkins according to weight. And, in the process, you’ve created a histogram.

At times you won’t necessarily know which categorization approach makes sense for your data. You can use histograms to try different approaches to make sure you create groups that are balanced in size and relevant for your analysis.

When to use histograms:

  • Understanding the distribution of your data. Examples: Number of customers by company size, student performance on an exam, frequency of a product defect.

Also consider:

  • Test different groupings of data. When you are exploring your data and looking for groupings or “bins” that make sense, creating a variety of histograms can help you determine the most useful sets of data.
  • Add a filter. By offering a way for the viewer to drill down into different categories of data, the histogram becomes a useful tool to explore a lot of data views quickly.

9. Bullet Chart

When you’ve got a goal and want to track progress against it, bullet charts are for you. At its heart, a bullet graph is a variation of a bar chart. It was designed to replace dashboard gauges, meters and thermometers. Why? Because those images typically don’t display sufficient information and require valuable dashboard real estate.

When to use bullet graphs:

  • Evaluating performance of a metric against a goal. Examples: sales quota assessment, actual spending vs. budget, performance spectrum (great/good/poor).

Also consider:

  • Use color to illustrate achievement thresholds. Including color, such as red, yellow, green as a backdrop to the primary measure lets the viewer quickly understand how performance measures against goals.
  • Add bullets to dashboards for summary insights. Combining bullets with other chart types into a dashboard supports productive discussions about where attention is needed to accomplish objectives.

10. Heat maps

Heat maps are a great way to compare data across two categories using color. The effect is to quickly see where the intersection of the categories is strongest and weakest.

When to use heat maps:

  • Showing the relationship between two factors. Examples: segmentation analysis of target market, product adoption across regions, sales leads by individual rep.

Also consider:

  • Vary the size of squares. By adding a size variation for your squares, heat maps let you know the concentration of two intersecting factors, but add a third element. For example, a heat map could reveal a survey respondent’s sports activity preference and the frequency with which they attend the event based on color, and the size of the square could reflect the number of respondents in that category.
  • Using something other than squares. There are times when other types of marks help convey your data in a more impactful way.

11. Highlight table

Highlight tables take heat maps one step further. In addition to showing how data intersects by using color, highlight tables add a number on top to provide additional detail.

When to use highlight tables:

  • Providing detailed information on heat maps. Examples: the percent of a market for different segments, sales numbers by a reps in a particular region, population of cities in different years.

Also consider:

  • Combine highlight tables with other chart types. Combining a line chart with a highlight table, for example, lets a viewer understand overall trends as well as quickly drill down into a specific cross section of data.

12. Treemaps

Looking to see your data at a glance and discover how the different pieces relate to the whole? Then treemaps are for you. These charts use a series of rectangles, nested within other rectangles, to show hierarchical data as a proportion to the whole.

As the name of the chart suggests, think of your data as related like a tree: each branch is given a rectangle which represents how much data it comprises. Each rectangle is then sub-divided into smaller rectangles, or sub-branches, again based on its proportion to the whole. Through each rectangle’s size and color, you can often see patterns across parts of your data, such as whether a particular item is relevant, even across categories. They also make efficient use of space, allowing you to see your entire data set at once.

When to use treemaps:

  • Showing hierarchical data as a proportion of a whole. Examples: storage usage across computer machines, managing the number and priority of technical support cases, comparing fiscal budgets between years.

Also consider:

  • Coloring the rectangles by a category different from how they are hierarchically structured.
  • Combining treemaps with bar charts. In Tableau, place another dimension on Rows so that each bar in a bar chart is also a treemap. This lets you quickly compare items through the bar’s length, while allowing you to see the proportional relationships within each bar.

13. Box-and-whisker plot

Box-and-whisker plots, or boxplots, are an important way to show distributions of data. The name refers to the two parts of the plot: the box, which contains the median of the data along with the 1st and 3rd quartiles (25% greater and less than the median), and the whiskers, which typically represents data within 1.5 times the Inter-quartile Range (the difference between the 1st and 3rd quartiles). The whiskers can also be used to also show the maximum and minimum points within the data.

When to use box-and-whisker plots:

  • Showing the distribution of a set of a data. Examples: understanding your data at a glance, seeing how data is skewed towards one end, identifying outliers in your data.

Also consider:

  • Hiding the points within the box. This helps a viewer focus on the outliers.
  • Comparing boxplots across categorical dimensions. Boxplots are great at allowing you to quickly compare distributions between data sets.

귀하에게 알맞은 차트 또는 그래프는 무엇일까요?


Overview | What you'll learn: 

데이터를 수집한 후에는 답변이 필요한 질문이 많이 떠오릅니다. 차트나 그래프를 만들면 데이터와 질문을 연결할 수 있지만, 필요한 답변을 얻기 위해 어떤 유형의 차트와 그래프를 선택해야 잘 모르는 경우가 있을 것입니다.

이 백서에서는 분석하는 데이터 유형 및 답변이 필요한 질문에 가장 적합한 차트를 선택하는 방법에 대해 설명합니다. 하지만 그 뿐만이 아닙니다.

데이터로 격리된 정적 그래프를 만드는 경우에는 답변을 얻을 수 있는 질문의 수가 제한됩니다. 이 데이터가 의사 결정에 있어 중요한 역할을 할 수 있도록 데이터로 스토리를 만들어 보십시오. 관련 차트를 조합하고 지도를 추가하고 더 깊이 있는 분석을 위해 필터를 적용합니다. 그러면 생각의 속도로 비즈니스에 대한 정보와 질문에 대한 답변을 구할 수 있습니다.

귀하에게 알맞은 차트 또는 그래프 유형은 무엇일까요?

데이터를 효과적인 비주얼리제이션(특정 차트 또는 그래프의 유형)으로 전환하는 과정은 데이터 활용을 위한 첫 번째 단계입니다. 이 백서에서는 다음 유형의 비주얼리제이션을 만들어야 할 상황에 대한 우수 사례 권장 사항을 소개합니다.

  1. 막대 차트
  2. 라인 차트
  3. 파이 차트
  4. 분산형 차트
  5. Gantt 차트
  6. 거품형 차트
  7. 히스토그램 차트
  8. 불릿 차트
  9. 열 지도
  10. 하이라이트 테이블
  11. 트리 맵
  12. 상자와 수염 차트

이러한 비주얼리제이션 중 하나를 만드는 과정은 시작에 불과하며 최종 목표가 아닙니다.

데이터와 상호작용하기

데이터를 비주얼리제이션으로 보게 되면 더 많은 질문이 떠오를 것입니다. 막대 그래프를 보면 남동부 지역에서 2분기 영업 실적이 급감했다는 것을 알 수 있습니다. 분산형 차트는 특정 카테고리에 불량 제품이 집중되어 있다는 것을 표시합니다. 열 지도를 통해서는 오래된 동문들의 기부금이 크게 줄었다는 것을 파악할 수 있습니다. 각 예을 보신 여러분은 원인이 무엇인지 궁금하실 것입니다.

비주얼리제이션을 대화형으로 만들면 이러한 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자가 데이터를 실시간 시각적으로 분석할 수 있고 질문이 발생할 때 이에 대한 답변을 바로 구할 수 있습니다.

1. 막대 차트

막대 차트는 데이터를 시각화할 수 있는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다. 왜 그럴까요? 정보를 빠르게 비교할 수 있으므로 한 눈에 높고 낮은 항목을 파악할 수 있기 때문입니다. 막대 차트는 여러 카테고리로 분류되는 숫자 데이터에 적용하면 데이터 내 트렌드를 빠르게 파악할 수 있어 유용합니다.

막대 차트를 사용해야 하는 경우:
  • 카테고리별 데이터를 비교할 때. 예: 다양한 사이즈별 셔츠 수, 근원 사이트별 웹 트래픽, 부서별 지출 비율.
추가 고려사항:
  • 대시보드에 여러 막대 차트를 포함합니다. 사용자가 관련 정보를 빠르게 비교할 수 있어 질문에 대한 답변을 찾기 위해 여러 스프레드시트나 슬라이드를 찾아보지 않아도 됩니다.
  • 막대에 색상을 추가하면 시각적인 효과를 높일 수 있습니다. 막대로 수익 실적을 표시하여 정보를 제공할 수 있지만 여기에 색상을 추가하면 수익성을 표시하여 즉각적인 통계를 제공할 수 있습니다.
  • 누적 막대 또는 병렬 막대를 사용합니다. 관련 데이터를 상하 또는 좌우로 표시하면 깊이 있는 분석을 할 수 있고 여러 질문에 대한 답변을 한 번에 제공할 수 있습니다.
  • 막대 차트와 지도를 조합합니다. 지도가 '필터' 역할을 하도록 설정하여 지역을 클릭할 때 해당되는 막대 차트가 표시되도록 합니다.
  • 축의 양쪽에 막대를 배치합니다. 연속형 축에 양수와 음수 데이터 요소를 함께 배치하면 트렌드를 효과적으로 파악할 수 있습니다.

2. 라인 차트

라인 차트는 막대 차트 및 파이 차트와 함께 가장 흔히 사용하는 차트 유형 중 하나입니다. 라인 차트는 개별 숫자 데이터 요소를 서로 연결합니다. 이는 순차적인 값을 간단하게 시각화할 수 있는 방법입니다. 라인 차트의 일반적인 용도는 시간 경과에 따른 트렌드를 표시하는 것입니다.

라인 차트를 사용해야 하는 경우:
  • 시간 경과에 따른 데이터의 트렌드를 볼 때. 예: 5년간 주가 변동, 월간 웹 사이트 페이지 조회수, 분기별 수익 변동.
추가 고려사항:
  1. 라인 차트와 막대 차트를 조합합니다. 특정 주식에 대한 일일 판매량을 표시하는 막대 차트와 해당 주가에 대한 라인 차트를 조합하면 추가 조사가 가능한 시각적인 자료를 제공할 수 있습니다.
  2. 라인 아래 영역에 음영을 넣습니다. 라인 차트가 두 개 이상 있는 경우 각 라인 아래 공간을 채워 영역 차트를 만들면 좋습니다. 이렇게 하면 각 라인이 전체 결과에 기여하는 상대적인 정도를 사용자에게 보여줄 수 있습니다.

3. 파이 차트

파이 차트는 정보에 대한 상대적인 비율을 표시할 때 사용합니다. 간단합니다. 파이 차트를 사용할 상황에 대한 기준은 비교적 간단하지만 파이 차트는 무분별하게 사용되는 경우가 많습니다. 즉, 파이 차트는 가장 흔히 잘못 사용하는 차트 유형입니다.

데이터를 비교하려는 경우 막대 또는 누적 막대를 사용하는 것이 좋습니다. 사용자가 파이 웨지를 관련 데이터로 해석하거나 여러 파이 차트를 서로 비교하도록 유도하지 않는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 사용자가 데이터의 핵심 내용을 놓칠 수 있으며 너무 많은 노력을 해야 합니다.

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必要なチャートとグラフとは?


Overview | What you'll learn: 

データから導き出したインサイト (重要な気づき) を見える形に変換するには、そのインサイトの伝達に最適なチャートやグラフを使ってビジュアライゼーションを作成することが重要です。 このホワイトペーパーでは、分析しているデータや、答えを知りたい疑問に対して最適なチャートの選択方法を紹介します。

静的なグラフにデータをプロットするだけでは、最低限の答えしか得ることができません。 複数のグラフを組み合わせてフィルターを追加したダッシュボードや、組み合わせるのに相性のよいチャートについて紹介します。 水平棒グラフから箱ヒゲ図まで、気になったグラフを使ってみましょう。 ビジネスに役立つ情報 (インサイト) や気になっていた疑問に対する答えを、思考速度と同じスピードで得ることができます。

最初の数ページをプレビューとしてお読みいただけます。 全ページをお読みいただくには、右にあるボタンで PDF をダウンロードしてください。


データが手元にあり、疑問が浮かんだとします。 チャートやグラフを作ってデータと疑問を結びつけることはできても、その疑問に対する答えを得るのにどのチャートやグラフが一番良いかわからないことがあります。

本書では、データ分析や、見つけたい答えを得るのに最適なチャートの選択方法について 解説します。

静的なグラフでデータを表示するだけでは、解決できる疑問も限られてしまいます。 データを使ってストーリーを表現することで、そのデータに基づいた意思決定を行うことができます。 関連するチャートを組み合わせる、 マップを追加する、 フィルターを使ってさらに絞り込む、 それによって、 ビジネスに役立つ情報 (インサイト) や気になっていた疑問に対する答えを、思考速度と同じスピードで得ることができます。

どのチャート、グラフでデータを表現することが最適でしょうか?

チャートやグラフを使ってデータを効果的なビジュアライゼーションに変換することが、データ活用の最初のステップです。 本書では、どのタイプのチャートをいつどこで使用すればよいかを、ビジュアライゼーション作成のベストプラクティスとして提案します。

  1. 棒グラフ
  2. 折れ線グラフ
  3. 円グラフ
  4. マップ
  5. 散布図
  6. ガントチャート
  7. バブルチャート
  8. ヒストグラム
  9. ブレットグラフ
  10. ヒートマップ
  11. ハイライト表
  12. ツリーマップ
  13. 箱ヒゲ図

ビジュアライゼーションの作成はスタート地点であり、ゴールではありません。

ビジュアライゼーションを操作してデータに質問する

データを視覚化することで、データに質問したくなることがさらに増えることになります。 棒グラフを見て、南東部の第 2 四半期の売上が下がっている、 散布図から、あるカテゴリーにおける製品の不具合が予想外に頻発している、 ヒートマップでは、年配の卒業生からの寄付が減少していることが示されているなど、 どの例においても、まず頭に浮かぶのは、「なぜ?」という疑問です。

インタラクティブなビジュアライゼーションを作成して、質問への答えを導き出せるようになりましょう。 そうすることで、あなた自身、そして他のユーザーがデータを視覚的にリアルタイムで分析でき、データに聞きたい質問が浮かんだと同時にその答えを見つけられるようになります。

1. 棒グラフ

棒グラフは、データの視覚化で最もよく使用される表現の 1 つです。 なぜでしょうか? 情報をすばやく比較することができ、ひと目でデータの高低を見ることができるからです。 棒グラフは、さまざまなカテゴリーに分けられる数値データの分析に特に便利で、データの傾向を簡単に表すことができます。

棒グラフが適している例:
  • カテゴリー間でデータを比較する: 例: 各サイズのシャツの数量、発信元サイトごとの Web トラフィック、部門ごとの支出の割合
その他の活用例:
  • 1 つのダッシュボードに複数の棒グラフを使用する: 多数のスプレッドシートやスライドを見比べる必要がなくなり、関連情報を簡単に比較でき、疑問への答えが見つけやすくなります。
  • バーに色を付けてインパクトを強める: 収益を棒グラフにするとわかりやすくなりますが、さらに利益に応じた色で表現することで瞬時に情報が得られるようになります。
  • 積み上げ棒グラフや並列バーを使用する: 関連するデータを重ねて表示する、または横並びに表示することで、分析に奥行きを与えることができ、複数の疑問への答えを一度に見つけることができます。
  • 棒グラフとマップを組み合わせる: マップを「フィルター」として設定することで、クリックした地域に応じて表示される棒グラフを切り替えることができます。
  • バーを軸の両サイドに置く: 連続軸に沿って正の数と負の数をプロットすると、傾向を把握しやすくなります。

2. 折れ線グラフ

折れ線グラフは、棒グラフや円グラフと並んで最もよく使用されるグラフの種類です。 折れ線グラフは、個々の数値データポイントを結びます。 その結果、値の連続性をわかりやすく視覚化することができます。 一定期間にわたる傾向を表す際に、この方法を主に使用します。

折れ線グラフが適している例:
  • 一定期間の傾向を見る: 例: 5 年間の株価の推移、1 か月間の Web ページビュー、四半期ごとの収益成長率
その他の活用例:
  1. 棒グラフと折れ線グラフを組み合わせる: 特定の株価、1 日あたりの売上高を示す棒グラフと、それに対応する株価の折れ線グラフを組み合わせることで、詳しく調査するための視覚的なキューを表すことができます。
  2. 線の下部に影を付ける: 複数の折れ線グラフがある場合は、各線の下部を塗りつぶすことで面グラフを作成できます。 これにより、それぞれの線が全体に与える相対的な貢献度を表すことができます。

3. 円グラフ

円グラフは、情報の相対比率を表す際に使用します。 それ以外の用途には適しません。 使用する事例は非常に限られていますが、円グラフは自由自在に表現できます。 そのため、円グラフは最も誤用されやすいグラフでもあります。

データを比較する場合は、棒グラフや積み上げ棒グラフを使用してください。 円の扇形を関連データとして解釈したり、1 つの円を別の円と比較しないようにしてください。 データの重要な点が見落とされてしまい、見る側の労力が増えることになります。

さらに詳しく読みたい方は、 ホワイトペーパーをダウンロードしてください。

哪一个图表或图形适合您?


Overview | What you'll learn: 

您拿到了数据,也产生了问题。创建图表或图形可以在两者间建立联系,但有时候不确定使用哪种类型的图表可以得到寻找的答案。

本白皮书要回答的问题就是如何针对要分析的数据类型以及希望回答的问题选择最合适的图表。但并不止于此。

使数据囿于孤立、静态的图形中,会限制您能够回答的问题数量。用数据来讲故事,成为决策的核心所在。把相关图表组合起来。添加地图。设置筛选条件向更深层次挖掘。结果如何?以风驰电掣的速度获得对业务的深入理解以及问题的答案。

哪一个图表适合您?

把数据转化成有效的可视化效果(任何种类的图表或图形)是让数据发挥作用的第一步。本文将提供最佳实践建议,告诉您在什么情况下创建以下类型的可视化效果:

  1. 条形图
  2. 折线图
  3. 饼图
  4. 地图
  5. 散点图
  6. 甘特图
  7. 气泡图
  8. 直方图
  9. 靶心图
  10. 热点图
  11. 突出显示表
  12. 树形图
  13. 箱形图

制作以上可视化效果中的一种应该是起点,而非最终目标。

与您的数据互动

一旦以可视化的方式看到数据,就自然而然地会引向更多问题。条形图显示,您第二季度在东南部的销售额急剧下降。散点图显示,某一类别的产品缺陷意外集中爆发。按热点图所示,老校友的捐款显著减少。在每个例子中,您的反应都一样:为什么?

给可视化注入互动元素,从而让自己具备回答这些问题的能力。这样做可便于您和其他人直观实时地分析数据,问题提出后迅即得到回答。

1.条形图

条形图位居最常见数据可视化方式之列。为什么?利用条形图,可迅速做出比较,一目了然地揭示高低点。如果数值数据能够顺畅归入不同类别,那么条形图就尤为有效,便于您快速看清数据中显示的走势。

什么情况下使用条形图:
  • 跨类别比较数据。示例:不同尺寸衬衫的量、按来源站点划分的网站流量、按部门划分的开支比率。
另外可以考虑:
  • 把多个条形图纳入一个仪表板。帮助看图人快速比较相关信息后即可回答问题,无需翻阅大量电子表格或幻灯片。
  • 给条形加上色彩,获得更好的效果。使用条形图展示收益率可提供丰富信息,而利用颜色叠加可使盈利情况立刻显现。
  • 使用堆积条形或并排条形图。把关联数据上下或左右并列显示能够深化分析,一次解决多个问题。
  • 把条形图与地图相结合。把地图设置成筛选器,从而在点击不同地区时,条形图即显示出来。
  • 把条形放在轴的两侧。把正负数据点沿着连续轴标绘,是发现趋势的有效方式。

2.折线图

与条形图和饼图一样,折线图也是最常用的一种图表类型。折线图可连接各个单独的数值数据点。结果就是以简单、直接的方式显示数值序列。其主要用途就是显示一段时间内的趋势。

什么情况下使用折线图:
  • 查看数据随时间推移的趋势。例如:五年期的股价变化、一个月内的网页浏览量、逐季收入增长情况。
另外可以考虑:
  1. 把折线图与条形图相结合。显示给定股票日销售量的条形图与相应股票价格的折线图相结合,能够提供可视化队列,便于进一步考察。
  2. 给折线下方区域涂上阴影。如果有两个或更多的折线图,在各自折线的下方涂上阴影,构成分区图。这样可便于看图人了解折线较之整体的相对比例。

3.饼图

饼图应该用来显示信息的相对比率(或百分率),仅此而已。但饼图往往遭到无节制的滥用,置这一建议的限定情境于不顾。结果就是,饼图是误用最多的图表类型。

如果要比较数据,请让条形图或堆积条形图担当此任。请勿要求看图人把扇形边转换成相关数据或者在饼图间相互比较。数据关键点将错失,看图人非常费力。

什么情况下使用饼图:
  • 显示比率。例如:花费在不同部门的预算、调查的回答分类、美国人度过休闲时光方式的细分情况。
另外可以考虑:
  • 把折线图与条形图相结合。显示给定股票日销售量的条形图与相应股票价格的折线图相结合,能够提供可视化队列,便于进一步考察。
  • 给折线下方区域涂上阴影。如果有两个或更多的折线图,在各自折线的下方涂上阴影,构成分区图。这样可便于看图人了解折线较之整体的相对比例。

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Qual gráfico é o correto para você?


Overview | What you'll learn: 

Você tem dados e perguntas. Criar um gráfico ou diagrama vincula os dois, mas ás vezes não será possível saber qual tipo de gráfico fornecerá a resposta solicitada.

Esse documento responde às perguntas do procedimento de seleção dos melhores gráficos para o tipo de dados que você está analisando e as perguntas que você quer responder. Mas não para por aqui.

Deixar seus dados em gráficos estáticos isolados limita o número de perguntas que você pode responder. Deixe que seus dados sejam a peça principal em uma decisão, usando-os para contar uma história. Combine gráficos relacionados. Adicione um mapa. Forneça filtros para uma análise mais detalhada. O impacto? Respostas e visão comercial para perguntas na velocidade do pensamento.

Qual gráfico é o correto para você?

Transformar dados em uma visualização eficaz (qualquer tipo de gráfico) é a primeira etapa para fazer seus dados trabalharem para você. Neste artigo, você encontrará recomendações das melhores práticas para criar esses tipos de visualizações:

  1. Barra
  2. Linha
  3. Setor
  4. Mapa
  5. Dispersão
  6. Gantt
  7. Bolhas
  8. Histograma
  9. Marcador
  10. Mapa de variações
  11. Tabela de destaque
  12. Mapa de árvore
  13. Gráfico de caixas e traços

Criando uma dessas visualizações, deve ser um ponto de partida, e não seu objetivo final.

Interaja com seus dados

Ao ver seus dados em uma visualização, isso especificamente leva a mais perguntas. Seu gráfico de barras revela que as vendas no sudeste diminuíram no segundo trimestre. Um gráfico de dispersão mostra uma concentração inesperada de defeitos em um produto de uma determinada categoria. As doações de antigos estudantes estão diminuindo consideravelmente de acordo com um mapa de variações. Em cada exemplo, sua reação será a mesma: por quê?

Prepare-se para responder a essas perguntas tornando sua visualização interativa. Com isso, você e outras pessoas terão a oportunidade de analisar seus dados de forma visual e em tempo real, permitindo que você responda a perguntas sobre seus dados imediatamente.

1. Barra

Os gráficos de barras são uma das maneiras mais comuns de visualizar dados. Por quê? É rápido para comparar as informações, revelando altos e baixos de imediato. Gráficos de barras são especialmente eficazes quando você tem dados numéricos que se dividem muito bem em duas categorias diferentes, possibilitando a visualização rápida das tendências nos dados.

Ao usar gráficos de barras:
  • Ao comparar dados entre as categorias. Exemplos: Volume de camisas em diferentes tamanhos, tráfego do site pelo site de origem, percentual de gastos por departamento.
Considere também:
  • Inclua vários gráficos de barras em um painel. Ajuda o usuário a comparar rapidamente as informações relacionadas em vez de percorrer várias planilhas ou slides para responder a uma pergunta.
  • Adicione cores nas barras para causar mais impacto. Exibir o nível de receita com barras é informativo, mas sobrepor cores para revelar rentabilidade fornece informações úteis imediatas.
  • Use barras sobrepostas ou barras lado a lado. Exibir os dados relacionados em cima ou lado a lado aumenta a sua análise e responde a várias perguntas imediatamente.
  • Combine gráficos de barras com mapas. Defina o mapa para agir como um "filtro" para que, quando você clicar em regiões diferentes, o gráfico de barras correspondente seja exibido.
  • Coloque as barras nos dois lados de um eixo. Representar graficamente os pontos de dados positivos e negativos em um eixo contínuo é uma maneira eficaz de detectar tendências.

2. Linha

Gráficos de linhas, de barras e setoriais são os tipos de gráficos utilizados com mais freqüência. Os gráficos de linhas unem os pontos de dados numéricos individuais. O resultado é uma maneira simples e direta de visualizar uma seqüência de valores. Seu uso principal é exibir tendências em um período de tempo.

Ao usar gráficos de linhas:
  • Exibir tendências nos dados ao longo do tempo. Exemplos: Alteração no preço de ações em um período de cinco anos, exibições do site durante um mês, crescimento da receita por trimestre.
Considere também:
  1. Combinar um gráfico de linhas com um gráfico de barras.Um gráfico de barras que indica o volume de vendas diário de uma determinada ação combinado com um gráfico de linhas do preço dessa ação pode fornecer informações visuais que demandem mais investigação.
  2. Sombrear a área abaixo das linhas.Quando houver dois ou mais gráficos de linhas, preencha o espaço embaixo das respectivas linhas para criar um gráfico de áreas. Isso informa a um usuário a contribuição relativa da linha para o todo.

3. Setor

Os gráficos setoriais devem ser utilizados para mostrar proporções relativas ou porcentagens de informações. É isso. Apesar desta recomendação limitada para o uso de setores, eles são negligenciados. Como resultado, esse é o tipo de gráfico utilizado de maneira mais incorreta.

Se você comparar os dados, deixe-os com barras ou com barras sobrepostas. Não peça ao usuário para traduzir as partes setoriais em dados relevantes ou comparar um setor com outro. Os pontos principais de seus dados serão perdidos, e o usuário terá que trabalhar muito.

Ao utilizar gráficos setoriais:
  • Mostrando proporções. Exemplos: Porcentagem de orçamento gasto em diferentes departamentos, categorias de respostas de uma pesquisa, divisão de como os americanos gastam seu tempo de lazer.
Considere também:
  • Combinar um gráfico de linhas com um gráfico de barras.Um gráfico de barras que indica o volume de vendas diário de uma determinada ação combinado com um gráfico de linhas do preço dessa ação pode fornecer informações visuais que demandem mais investigação.
  • Sombrear a área abaixo das linhas.Quando você tem dois ou mais gráficos de linhas, preencha o espaço embaixo das respectivas linhas para criar um gráfico de áreas. Isso informa a um usuário a contribuição relativa da linha para o todo.

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¿Qué gráfico es adecuado para usted?


Overview | What you'll learn: 

Usted tiene datos y preguntas. La creación de un gráfico enlaza los dos, pero en ocasiones no está seguro del tipo de gráfico que obtendrá la pregunta que busca.

En este informe se responde a preguntas sobre cómo seleccionar los mejores gráficos para el tipo de datos que analiza y las preguntas que desea responder. Sin embargo, esto no se detiene ahí.

La incorporación de datos en gráficos aislados y estáticos limita la cantidad de preguntas que puede responder. Permita que los datos sean el elemento central de la toma de decisiones al usarlos para contar una historia. Combine gráficos relacionados. Agregue un mapa. Proporcione filtros para una mayor profundización. ¿El impacto? Comprensión comercial y respuestas a preguntas a la velocidad del pensamiento.

¿Qué gráfico es adecuado para usted?

La transformación de datos en una visualización eficiente (cualquier tipo de gráfico) es el primer paso para hacer que los datos trabajen para usted. En este informe encontrará prácticas recomendadas sobre cuándo se deben crear estos tipos de visualizaciones:

  1. Barra
  2. Línea
  3. Circular
  4. Mapa
  5. Diagrama de dispersión
  6. Gantt
  7. Burbuja
  8. Histograma
  9. Bala
  10. Mapa de calor
  11. Resaltar tabla
  12. Diagrama de árbol
  13. Diagrama de caja y valores

La realización de una de estas visualizaciones debe ser el punto de inicio, sin embargo, no debe ser el objetivo final.

Interacción con los datos

Luego de ver los datos en una visualización, de forma inherente, conducen a más preguntas. El gráfico de barras revela las ventas depositadas en el segundo trimestre en el sudeste. En un diagrama de dispersión se muestra una concentración inesperada de defectos de productos en una categoría. Las donaciones de exalumnos más antiguos son considerablemente bajas según el mapa de calor. En cada ejemplo, su reacción es la misma: ¿por qué?

Prepárese para responder a estas preguntas al hacer su visualización interactiva. Al hacer esto crea la oportunidad para que usted y otras personas analicen los datos visualmente en tiempo real, permitiendo responder preguntas sobre los datos tan rápido como realiza preguntas.

1. Barra

Los gráficos de barras son una de las formas más comunes de visualizar datos. ¿Por qué? La comparación de información es rápida y revela puntos altos y bajos de un vistazo. Los gráficos de barras son especialmente eficaces cuando tiene datos numéricos que se dividen ordenadamente en distintas categorías de forma que pueda ver tendencias rápidamente en sus datos.

Cuándo usar gráficos de barra:
  • Comparación de datos en categorías. Ejemplos: Volumen de camisas de distintos tamaños, tráfico de sitio web por sitio de origen, porcentaje de gasto por departamento.
También considere:
  • Incluye gráficos de barras múltiples en un panel de control. Ayuda al visor a comparar rápidamente información relacionada en lugar de recorrer muchas hojas de cálculo o diapositivas para responder a una pregunta.
  • Agregue colores a las barras para mayor impacto. La visualización de rendimiento de ingresos con barras es informativa, pero la superposición de colores para revelar rentabilidad proporciona comprensión inmediata.
  • Use barras apiladas o barras lado a lado. La visualización de datos relacionados en la parte superior o junto a cada uno proporciona profundidad a su análisis y aborda múltiples preguntas a la vez.
  • Combine gráficos de barras con mapas. Configure el mapa para que funcione como “filtro” de forma que cuando haga clic en distintas regiones se muestre la barra correspondiente.
  • Ponga barras en ambos lados de un eje. El trazado de puntos de datos positivos y negativos en un eje continuo es una forma eficiente de identificar tendencias.

2. Línea

Los gráficos de líneas se presentan con barras y círculos como uno de los tipos de gráficos usados con mayor frecuencia. Los gráficos de líneas conectan puntos de datos numéricos individuales. El resultado es simple, una forma simple de visualizar una secuencia de valores. El uso principal es la visualización de tendencias en un periodo.

Cuándo usar gráficos de líneas:
  • Visualización de tendencias de datos en el tiempo. Ejemplos: Cambio de precio de existencias en un periodo de cinco años, visualizaciones de página de sitio web durante un mes, crecimiento de ingresos por trimestre.
También considere:
  1. Combinar un gráfico de líneas con gráficos de barras.Un gráfico de barras que indica el volumen vendido por día de un inventario dado combinado con el gráfico de líneas del precio de inventario correspondiente puede proporcionar claves visuales para una investigación adicional.
  2. Sombree el área debajo de las líneas.Cuando tiene dos o más gráficos de líneas, llene el espacio bajo las líneas respectivas para crear un gráfico de área. Esto informa al visor sobre la contribución relativa que la línea aporta al total.

3. Circular

Los gráficos de círculos se deben usar para mostrar proporciones relativas o porcentajes de información. Eso es todo. A pesar de esta recomendación acotada para cuándo usar círculos, que se realizan con abandono. En consecuencia, son el tipo de gráfico usado incorrectamente con mayor frecuencia.

Si intenta comparar datos, use barras o barras apiladas. No le solicite al visor que traduzca cuñas circulares a datos relevantes o compare un círculo con otro. Los puntos clave de sus datos se perderán y el visor debe trabajar arduamente.

Cuándo usar gráficos de círculos:
  • Visualización de proporciones. Ejemplos: Porcentaje de presupuesto gastado en distintos departamentos, categorías de respuesta de un estudio, análisis de cómo los estadounidenses pasan su tiempo libre.
También considere:
  • Combinar un gráfico de líneas con gráficos de barras.Un gráfico de barras que indica el volumen vendido por día de un inventario dado combinado con el gráfico de líneas del precio de inventario correspondiente puede proporcionar claves visuales para una investigación adicional.
  • Sombree el área debajo de las líneas.Cuando tiene dos o más gráficos de líneas, llene el espacio bajo las líneas respectivas para crear un gráfico de área. Esto informa al visor sobre la contribución relativa que la línea aporta al total.

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Welches Diagramm ist das Richtige für Sie?


Overview | What you'll learn: 

Sie haben Daten und Fragen. Mithilfe eines Diagramms können Sie diese verknüpfen. Es ist jedoch nicht immer auf den ersten Blick ersichtlich, welche Art von Diagramm die von Ihnen erwünschten Antworten liefert.

Dieses Whitepaper erläutert, wie Sie das optimale Diagramm für Ihre zu analysierenden Datentypen und bestehenden Fragen auswählen. Das ist aber noch lange nicht alles.

Wenn Ihre Daten in getrennten, statischen Diagrammen enden, schränkt dies die Anzahl der möglichen Fragen und Antworten erheblich ein. Machen Sie Ihre Daten zum Herzstück aller Entscheidungen, indem Sie diese eine Geschichte erzählen lassen. Kombinieren Sie zusammenhängende Diagramme. Fügen Sie eine Karte hinzu. Wenden Sie Filter für mehr Tiefe an. Das Ergebnis? Sie erhalten in Windeseile Einblicke in geschäftliche Zusammenhänge und Antworten auf Ihre Fragen.

Welches Diagramm ist das Richtige für Sie?

Effektive Visualisierung von Daten (in beliebiger Form einer Tabelle oder eines Graphs) ist der erste Schritt, Ihre Daten für Ihre Zwecke nutzbar zu machen. Das vorliegende Whitepaper empfiehlt bewährte Methoden für das Erstellen folgender Visualisierungen:

  1. Balken
  2. Linie
  3. Kreisdiagramm
  4. Karte
  5. Streudiagramm
  6. Gantt-Diagramm
  7. Blasendiagramm
  8. Histogramm
  9. Bullet-Diagramm
  10. Heatmap
  11. Hervorhebungstabelle
  12. Baumkarte
  13. Box-Whisker-Plot

Das Erstellen einer solchen Visualisierung ist jedoch erst der Anfang, nicht das Endziel.

Interaktive Nutzung Ihrer Daten

Die visuelle Darstellung Ihrer Daten wirft unweigerlich neue Fragen auf. Ihr Balkendiagramm lässt Umsatzeinbrüche im zweiten Quartal im Südwesten des Landes erkennen. Ein Streudiagramm zeigt eine ungewöhnliche Anhäufung von Produktfehlern in einer Kategorie. Laut einer Heatmap sind die Spenden früherer Alumni deutlich zurück gegangen. In jedem dieser Beispiele ist die Reaktion die Gleiche: Warum?

Rüsten Sie sich für diese Fragen, indem Sie Ihre Visualisierungen interaktiv machen. Auf diese Weise können Sie und andere Nutzer Ihre Daten visuell und in Echtzeit analysieren und Fragen dazu im Handumdrehen beantworten.

1. Balken

Balkendiagramme werden am häufigsten zum Visualisieren von Daten genutzt. Warum? Sie ermöglichen einen schnellen Vergleich von Informationen, einschließlich der Höchst- und Tiefstwerte. Balkendiagramme sind besonders effektiv für numerische Daten, die sich klar in verschiedene Kategorien unterteilen lassen. Sie erhalten so einen schnellen Überblick über in Ihren Daten enthaltene Trends.

Einsatzmöglichkeiten für Balkendiagramme:
  • Vergleich von Daten aus verschiedenen Kategorien. Beispiele: Anzahl der T-Shirts in verschiedenen Größen, Website-Zugriffe nach Ursprungssite, prozentualer Anteil an Ausgaben nach Abteilung.
Beachten Sie zudem Folgendes:
  • Kombination mehrerer Balkendiagramme in einem Dashboard. Der Betrachter kann so schnell zusammengehörige Informationen vergleichen, anstatt zur Beantwortung einer einzigen Frage zwischen einer ganzen Reihe von Tabellen oder Folien hin und her wechseln zu müssen.
  • Mehr Aussagekraft der Balkendiagramme durch Farbe. Die Darstellung der Umsatzleistung in einem Balkendiagramm ist informativ, durch die Überlagerung mit verschiedenen Farben je nach Rentabilität ermöglichen Sie jedoch unmittelbare Schlussfolgerungen.
  • Nutzung von gestapelten oder nebeneinander angeordneten Balkendiagrammen. Durch die Anzeige zusammengehöriger Daten übereinander oder nebeneinander verleihen Sie Ihren Analysen mehr Tiefe und können mehrere Fragen gleichzeitig beantworten.
  • Kombination von Balkendiagrammen mit Karten. Nutzen Sie die Karte als „Filter“, sodass bei Auswahl einer bestimmten Region das zugehörige Balkendiagramm angezeigt wird.
  • Anordnung der Balken auf beiden Seiten der Achse. Durch die Darstellung von positiven und negativen Datenpunkten entlang einer fortlaufenden Achse lassen sich effektiv Trends erkennen.

2. Linie

Liniendiagramme zählen zusammen mit Balken- und Kreisdiagrammen zu den am häufigsten genutzten Diagrammtypen. Liniendiagramme verbinden einzelne numerische Datenpunkte. Sie stellen somit eine einfache, gradlinige Lösung dar, eine Abfolge von Werten optisch hervorzuheben. Liniendiagramme werden vor allem zur Darstellung von Trends über einen bestimmten Zeitraum genutzt.

Einsatzmöglichkeiten für Liniendiagramme:
  • Darstellung von in den Daten enthaltenen Trends über einen gewissen Zeitraum. Beispiele: Aktienkursschwankungen über einen Zeitraum von fünf Jahren, Website-Zugriffe innerhalb eines Monats, Umsatzsteigerung pro Quartal.
Beachten Sie zudem Folgendes:
  1. Kombination eines Liniendiagramms mit Balkendiagrammen.Ein Balkendiagramm, das die pro Tag verkaufte Anzahl einer bestimmten Aktie darstellt, bietet in Kombination mit einem Liniendiagramm des zugehörigen Aktienkurses visuelle Anhaltspunkte für weitere Untersuchungen.
  2. Schattierung des Bereichs unterhalb der Linien.Wenn Sie zwei oder mehr Liniendiagramme haben, können Sie den Bereich unterhalb der Linien mit einer Füllung versehen und so ein Bereichsdiagramm erzeugen. Dieses informiert den Betrachter über die Relevanz der Linie in Bezug auf den Gesamtwert.

3. Kreisdiagramm

Kreisdiagramme dienen zur Darstellung des relativen Anteils oder Prozentsatzes der Daten. Mehr nicht. Trotz dieses eingeschränkten Anwendungsbereichs kommen Kreisdiagramme häufig zum Einsatz. Sie stellen somit den Diagrammtyp dar, der am häufigsten falsch eingesetzt wird.

Wenn Sie Daten vergleichen möchten, beschränken Sie sich auf Balkendiagramme oder gestapelte Balkendiagramme. Überlassen Sie es nicht dem Betrachter, Kreissegmente in relevante Daten zu übersetzen oder mehrere Kreisdiagramme miteinander zu vergleichen. Der Aufwand für den Betrachter ist einfach zu groß und ihm entgehen wichtige in Ihren Daten enthaltenen Aspekte.

Einsatzmöglichkeiten für Kreisdiagramme:
  • Verhältnismäßige Darstellung. Beispiele: prozentualer Anteil verschiedener Abteilungen an den Ausgaben, Antwortkategorien aus einer Studie, Aufschlüsselung der Freizeitaktivitäten von Amerikanern.
Beachten Sie zudem Folgendes:
  • Kombination eines Liniendiagramms mit Balkendiagrammen.Ein Balkendiagramm, das die pro Tag verkaufte Anzahl einer bestimmten Aktie darstellt, bietet in Kombination mit einem Liniendiagramm des zugehörigen Aktienkurses visuelle Anhaltspunkte für weitere Untersuchungen.
  • Schattierung des Bereichs unterhalb der Linien.Wenn Sie zwei oder mehr Liniendiagramme haben, können Sie den Bereich unterhalb der Linien mit einer Füllung versehen und so ein Bereichsdiagramm erzeugen. Dieses informiert den Betrachter über die Relevanz der Linie in Bezug auf den Gesamtwert.

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Quel graphique ou diagramme vous convient le mieux ?


Overview | What you'll learn: 

Vous avez des données et vous avez des questions. Un graphique ou un diagramme vous permettra de les relier, mais comment déterminer le type de graphique qui fournira les meilleurs résultats ?

Ce document a pour objectif de vous permettre de choisir les meilleurs diagrammes pour les données à analyser et de poser les bonnes questions. Mais ce n’est pas tout.

La création de graphiques statiques et isolés à partir de vos données limite le nombre de questions auxquelles vous pouvez répondre. Placez les données au centre des processus de décision en les faisant s’exprimer. Combinez des graphiques connexes. Ajoutez une carte. Créez des filtres pour une analyse plus approfondie. Le résultat ? Une plus grande visibilité et des réponses à vos questions en un temps record.

Quel graphique vous convient le mieux ?

La première phase pour tirer pleinement parti des données est de les présenter dans un format visuel significatif (diagramme ou graphique de tout type). Ce document contient des recommandations relatives à la création de ces visualisations en fonction des situations :

  1. Barres
  2. Courbes
  3. Secteurs
  4. Cartes
  5. Nuages de points
  6. Diagrammes de Gantt
  7. Bulles
  8. Histogrammes
  9. Puces
  10. Carte de chaleur
  11. Tableaux de surlignage
  12. Cartes d'arborescences
  13. Boîtes à moustaches

Cependant, la réalisation de ces visualisations n’est qu'un point de départ, elle ne doit pas constituer pas votre objectif final.

Interagissez avec vos données

La visualisation graphique de vos données fait forcément naître de nouvelles questions. Votre graphique à barres révèle une chute des ventes au deuxième trimestre dans la région sud-est. Un nuage de points indique une concentration inattendue de défauts dans une catégorie de produits. Une carte de chaleur vous apprend que les dons des anciens élèves sont extrêmement faibles. Dans chacun de ces cas, votre question reste la même : pourquoi ?

Équipez-vous pour répondre à ces questions en réalisant des représentations interactives. Vous et vos collaborateurs aurez ainsi la possibilité d’analyser les données visuellement et en temps réel et de répondre aux questions dès qu’elles se posent.

1. Barres

Les graphiques à barres sont la solution la plus courante pour visualiser des données. Pourquoi ? Parce qu’ils permettent de comparer rapidement les informations et de distinguer les points forts et les points faibles d'un seul coup d'œil. Les graphiques à barres sont particulièrement efficaces lorsque vous disposez de données numériques qui se répartissent aisément en plusieurs catégories de façon à révéler rapidement les principales tendances existantes.

Quand utiliser des graphiques à barres :
  • Comparaison des données entre plusieurs catégories. Exemples : volume de chemises par taille, trafic de site Web par site d’origine, pourcentage de dépenses par service.
À prendre en compte également :
  • Incorporez plusieurs graphiques à barres dans un tableau de bord. Cette méthode permet à l’utilisateur de comparer rapidement des informations connexes au lieu de devoir parcourir toute une série de feuilles de calcul ou de diapositives pour répondre à une question.
  • Ajoutez de la couleur aux graphiques à barres pour plus de lisibilité. L’affichage des revenus sous forme de barres fournit certes des informations, mais la superposition de couleurs pour faire ressortir la rentabilité assure une visibilité immédiate.
  • Utilisez des graphiques à barres empilées ou juxtaposées. L’affichage des données connexes, qu'elles soient empilées ou juxtaposées, approfondit l’analyse et répond à plusieurs questions à la fois.
  • Combinez des graphiques à barres avec des cartes. Définissez la carte qui servira de filtre de telle sorte que, lorsque vous cliquez sur une région, le graphique à barres correspondant s’affiche.
  • Placez les barres de part et d'autre d’un axe. Le traçage des points de données tant positifs que négatifs le long d’un axe est un excellent moyen de faire ressortir les tendances.

2. Courbes

Comme les graphiques à barres et en secteurs, les courbes (ou lignes) font partie des graphiques le plus souvent utilisés. Les courbes permettent de relier les points de données individuels. Elles offrent un moyen simple et direct de visualiser une séquence de valeurs. Elles servent principalement à afficher des tendances sur une durée déterminée.

Quand utiliser des courbes :
  • Affichage des tendances des données sur une période définie. Exemples : évolution du prix des actions sur une cinq ans, consultations de pages Web sur un mois, croissance des revenus par trimestre.
À prendre en compte également :
  1. Combinez une courbe avec des graphiques à barres.Un graphique à barres indiquant le volume de vente quotidien associé à une action, combiné à une courbe des prix de cette action, peut fournir des indices visuels qui suscitent de nouvelles investigations.
  2. Grisez l'espace situé sous les courbes.Lorsque vous avez deux courbes ou plus, remplissez l’espace situé sous leurs lignes respectives de façon à créer un graphique en aires. Le lecteur a ainsi connaissance de la part relative de chaque courbe dans l’ensemble des données.

3. Secteurs

Les graphiques en secteurs doivent servir à visualiser des données proportionnelles relatives, ou pourcentages. C'est aussi simple que cela. Malgré cette restriction d’usage, ils sont utilisés de façon abusive et, de ce fait, font partie des visualisations le plus improprement employées.

Si vous cherchez à comparer des données, confiez cela à des barres ou des barres empilées. N’obligez pas le lecteur à convertir des secteurs en données pertinentes ou à comparer des graphiques entre eux. En pareil cas, des données essentielles seraient ignorées et le travail d’interprétation exigé serait excessif.

Quand utiliser des graphiques en secteurs :
  • Affichage de proportions. Exemples : pourcentage de budget consacré à différents services, catégories de réponses à une enquête, analyse de la façon dont les Américains occupent leurs loisirs.
À prendre en compte également :
  • Combinez une courbe avec des graphiques à barres.Un graphique à barres indiquant le volume de vente quotidien associé à une action, combiné à une courbe des prix de cette action, peut fournir des indices visuels qui suscitent de nouvelles investigations.
  • Grisez l'espace situé sous les courbes.Lorsque vous avez deux graphiques en courbes ou plus, remplissez l’espace situé sous leurs lignes respectives de façon à créer un graphique en aires. Le lecteur a ainsi connaissance de la part relative de chaque courbe dans l’ensemble des données.

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