Choisir le Bon Graphique pour Analyser Vos Données
Cette vidéo vous guide dans le choix du graphique approprié en fonction de l'objectif de votre analyse de données, que ce soit pour une composition, distribution, évolution, relation ou tendance.
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Camembert
Courbes
Sparkline
Graph de Gantt
Indicateurs de progression
Sommaire – SmartArt
Conclusion
Détails de la leçon
Description de la leçon
Analyser des données à l'aide de graphiques nécessite de choisir le bon type de graphique en fonction de l'objectif visé. Cette leçon détaille les différentes options disponibles:
- Composition: Pour une seule série avec peu de données, un graphique en secteurs est approprié, mais si les données sont nombreuses, un graphique en barres est préférable.
- Distribution: Utiliser des barres ou histogrammes pour une ou plusieurs séries; pour des données numériques x et y, le modèle de surface est recommandé.
- Évolution: Pour montrer l'évolution d'une seule série, utiliser une courbe ou une aire; pour plusieurs séries, la courbe est prioritaire face à l'histogramme
- Relation: Avec deux séries, optez pour un nuage de points. Trois séries nécessitent un graphique en bulles.
- Tendance: Utiliser une aire pour une seule série et un radar pour trois séries maximum; au-delà, des histogrammes ou barres sont nécessaires.
Cette vidéo vous aidera à faire des choix éclairés pour vos visualisations de données.
Objectifs de cette leçon
À la fin de cette vidéo, vous serez capable de:
- Choisir le graphique approprié selon la composition de vos données.
- Visualiser des distributions et des relations de manière efficace.
- Représenter l'évolution et les tendances de manière claire.
Prérequis pour cette leçon
Aucun prérequis n'est nécessaire, bien qu'une connaissance de base en statistique et en manipulation de données soit un atout.
Métiers concernés
Les métiers concernés par l'analyse de données et la visualisation incluent les data analysts, data scientists, business analysts, et les professionnels du marketing et des sciences sociales.
Alternatives et ressources
Parmi les solutions alternatives, on peut utiliser des logiciels tels que Tableau, Power BI, ou encore des scripts en Python avec des bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn.
Questions & Réponses
