Ainsi, dans cet article, je vais décrire les notes que j'ai prises pour résumer le contenu du cours afin de faciliter les choses pour ceux qui ne veulent pas regarder les vidéos ou n'ont pas le temps de le faire. Avant de commencer, voici le lien du cours Visualisation des données et tableaux de bord avec Excel et Cognos
Obtenir des notes d'analyse de données
*Graphique en ligne
Afficher les tendances et montrer comment une valeur de données évolue par rapport à une variable continue
*Camemberts
Ce type de graphique peut montrer la répartition d'une entité en ses sous-parties et la proportion des sous-parties les unes par rapport aux autres. Chaque partie du graphique représente une valeur ou une catégorie statique, et la somme de toutes les catégories est égale à 100 %.
* Diagramme à barres
Ce type de graphique est le plus courant car ils sont faciles à créer et sont parfaits pour comparer des ensembles de données associés ou des parties d'un tout.
* Graphiques à colonnes
Ce type de graphique peut être utilisé très efficacement pour montrer les changements au fil du temps et pour comparer les valeurs côte à côte.
* Cartes d'arbres
les treemaps, utiles pour afficher des hiérarchies complexes à l'aide de rectangles imbriqués
* Graphiques en entonnoir
Si vous essayez d'afficher un pipeline ou différentes étapes d'un processus continu, les graphiques en entonnoir sont la voie à suivre
* Diagramme de dispersion
Un nuage de points peut être idéal pour révéler des tendances, des clusters, des modèles et des corrélations entre des points de données.
Il est utilisé pour comparer deux ensembles de données numériques et montre la relation entre eux.
* Graphiques à bulles
Il s'agit d'une variante des nuages de points, utiles pour comparer une poignée de catégories entre elles en termes d'importance relative.
* Histogrammes
Affiche la distribution des données regroupées dans des groupes.
* Carte graphique
Affiche et compare les données entre les régions géographiques
* Lignes scintillantes
Graphique utilisé pour montrer les tendances et les changements saisonniers sur les ensembles de données
