DONNÉES GRAPHIQUES

Les bases

 

Les graphiques dans Office :

simplifiez la vie de vos données

 

Serge Dufour, rédacteur, Multiscripta, chef de projets documentaires

10 juin 2019

« Avec trois nombres vous faites une phrase, avec quatre à vingt nombres vous faites un tableau, au-delà de vingt nombres vous faites un graphique »

E.Tufte (1)

Des outils pour mieux réfléchir

Pour mieux comprendre le monde qui nous entoure, pour trouver un sens, une explication, prévoir les événements à venir, nous utilisons régulièrement des méthodes de recherche qui nous permettent d’accumuler des données qui reflètent ces changements. Rapidement, celles-ci peuvent être traitées afin d’en extraire des nouvelles connaissances qui nous guident. Elles mettent en relief des éléments qui seraient autrement difficiles à percevoir. Parmi tous les outils dont nous disposons, le graphique est l’un des plus intéressants.

Que ce soit pour vos enquêtes, pour mettre en relief l’évolution de vos ventes ou prévoir les tendances dans un marché ou encore pour faire ressortir des liens cachés dans des jeux de données imposants, les graphiques sont l’outil idéal.

Une définition 

De la famille des diagrammes, le graphique qui nous intéresse ici est celui qui représente des nombres, des éléments statistiques, etc.

« Une représentation graphique de données statistiques ou visualisation de données statistiques est un résumé visuel des données statistiques chiffrées. Elle permet en un seul coup d’œil d’en saisir la tendance générale. » (2)

Un univers parmi de nombreux autres : les graphiques Office 

Dans le cadre de cet article, nous nous intéresserons aux graphiques de la suite Office. Il existe un nombre impressionnant de graphiques dans cette suite et ils couvrent la majorité des besoins en la matière : histogrammes, courbes, anneaux et secteurs, bouées, à barres, à aires, en nuage de point, boursiers, en surface 3D, en contour, en radar, etc.

Nous traiterons ici des plus courants : les histogrammes, les graphiques en courbes, en anneaux, à barres, en aire et en nuages de points. 

Particularités

À noter, la majorité d’entre eux se déclinent aussi dans des versions additionnelles permettant de varier leur représentation :  groupées, en format 3D, empilées individuellement ou pour atteindre un pourcentage de 100 %. Nous aurons l’occasion de revenir sur les graphiques plus spécialisés dans d’autres articles. Utilisés ensemble, ces trois outils permettent d’accroître grandement votre efficacité.

Les histogrammes : pour débusquer une tendance 

L’histogramme est un tableau très utilisé qui se caractérise par l’utilisation de colonnes ou lignes représentant les quantités illustrées.Il est idéal pour comparer des données entre elles. La nature des données à comparer est souvent, à la fois, qualitative (catégories) et quantitative (valeurs).

Par exemple, vous voulez représenter les dépenses de vos clients en fonction de leur âge. Cette mesure vous donnera une idée des clients qui dépensent le plus dans votre entreprise. Voici un exemple d’histogramme illustrant le nombre d’employés (valeurs) en fonction du groupe d’âge (catégories).

Entre autres exemples, nous pouvons penser à illustrer le tour de taille des hommes en fonction de l’âge ou encore, la distribution de la population mondiale en fonction des groupes d’âge.

Principes 

Les axes d’un histogramme sont souvent dédiés, l’axe horizontal pour les catégories de données et l’axe vertical pour les valeurs associées. Les formes utilisées pour représenter les données sont variées, mais ce sont principalement des barres (bâtons). 

Étant donné son aspect limité par l’utilisation des colonnes, il est plus adapté pour un petit nombre de catégories ou pour des valeurs ne présentant pas des écarts trop importants. Des valeurs trop semblables limitent aussi sa lisibilité. Pour pallier à ce problème, vous pouvez tenter de regrouper les jeux de données, par exemple, en mettant en valeur les données les plus importantes et en regroupant celles qui sont disparates ou de faible quantité sous une appellation bien identifiée (42 et +).

Vous pouvez aussi juger de l’utilisation d’un histogramme en le faisant correspondre à des données présentées dans un tableau (rangées et colonnes). Si votre tableau est imposant, s’étire sur plus d’une page ou est difficile à consulter, évitez l’histogramme.

Les formes 

Dans Office, les histogrammes se présentent sous plusieurs formes : 

  • histogrammes groupés
  • histogrammes empilés
  • histogrammes empilés 100%.

Les histogrammes groupés présentent les colonnes à plat. Les histogrammes empilés présentent les données de plusieurs jeux sur une seule colonne. Ils sont utiles pour mettre en valeur un total cumulé.

Les histogrammes empilés 100% représentent aussi un total, mais sur la base d’un pourcentage. La hauteur de la colonne représentant 100 % des jeux de données. Des histogrammes existent qui présentent les colonnes en trois dimensions, mais la troisième est souvent non utilisée. Les histogrammes en 3D peuvent utiliser un axe de plus, l’axe de profondeur. Ils peuvent être utilisés pour comparer plus d’un ensemble de données. Mais leur utilisation est déconseillée si la lisibilité du graphique est compromise.

Les graphiques en courbes : toujours efficaces

Les graphiques en courbes sont équivalents à la plupart des histogrammes. Ils peuvent présenter des variables continues sur une période de temps et sont adaptés à la présentation de tendances. Ils facilitent la démonstration d’un changement, d’une évolution. Les graphiques en courbes peuvent présenter les jeux de données de façon continue (courbe continue) ou à intervalles réguliers (lignes brisées).

Ils sont utilisés pour présenter plus d’un jeu de donnée, soit une courbe par jeu. Ici aussi, les écarts ne doivent pas être importants et leur nombre doit être limité (toujours une question de lisibilité et de limites propres au type de graphique).

Ils sont utilisés pour présenter plus d’un jeu de donnée, soit une courbe par jeu. Ici aussi, les écarts ne doivent pas être importants et leur nombre doit être limité (toujours une question de lisibilité et de limites propres au type de graphique).

Au-delà d’un certain nombre de jeux, pensez à utiliser un autre type de graphique (p. ex., le nuage de points) ou essayez de traiter moins de données à la fois. Les données distribuées dans le temps sont bien représentées dans ce type de graphique : hausses et baisses d’une valeur, ventes mensuelles, tendances de marché, etc.

Les types

Les types de graphiques en courbes comprennent :

  • les graphiques de courbes
  • les graphiques de courbes empilées
  • les graphiques de courbes empilées à 100 %

Des marqueurs peuvent être ajoutés pour permettre d’afficher la valeur numérique exacte au point marqué. Les graphiques de courbes empilées présentent l’addition de jeux de données et les courbes empilées à 100 % permettent de mettre en relief la valeur d’un pourcentage maximal de 100%. 

L’utilisation des courbes empilées et empilées à 100 % permet de préciser les valeurs de plusieurs jeux de données en les comparant ou en mettant en valeur leur importance par rapport à un ensemble de données.  Leur utilisation doit cependant être clarifiée pour éviter les mauvaises interprétations puisque, parfois, les valeurs cumulées peuvent se confondre avec les valeurs de deux jeux de données. 

Les graphiques en courbes 3D ajoutent une valeur avec l’axe de profondeur. La lisibilité de tels graphiques est aussi à évaluer. Il est préférable de présenter vos données de façon à faciliter une compréhension rapide des points mis en évidence. Ainsi, il peut être parfois plus pertinent d’ajouter un second graphique comparatif permettant de compléter votre message et d’atteindre le même objectif.

Graphiques en anneaux : la simplicité même 

Les graphiques en anneau sont appropriés pour un jeu de données unique. Ils sont composés de secteurs correspondant à des « pointes de tarte ». Leur taille reflétant l’importance relative des données. Ils mettent rapidement en évidence un nombre limité de catégories. Au-delà d’un certain nombre, la lisibilité en souffre.

Leur utilisation est conseillée pour présenter sommairement des données ayant une certaine importance, les valeurs presque nulles ou trop importantes rendant toutefois le graphique difficile à interpréter. Le nombre total de secteurs a avantage à être limité pour en apprécier la valeur Ici aussi, si on se retrouve avec de nombreux secteurs, il est possible de concentrer ceux qui sont de faible importance à l’intérieur d’un seul secteur contenant l’appellation « Autres ». 

Les données présentées sont plus souvent des pourcentages qui s’accumulent pour un total de 100 %. Pour faciliter le choix de ce type de graphique, voyez si vos données peuvent être colligées uniquement dans une colonne. Si c’est le cas et s’il n’y a pas trop de rangées, ce graphique peut s’avérer avantageux, surtout pour présenter une notion simple de façon percutante.

Les graphiques à barres : un classique qui a fait ses preuves

Lorsque les données que vous voulez représenter se disposent dans une ou plusieurs colonnes et rangées de tableaux, ces graphiques deviennent de bons candidats. De façon générale, ils permettent de représenter plus d’une série de données dans le temps ou en fonction de caractéristiques précises telles que les variations, les maximums et minimums ou des quantités.

L’utilisation des barres horizontales ou verticales est guidée par des éléments de présentation tels que le nombre de colonnes utilisées, l’apparence finale du tableau, la longueur des titres d’étiquette. Le nombre de colonnes à utiliser pour chaque groupe de comparaison reste limité par la taille finale et la facilité de lecture du graphique. Ainsi, un graphique à barres groupées contenant trop d’éléments de comparaison devient rapidement illisible.

L’utilisation de couleurs différenciées est conseillée, mais il importe d’éviter des choix de couleur trop contrastés, ce qui peut nuire à la compréhension du graphique.

Les graphiques à barres empilées 

Les graphiques à barres empilées permettent de comparer des données en fonction du pourcentage. Ainsi, sur une colonne, les groupes de données représentent différents segments totalisant 100 % des données.

Les graphiques en aires : une variante qui donne du volume

Les graphiques en aires sont une autre façon de visualiser vos données. Proches cousins des graphiques en courbes, les données, ici, sont représentées par la surface sous les courbes de données. Ils permettent de bien représenter l’évolution d’une caractéristique. Des comparaisons peuvent être faites en empilant les aires les unes sur les autres. La lecture de ce type de graphique reste cependant limitée puisque certaines confusions peuvent apparaître en lien avec l’addition des valeurs versus des valeurs présentées l’une derrière l’autre. Il est indiqué de créer plus d’un tableau pour comparer ces valeurs et ainsi éviter toute confusion.

Les graphiques en nuage de points : un outil d’analyse incontournable

Lorsqu’il est temps d’agencer deux jeux de données de façon à mettre en relief des valeurs associées, le graphique en nuage de points peut s’avérer utile. Ainsi, les deux données associées peuvent être représentées dans un tableau par un seul point (valeurs x et y). Avec ce tableau, il est possible de représenter un ensemble de données combinées à un certain moment afin de représenter de façon distribuée les nouvelles valeurs. Par exemple, pour représenter le temps passé à faire une activité et la fréquence de ces mêmes activités, il suffit d’associer ces deux valeurs aux valeurs X et Y d’un tableau à deux axes.

La distribution des points permettra de révéler les éléments que le graphique tente de mettre en évidence. En général, ce type de graphique ne représente pas directement d’évolution des données dans le temps.

Le nuage de points est conseillé pour les données présentant des écarts irréguliers et dont les valeurs minimales et maximales sont très éloignées. Il est conseillé pour mettre en corrélation des couples de données en très grand nombre (de nombreux points). Il est aussi conseillé lorsque vous voulez utiliser une échelle logarithmique permettant de condenser des jeux de données très vastes en un seul tableau.

La tendance générale des ensembles de points le long des axes vous renseignera sur les éléments que vous cherchez à mettre en relief. Les pentes des ensembles de données permettent alors de révéler des corrélations autrement difficiles à voir. Ces corrélations sont des indices qui demandent à être interprétés étant donné qu’à elles seules, elles ne font que souligner un aspect des choses. Ainsi, le nuage de points peut révéler une forte corrélation entre les points. Ceux-ci seront très rapprochés le long d’un axe imaginaire. Il peut aussi révéler une pente négative, neutre ou positive dans l’ensemble des points. Ce qui permet de tirer des indices plus précis sur le niveau de corrélation entre les données. Ainsi, un nuage de point qui se présente de façon dispersée met en évidence une absence de relation entre les données.

Conclusion

L’utilisation des graphiques demande de bien en connaître la nature pour les utiliser à leur plein potentiel. Les données et leur structure sont ainsi, de façon naturelle, associées à certaines formes de graphiques. Nous reviendrons dans un prochain article sur les conseils de base pour éviter les erreurs les plus courantes dans la construction de vos graphiques, pour assurer une présentation optimale de vos graphiques et sur les méthodes de base permettant de créer des graphiques dans Office.  

 

 

Serge Dufour

Serge Dufour

Technicien en documentation, technicien informatique et gestionnaire de projets chez Multiscripta

 

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Passionné par la recherche de solutions documentaires, je cherche constamment à trouver des moyens uniques de résoudre les besoins en information des organisations, entreprises et professionnels d’ici. Le traitement de l’information et sa présentation visuelle sont au cœur de tout ce qui me passionne. Écrire dans un blogue est une façon pour moi de partager cette passion avec tous ceux et celles qui la vivent dans leurs activités de tous les jours, comme défi, comme problème et comme motivation dans leur besoin de s’améliorer en tant que personnes et organisations.

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