L’une des raisons nous poussant à utiliser la DataViz vient de la capacité de notre cerveau à mémoriser diverses informations. Chez l’être humain, ce processus est fortement basé sur la vision. Une étude publiée par l’université du Québec a montré que le processus d’apprentissage venait à 60% de la mémoire visuelle.
Que cela soit pour votre premier ou votre énième dashboard sur Google DataStudio, vous êtes probablement passés à côté de plusieurs fonctionnalités essentielles de l’outil.
Graphique à bulles, courbes lissées, courbes de tendances, nous vous proposons aujourd’hui un guide détaillant l’utilité des différents types de graphiques et courbes de l’outil Google Data Studio.
Afin que vous profitiez au maximum de ce guide, nous avons créé ce tableau de bord présentant les différents graphiques et courbes de l’outil Google Data Studio. Nous vous invitons à le consulter en même temps que vous avancez dans votre lecture.
Choisissez le bon graphique
Pour cette partie, nous nous sommes basés sur l’excellent livre blanc Cybercité : “Mieux gérer sa big data grâce à la DataViz”. Nous vous le conseillons si vous souhaitez avoir des informations générales liées à la DataViz.
Il existe de nombreux types de graphiques et tableaux de données qui peuvent être utilisés dans vos dashboards. Afin d’éviter de faire des erreurs de choix dans les graphiques, il faut se poser les bonnes questions :
“Est-ce que je dois comparer plusieurs statistiques / sources entre elles ?”
Camembert
Histogramme (empilé, non empilé, horizontal, vertical)
Graphique en aires
Graphique à bulles
Graphique en lignes
Tableau à carte de densité
“Est-ce que je dois mettre en lumière une évolution temporelle ?”
Graphique en lignes
Graphique en aires
Histogramme (empilé, non empilé, horizontal, vertical)
“Est-ce que je dois dégager la composition d’un indicateur ?”
Histogramme (empilé, non empilé, horizontal, vertical)
Camembert
Tableau (avec ou sans carte de densité)
Graphique en aires à 100%
“Est-ce que je dois faire émerger les rapports entre plusieurs éléments ?”
Graphique à bulles
Tableau (avec ou sans carte de densité)
“Est-ce que l’on doit visualiser la progression vers un objectif ?”
Étiquettes
Graphique à puces
Graphique à bulles
“Est-ce que je dois croiser de multiples données ?”
Tableau (avec ou sans carte de densité)
“Est-ce que je dois valoriser des chiffres clés ?”
Étiquettes
Camembert
Très utile dans le monde de la finance et du web, ce graphique est idéal pour montrer au lecteur une idée rapide de la distribution des données. Il est cependant déconseillé d’y admettre de nombreuses valeurs. Bien qu’aidant à comparer rapidement certaines données, le rôle du camembert n’est pas d’aller dans le détail. Son total doit également toujours être égal à 100%. Ajouter un trou au milieu est essentiellement une question liée à l’esthétique et à la lisibilité des données.
Vous avez toutefois la possibilité d’ajouter un graphique Card au milieu pour mettre en avant un indicateur lié aux données du camembert.
Histogramme
Horizontal ou vertical, il permet d’avoir une vision rapide sur les extrêmes, les lacunes, et les valeurs individuelles.
Graphique en lignes
Il affiche forcément des valeurs quantitatives, réparties sur un intervalle temporel continu. Il est parfait pour analyser les évolutions. Il donne une vision d’ensemble pour distinguer facilement les tendances haussières, baissières ou précises, en se concentrant sur un point de données.
Cependant, il supporte mal l’accumulation de lignes et d’étiquettes de données.
Graphique combiné
Il est généralement utilisé pour comparer des données présentant des ordres de grandeur différents tout en étant liés (sessions et taux de rebond par exemple). Google Data Studio permet seulement d’utiliser les lignes et les barres sur ce graphique. Vous ne pourrez donc pas présenter une ligne avec aire.
Graphique en aires
Similaire au graphique en lignes, il ajoute simplement une zone colorée en dessous des courbes. Le graphique en aire permet de mettre en évidence l’évolution d’une donnée par rapport à une autre.
Ils peuvent également être utilisés pour représenter les totaux cumulés à l’aide de nombres ou pourcentages (dans ce cas, des graphiques en aires empilées).
Il permet donc d’évaluer plus simplement les évolutions de tendances entre deux données que le graphique en lignes.
Graphique à bulles
Il permet de croiser 3 variables dans le même graphique et permet de créer rapidement des matrices de décisions. Lorsque le nombre de bulles devient élevé, il est intéressant d’ajouter une courbe de tendance linéaire afin d’évaluer d’un coup d’oeil la performance des indicateurs présentés.
Ce graphique permet d’isoler simplement les clusters de données ainsi que les données hétérogènes. Il est parfait pour de l’analyse concurrentielle et pour visualiser des changements dans le temps.
La lecture de ce type de graphique est loin d’être la plus évidente. Ce graphique peut manquer de précision au premier abord lorsque de nombreuses bulles sont de taille homogène.
Tableau avec carte de densité
Il se distingue pour sa capacité à déceler des tendances de comportement au milieu d’une multitude de données chiffrées et lorsque de nombreuses dimensions se chevauchent.
Afficher une ligne récapitulative en bas de votre tableau permet d’apporter plus de précisions aux différentes données initialement mises en forme avec des couleurs.
Comparez, les taux de sortie, taux de rebond, sessions effectuées sur vos 20 pages web les fréquentées.
Créez une carte de chaleur mettant en évidence les pics de trafic et les heures auxquelles les utilisateurs ont validé leurs commandes. Vous pourrez également ajouter un filtre sur ce tableau pour qu’il n’affiche que les sessions provenant de sources mailing.
Ce simple graphique peut permettre d’analyser 2 données clé de votre activité de multiples manières.
Graphique à puces / Étiquettes
L’étiquette permet d’afficher vos KPIs principaux. Elle est pertinente si présente en faible quantité.
Le graphique à puces est, quant à lui, une version améliorée de l’étiquette. Vous allez pouvoir définir différents paliers de valeurs pour une même donnée. Elle permet de vérifier si vous avez atteint vos objectifs (chiffre d’affaires, inscriptions aux newsletters, créations de compte client…) sur une période. Si vos objectifs diffèrent chaque mois, il faut penser à modifier les valeurs des paliers à la main sur l’outil. Comme les étiquettes, les graphiques à puces sont pertinents lorsqu’ils sont présents en faible quantité.
Graphique à carte proportionnelle (Treemap)
Les cartes proportionnelles montrent la composition d’une dimension. Elles affichent les informations de façon hiérarchique comme un emboîtement de rectangles dont la taille et la couleur varient en fonction de la valeur associée. La taille de chaque rectangle représente une quantité, alors que la couleur peut représenter la valeur d’un nombre ou une catégorie.
Ce graphique peut être utilisé pour évaluer le chiffre d’affaires généré par une catégorie de produits par rapport à une autre.
Il est pertinent tant qu’il est utilisé en tant qu’analyse légère.
Synthèse géographique (Cartographies)
Elle est généralement appréciée car très visuelle. Elle ne permet cependant pas d’en tirer des analyses franches sans l’ajout d’un tableau de données. On la mettra en place si l’aspect géographique de votre activité est une élément clé. On utilisera des jeux de couleurs dégradés afin de dissocier les données homogènes ainsi que les extrêmes plus simplement.
Conclusion
Avant d’achever ce guide, je tenais à préciser que nous avons seulement abordé les cas des graphiques fournis par défaut sur Google Data Studio.
Des dizaines d’autres graphiques sont également disponibles sur “les visualisations de la communauté”. Ces graphiques différents et généralement plus avancés sont donc créés par des indépendants ou des sociétés externes à Google.
Si vous souhaitez enrichir votre vocabulaire Data Studio, rendez-vous ici. Nous rappelons également que nous créons des tableaux de bord au quotidien pour nos clients. Si vous souhaitez voir à quoi ressemble notre travail, ou pour toute autre demande liée à nos services, n’hésitez pas à nous contacter.
