Les plus utilisés à 10 graphiques BI - Analytics vidhya
Exploitation de la puissance de la visualisation des données avec les graphiques Microsoft Power BI
Dans le monde actuel axé sur les données, la communication efficace des informations complexes à un public non technique est cruciale. La visualisation des données comble cet écart, transformant les données brutes en informations facilement compréhensibles. Microsoft Power BI excelle à cela, offrant une gamme diversifiée de graphiques pour l'analyse commerciale percutante. Cet article explore les types de graphiques Power BI les plus fréquemment utilisés.
Avantages clés des graphiques BI de puissance:
- Présentation des données claires: les graphiques BI de puissance transforment les ensembles de données complexes en formats visuels facilement digestibles.
- Identification des tendances et des modèles: identifiez rapidement les tendances, les modèles et les anomalies dans vos données.
- Analyse comparative: faciliter les comparaisons entre différentes catégories, périodes de temps ou séries de données.
- Prise de décision éclairée: soutenir la prise de décision basée sur les données basée sur des informations visuelles claires.
- Exploration interactive: engagez-vous avec vos données grâce à des fonctionnalités interactives comme le filtrage et les forfaits.
- Communication efficace: communiquer des résultats complexes clairement et concise aux parties prenantes.
Types de graphiques Power BI populaires:
Plongeons-nous dans les graphiques Power BI les plus couramment utilisés:
1. Bar et colonnes: ces graphiques fondamentaux comparent les valeurs entre les catégories. Les graphiques à barres utilisent des barres horizontales, tandis que les graphiques de colonnes utilisent des barres verticales. Les variations incluent des versions empilées, en grappe et 100% empilées pour une analyse améliorée.
- Forces: Simple, efficace pour les comparaisons, montre les tendances.
- Limites: Peut devenir encombré de nombreuses catégories, peut ne pas mettre en évidence des variations mineures.
2. Tableaux de ligne: idéal pour visualiser les tendances au fil du temps, les graphiques de lignes connectent les points de données pour révéler les modifications et les modèles sur les périodes continues.
- Forces: Excellent pour montrer les tendances, affiche facilement plusieurs séries.
- Limites: les lignes qui se chevauchent peuvent être déroutantes et des données denses peuvent encombrer le graphique.
3. Tartes à tarte et beignets: ces graphiques représentent des parties d'un tout. Les graphiques à tarte montrent des proportions en une seule série, tandis que les graphiques de beignets permettent plusieurs séries.
- Forces: simple, intuitive pour montrer les proportions.
- Limites: pas adapté à de nombreuses catégories, difficile à comparer les petites tranches précisément.
4. Chartes de la zone: similaire aux graphiques de ligne mais avec des zones remplies sous les lignes, mettant en évidence des totaux et des comparaisons cumulatifs.
- Forces: montre des totaux cumulatifs, met l'accent sur l'ampleur du changement.
- Limites: les zones qui se chevauchent peuvent masquer les données, moins efficaces pour des valeurs précises.
5. Diagrammes de dispersion et de bulles: ces graphiques illustrent les relations entre les variables. Les tracés de dispersion montrent des points de données, tandis que les graphiques de bulles ajoutent une troisième dimension en utilisant la taille des bulles.
- Forces: identifier les corrélations, détecter les valeurs aberrantes, gérer les données multidimensionnelles.
- Limites: Peut être complexe avec de nombreux points, les points de chevauchement peuvent obscurcir les informations.
6. Treemap: Treemaps visualise les données hiérarchiques comme des rectangles imbriqués, avec une taille représentant la valeur des données.
- Forces: efficace pour les données hiérarchiques, montre clairement les proportions.
- Limites: Peut être encombrée de grands ensembles de données, les petits rectangles peuvent être difficiles à lire.
7. Chartes en cascade: ces graphiques affichent l'effet cumulatif des valeurs positives et négatives séquentielles, utiles pour l'analyse financière.
- Forces: montre un impact cumulatif, souligne augmente et diminue.
- Limites: Le mieux adapté aux cas d'utilisation spécifiques peut être complexe avec de nombreuses étapes.
8. Chartes en entonnoir: les graphiques en entonnoir illustrent les étapes dans un processus, révélant des goulots d'étranglement et des points de dépôt.
- Forces: visualise les étapes du processus, identifie les goulots d'étranglement.
- Limites: Détails limités sur les étapes individuelles, la forme fixe peut ne pas convenir à tous les processus.
9. GARTES DE JAUGE: Les graphiques de jauge (graphiques de compteur de vitesse) affichent une valeur unique dans une plage, idéale pour les KPI.
- Forces: Présentation rapide des performances, montre des progrès vers une cible.
- Limitations: ne montre qu'une seule valeur, peut simplifier les données complexes.
10. Cartes: Power BI propose diverses visualisations de cartes (remplies, bulles, forme) pour afficher géographiquement les données.
- Forces: montre des modèles et des tendances géographiques.
- Limites: nécessite des données géographiques précises, peut être complexe avec de grands ensembles de données.
Choisir le bon graphique:
La sélection du graphique approprié dépend de votre type de données, de vos objectifs analytiques et de votre public. Considérer:
- Type de données: catégorielle, séries chronologiques, hiérarchiques, géographiques.
- Objectif: comparaison, analyse des tendances, distribution, proportion, relation, hiérarchie.
- Audience: Expertise technique et styles de visualisation préférés.
- Caractéristiques du graphique: interactivité, évolutivité, options de personnalisation.
Conclusion:
La maîtrise des diverses options de graphique de Power BI vous permet de transformer les données brutes en récits visuels convaincants. En sélectionnant le graphique droit pour vos besoins spécifiques, vous pouvez communiquer efficacement des informations, faciliter les décisions basées sur les données et déverrouiller le plein potentiel de vos données.
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