Excel - Conseils et bonnes pratiques

Tutoriels

Excel

Découvrir

00:00:02

datavisualisation avec les bonnes pratiques.

00:00:04

Premier élément, on a pu en parler plusieurs

00:00:06

fois lors des sessions précédentes,

00:00:08

ça va être le choix de visualisation,

00:00:10

vous allez pouvoir faire en fonction

00:00:12

de ce que vous pouvez me montrer.

00:00:14

N'utilisez pas forcément celle

00:00:16

que vous connaissez par coeur,

00:00:17

donc par exemple une groupe

00:00:19

ou une courbe ou un pêcheur.

00:00:21

Pour tous les cas que vous vous souhaitez

00:00:23

appliquer une dataviz parce que ça

00:00:25

sera pas forcément le plus pertinent

00:00:27

pour mettre en avant une information.

00:00:29

Donc voici ici un gros résumé.

00:00:31

D'ailleurs,

00:00:31

je vous invite peut être à faire un

00:00:33

imprim écran screen shot de cet élément

00:00:35

pour toujours l'avoir à côté de vous

00:00:37

quand vous allez devoir construire un

00:00:39

tableau de bord ou juste une visualisation.

00:00:41

Et de toute manière,

00:00:42

quand on va parce que là tout ce que je

00:00:45

vous montre est accessible dans Excel,

00:00:47

donc quand on va aborder les courbes,

00:00:48

les airs, les cartes et cetera,

00:00:50

je vais rentrer encore plus dans le

00:00:52

détail sur à quel moment les utiliser,

00:00:54

éviter les tel piège ou telle pièce,

00:00:56

donc là c'est une grosse fille.

00:00:58

J'ai résumé qu'on va parcourir

00:00:59

du coup ensemble,

00:01:00

donc à chaque fois vous allez

00:01:01

avoir un type de visualisation.

00:01:03

Donc la première,

00:01:04

ce sont les courbes,

00:01:05

donc les plus évidentes.

00:01:06

Je pense à les courbes qui

00:01:08

permettent d'afficher des tendance

00:01:09

et généralement sur une période.

00:01:11

C'est ce qui est vraiment le le plus clair.

00:01:14

Donc ça peut être l'évolution du

00:01:16

chiffre d'affaires d'une entreprise.

00:01:17

Le trafic mensuel sur un site web,

00:01:19

en tout cas quelque chose qui évolue dans

00:01:22

le temps et donc donc on pourra évoluer,

00:01:24

analyser la tendance.

00:01:25

Ensuite,

00:01:26

vous avez ce qu'on appelle les

00:01:28

diagrammes en barres et les pêches.

00:01:29

Hearts,

00:01:30

donc pas charts qu'on appelle aussi

00:01:32

camembert en français donc qui

00:01:34

permet de comparer les éléments.

00:01:35

Les uns par rapport aux autres,

00:01:37

donc notamment voir leur importance

00:01:38

les uns par l'apport aux autres.

00:01:40

En tout cas,

00:01:41

quel poids représente chaque élément ?

00:01:43

Et ça peut être par exemple,

00:01:45

les ventes par type de produit,

00:01:47

donc là on aurait parlé c'est

00:01:49

pas le produit a le produit B,

00:01:51

le produit et cetera donc ici aussi

00:01:53

produit a produit B, produit,

00:01:54

C et cetera.

00:01:55

Et les visiteurs aussi par source de trafic.

00:01:58

Donc les gens viennent pas rater.

00:02:00

Moteurs de recherche,

00:02:00

les gens viennent par d'autres sites,

00:02:02

et cetera et cetera.

00:02:03

Donc là pour afficher du coup effectivement

00:02:05

des éléments et leurs proportions.

00:02:08

Ensuite,

00:02:08

on va avoir ce qu'on appelle l'histogramme,

00:02:09

donc ne pas confondre

00:02:10

histogramme et diagramme.

00:02:11

On verra la différence qu'on

00:02:12

va les appliquer dans Excel,

00:02:13

mais en tout cas,

00:02:14

ça n'est pas la même chose en

00:02:16

termes d'usage ou ce qu'on appelle

00:02:17

aussi des box plots,

00:02:18

donc c'est ce que vous avez ici et qu'on

00:02:20

appelle en français des boîtes à moustaches.

00:02:22

Mais comme je trouve ça très laid,

00:02:23

j'appelle ça des box,

00:02:25

Je suis désolé.

00:02:26

Montrer du coup,

00:02:27

effectivement,

00:02:28

la répartition des éléments,

00:02:29

donc là l'idée c'est de se dire et bien

00:02:32

sûr donc si je prends mon premier exemple,

00:02:35

le nombre de salariés par fourchette de

00:02:37

salaire donc là en gros je vais avoir ici

00:02:40

un nombre d'employés donc je sais pas j'ai

00:02:43

10 employés qui gagne entre 1500 et 2000€.

00:02:45

Après, ici, j'ai 15 employés

00:02:47

qui gagne entre 2000 et 2500,

00:02:49

j'ai 25 employés et institutes.

00:02:51

En tous les cas, voilà,

00:02:53

on a une répartition avec potentiellement

00:02:55

ici les salaires faibles,

00:02:56

ici les salaires forts,

00:02:58

ici les salaires moyens,

00:02:59

mais de savoir en gros ou se situe

00:03:01

ma masse salariale en termes

00:03:03

de nombre d'individus.

00:03:05

Voilà et ici, on va avoir

00:03:07

sensiblement avoir le même système,

00:03:08

je reviendrai plus en détail quand on

00:03:10

l'utilisera parce que c'est quelque

00:03:12

chose dont a moins l'habitude.

00:03:13

Les les box plots en tous les cas, voilà,

00:03:16

ça affiche également une répartition

00:03:17

des éléments avec des valeurs clés qu'on va,

00:03:19

qu'on va appeler les les,

00:03:21

les, les cartes,

00:03:22

ils tout simplement.

00:03:24

Ensuite, les nuages de points donc,

00:03:25

qui peut vous rappeler potentiellement

00:03:27

vos cours de physique ou de l'été,

00:03:29

donc montrer la relation entre 2 variables.

00:03:31

Donc en gros on va avoir ce qu'on

00:03:34

appelle un axe en abscisse et un

00:03:36

accent ordonné et du coup 2 métriques

00:03:38

auquel on va pouvoir du coup associer

00:03:41

des des valeurs donc par exemple on

00:03:43

peut avoir ici si je reviens sur

00:03:45

mes histoires de campagne sur le

00:03:47

chapitre précédent le budget marketing

00:03:48

marketing qui a été engagé donc j'ai

00:03:51

mis 10000€ sur la campagne X et après ?

00:03:54

En ordonnée ici, je vais avoir le

00:03:55

chiffre d'affaires que ça m'a rapporté,

00:03:57

et donc pour chaque campagne,

00:03:58

je vais avoir un point qui va du

00:04:01

coup s'afficher, donc là je sais pas,

00:04:02

j'ai engagé 15000,

00:04:03

ça m'a rapporté 30000 ici j'ai j'ai

00:04:05

engagé 25000, ça m'a rapporté 40000,

00:04:07

et cetera et cetera.

00:04:08

Et donc là l'idée c'est de voir

00:04:09

s'il y a une relation entre les 2.

00:04:12

Si j'ai en gros des points qui vont

00:04:14

dessiner une courbe et Ben je peux

00:04:15

me dire qu'il y a effectivement une

00:04:17

relation entre le budget que j'engage

00:04:19

et les résultats que j'obtiens une

00:04:21

fine sur mon chiffre d'affaires.

00:04:24

Ensuite,

00:04:24

on va avoir tout ce qu'on appelle

00:04:26

les cartes de chaleur ou êtes map en

00:04:28

anglais à l'idée va être de faire

00:04:30

ressortir des relations entre des variables.

00:04:32

Donc vous allez me dire c'est un

00:04:34

peu la même définition.

00:04:35

Alors non, il y a une nuance,

00:04:37

ici on est sur 2 variables et si on

00:04:40

est sur des variables ça peut être

00:04:42

4567 et donc en fonction du poids

00:04:44

de la valeur sûre du coup un sur

00:04:46

une cellule on va avoir une valeur

00:04:48

qui va être plus ou moins rouge ou

00:04:51

plus ou moins vertes selon le le

00:04:53

type de carte qu'on peut afficher.

00:04:55

Et donc là ce qu'on peut avoir,

00:04:57

c'est typiquement des tableaux entre

00:04:58

des produits et des et et des métriques

00:05:00

qui vont être associés par exemple.

00:05:02

Non, le ventre, le.

00:05:03

Le nombre de ventes,

00:05:04

le taux de conversion.

00:05:05

Si je reprends mon exemple de tout à l'heure,

00:05:08

le coût par acquisition et donc je vais

00:05:10

avoir ce qu'on appelle une dimension,

00:05:12

donc en gros une référence et

00:05:14

des métriques a un une série de

00:05:16

chiffres en fait avec des ventes,

00:05:17

des taux de conversion, et cetera.

00:05:19

Et par exemple on peut se dire plus la vente.

00:05:23

Et hautes et plus.

00:05:24

La cellule va être rouge et

00:05:25

puis la vente est faible.

00:05:27

Et puis la cellule va être bleu et donc là,

00:05:29

instantanément, visuellement,

00:05:30

je vais pouvoir repérer celles

00:05:31

qui ont généré le plus de ventes,

00:05:33

les produits qui ont généré

00:05:34

le plus de ventes.

00:05:36

Ensuite, nous avons les cartes,

00:05:37

alors les cartes c'est assez évident hein ?

00:05:39

Ça va permettre d'afficher des données

00:05:40

en fonction de zones géographiques,

00:05:42

donc ça peut être des ventes par

00:05:44

pays ou du trafic d'un site internet

00:05:46

pour au niveau des régions de France.

00:05:48

Ensuite on va voir tout ce qui

00:05:50

va être R donc ça c'est déjà peu

00:05:52

être un peu plus abstrait.

00:05:54

Qu'en terme de visualisation

00:05:55

un peu moins utilisé, l'idée,

00:05:57

c'est de montrer à la fois l'évolution,

00:05:59

comme les courbes.

00:06:00

D'ailleurs,

00:06:00

on voit que c'est sensiblement la,

00:06:02

sur le trait qui est qui est foncé.

00:06:05

La même chose donc,

00:06:06

montrer l'évolution de la répartition.

00:06:08

Donc ça c'est important de la répartition

00:06:11

entre plusieurs éléments tout en

00:06:13

ayant une une vue qui est globalisé.

00:06:14

Donc en gros je vais avoir ici

00:06:17

la courbe cumulée qui représente

00:06:18

par exemple le chiffre d'affaires

00:06:20

total que je réalise tous les

00:06:22

mois et après ici en bleu.

00:06:24

Je vais avoir le chiffre d'affaires

00:06:26

qui a été réalisée par le

00:06:27

produit a et juste en dessous,

00:06:29

le chiffre d'affaires qui a été

00:06:31

réalisée par le produit B donc à la

00:06:32

fois j'ai le total et à la fois aussi

00:06:35

j'ai l'évolution de la répartition,

00:06:36

donc du poids de chaque produit en

00:06:38

fonction du mois donc ça peut être

00:06:40

ce cas là et ça peut être aussi

00:06:41

du coup l'évolution en fonction

00:06:43

des sources de trafic.

00:06:44

Donc si je résume c'est un peu un

00:06:46

mix entre le diagramme en barres

00:06:47

pitchers cette partie là et les

00:06:49

cours parce que à la fois ça montre

00:06:51

l'évolution et ça montre aussi à la la.

00:06:53

Ça permet de comparer les éléments.

00:06:55

Les uns par rapport aux autres,

00:06:57

donc très intéressant en termes

00:06:59

de de visualisation.

00:07:00

Moi je m'en sert énormément

00:07:02

et le dernier cas,

00:07:04

ça va être toutes les visualisations

00:07:06

autour de l'arborescence.

00:07:07

En gros ça va être de définir des

00:07:10

des hiérarchies entre plusieurs

00:07:11

éléments et de définir ensuite des

00:07:14

sous-catégories à l'intérieur de celles-ci.

00:07:16

Typiquement,

00:07:17

je vais avoir je suis vendeur

00:07:19

de produits électroniques et je

00:07:21

vais avoir ici par exemple,

00:07:23

le chiffre d'affaires qui est représenté.

00:07:25

Par les appareils photos et ici,

00:07:27

le chiffre d'affaires qui est représenté

00:07:28

par les smartphones donc en bleu

00:07:30

appareil photo en blanc smartphone

00:07:31

et à l'intérieur de celles-ci.

00:07:33

Je peux encore avoir des catégories,

00:07:34

donc par exemple avoir photo

00:07:36

appareil photo amateur,

00:07:37

appareil photo professionnel et

00:07:38

ici à avoir je sais pas Samsungs,

00:07:40

Apple, Huawei et cetera, et cetera,

00:07:41

donc là l'idée et exactement

00:07:43

d'ailleurs ici pareil on a le.

00:07:44

En voilà un premier cercle en tout

00:07:46

cas une première couleur qui va

00:07:48

nous définir le type de produit et

00:07:49

ensuite potentiellement les marques.

00:07:51

En tous les cas de retenir une répartition

00:07:53

un peu comme le Paris-Chartres,

00:07:55

sauf que on va voir.

00:07:56

Tout simplement.

00:07:57

Des sous-catégories donc,

00:07:58

en fonction encore une fois,

00:07:59

de l'information qu'on voudra afficher.

00:08:01

On ira aller piocher dans

00:08:03

une de ses visualisations,

00:08:04

j'ai pas été exhaustive sur tout ce qui

00:08:06

est possible en terme de visualisation.

00:08:08

En tous les cas,

00:08:10

ce sont celles qui sont les plus mises

00:08:12

en avant dans Excel et on en aura

00:08:14

quand même vu une très grande partie

00:08:17

par rapport à ce qui est proposé.

00:08:19

Donc maintenant qu'on sait à peu près

00:08:21

comment choisir le visuel en fonction

00:08:23

de ce qu'on souhaite mettre en avant,

00:08:26

on va se.

00:08:26

Se détendre par rapport

00:08:27

aussi à la visualisation,

00:08:29

donc là on voit qu'on est parti sur

00:08:32

un graphique qui était très chargé

00:08:34

et donc là C'est alors c'est une un

00:08:36

chiffre qui est 111 gif img fin je je

00:08:39

veux pas prendre parti sur ce débat là.

00:08:41

En tous les cas,

00:08:42

voilà une animation qui va nous

00:08:44

afficher à partir d'un graphique qui

00:08:46

était extrêmement chargée donc là on

00:08:48

était sur un sur un sur un diagramme

00:08:50

et donc de voir tout ce qu'on peut

00:08:52

faire pour simplifier la visualisation.

00:08:54

Et je sais pas ce que vous en pensez.

00:08:57

Mais en fait,

00:08:58

plus il va aller avancer,

00:08:59

donc là je reprends le schéma de départ,

00:09:02

donc voilà, plus on va avancer,

00:09:04

donc là on va typiquement enlever la

00:09:06

couleur de fond qui ne sert à rien.

00:09:08

On va enlever la double échelle parce

00:09:10

que à la fois on avait ici les aliments

00:09:13

et écrire encore en dessous les cadres

00:09:15

autour qui était pas forcément utile.

00:09:17

Là on avait de la couleur de partout

00:09:20

qui donnait pas plus d'informations

00:09:21

parce que au final il y avait pas

00:09:24

d'échelle par rapport à la couleur.

00:09:26

Je peux aussi aller,

00:09:27

j'ai effectivement les labels

00:09:28

qui agressent un peu.

00:09:30

Par rapport à au bar ?

00:09:31

Qui sont les plus intéressants ?

00:09:33

J'ai une échelle qui était derrière,

00:09:35

qui était pas forcément utile.

00:09:36

Je peux aller afficher les valeurs qui

00:09:38

sont directement sur le graphique,

00:09:40

et cetera et cetera,

00:09:41

et donc là,

00:09:42

à partir de là,

00:09:43

on part de quelque chose qui

00:09:45

est très catchy et très très,

00:09:47

très too much à quelque chose en fait,

00:09:49

qui retient l'essentiel de l'information

00:09:51

et qui permet tout de suite de faire

00:09:53

passer le fameux message dont on parlait.

00:09:55

Donc pour retenir les éléments

00:09:57

clés par rapport à ça,

00:09:58

je trouve les élysée lister.

00:10:00

À droite donc,

00:10:01

les couleurs sont des informations,

00:10:02

donc on n'est pas des couleurs de fond,

00:10:05

on ne met pas des couleurs

00:10:07

différents par bars.

00:10:08

Si y a pas d'intérêt en

00:10:10

termes de de compréhension

00:10:12

des données, on met pas de

00:10:14

mise en forme textuelle,

00:10:15

esthétique dans tous les sens.

00:10:17

On va pas surligner, on va pas mettre

00:10:20

des titres en surgras énorme alors

00:10:22

que y a pas forcément d'intérêt.

00:10:24

Ensuite on met pas forcément d'informations,

00:10:26

donc là typiquement ici ce sont

00:10:28

le les informations de légende.

00:10:30

Plus les les les,

00:10:31

les aliments qu'ils ont trouvé aussi

00:10:33

en dessous donc double information,

00:10:35

donc on perd l'utilisateur,

00:10:36

les échelles qui sont pas toujours

00:10:38

nécessaires parce que là bon,

00:10:39

avoir l'échelle est ce que

00:10:40

ça nous aide vraiment ?

00:10:42

Bah non parce qu'en fait ils

00:10:43

sont déjà triés dans l'ordre,

00:10:45

donc mis à part nous donner les valeurs

00:10:47

justes on va pas forcément avoir des

00:10:49

une compréhension supplémentaire et ça

00:10:51

c'est très important parce que dans

00:10:52

Excel vous allez avoir la capacité

00:10:54

d'en mettre partout des couleurs de fond,

00:10:56

des des, des,

00:10:57

des éléments 3D, et cetera.

00:10:59

Donc je ne vraiment ne faites pas ça.

00:11:02

Les visualisations les plus ambitieuses

00:11:03

ne sont pas les plus clairs à comprendre,

00:11:05

plus vous rajoutez d'éléments,

00:11:07

plus vous allez charger le cerveau de

00:11:09

la personne qui va tenter de le lire,

00:11:11

donc faites simple et n'ayez

00:11:12

pas peur enfaite vous dire bah

00:11:14

en fait c'est trop simple,

00:11:16

c'est c'est,

00:11:16

on va avoir l'impression que j'ai pas

00:11:18

travaillé ma visualisation au contraire,

00:11:20

plus c'est simple et plus on dira

00:11:22

que au final l'information passe.

00:11:23

Donc voilà très important.

00:11:26

Et dernier élément,

00:11:27

c'était sur tout ce qui est dashboard Bing,

00:11:29

alors en français,

00:11:30

donc c'est tableau de bord et

00:11:31

cela consiste du coup à afficher

00:11:34

un certain nombre d'informations.

00:11:35

Donc typiquement quand vous

00:11:36

êtes par exemple sur peut être

00:11:38

votre application bancaire,

00:11:39

vous allez avoir des types de de dashboard,

00:11:41

mais on en trouve un peu

00:11:43

dans toutes les entreprises.

00:11:45

Donc je pense que vous avez déjà

00:11:47

vu ce ce type de document là.

00:11:49

Quoi qu'il en soit,

00:11:50

c'est une suite de graphique qui va

00:11:52

permettre d'analyser une thématique

00:11:53

et là typiquement on a à gauche

00:11:56

l'exemple de ce qu'il faudrait.

00:11:57

Plutôt faire vs à droite l'exemple

00:11:59

de ce qu'il faut pas faire alors je

00:12:01

précise tout de suite l'exemple qui

00:12:03

est à gauche n'est pas issu D Excel,

00:12:05

mais j'ai pas trouvé d'exemple

00:12:06

super beau sur Excel.

00:12:07

Du coup j'ai pris autre chose

00:12:09

mais peu importe,

00:12:10

on pourrait s'en approcher la.

00:12:11

Quelle est la différence entre les 2 ?

00:12:13

C'est déjà ici, on est extrêmement

00:12:15

chargée au niveau des graphiques,

00:12:16

ça tout se colle.

00:12:18

Les titres sont sont extrêmement

00:12:19

ramassées et très petit et surtout on

00:12:21

en a partout quoi ça on a 3 épaisseurs

00:12:23

de de graphique écrit en tout petit

00:12:25

avec des choses assez complexes,

00:12:26

des légendes, et cetera.

00:12:28

Alors qu'ici on est quand même sur

00:12:30

quelque chose de beaucoup plus aéré,

00:12:32

avec de l'espace, avec des des,

00:12:34

des légendes qui sont,

00:12:35

qui sont plutôt claires et

00:12:36

on en a pas partout quoi,

00:12:38

voilà tout simplement.

00:12:40

Le 2e élément que que je voulais

00:12:43

vous mettre en avant,

00:12:44

c'est tout simplement à.

00:12:46

Le fait que ici on n'a pas forcément

00:12:48

l'impression qu'il y a une hiérarchie

00:12:50

d'informations, là on est tout

00:12:51

de suite tout en haut à gauche,

00:12:53

on est tout de suite sur un tableau avec

00:12:55

des données très granulaires et ensuite on

00:12:58

a des camemberts qui sont un peu plus bas,

00:13:00

qui sont peut être là en train de

00:13:02

nous résumer la situation et ça

00:13:04

c'est très important.

00:13:05

Quand vous faites un dashboard,

00:13:06

quand vous faites un tableau de bord,

00:13:08

vous devez hiérarchiser l'information

00:13:09

de la plus générale à la plus fine,

00:13:11

donc là, typiquement ici,

00:13:12

ce qu'il a, ce qu'il a fait,

00:13:14

c'est qu'il a mis vraiment les chiffres-clés,

00:13:16

donc ce qu'on appelle des indicateurs clés.

00:13:18

De performance ou kpi en anglais

00:13:20

à des informations clés ?

00:13:21

Donc ça peut être le chiffre d'affaires.

00:13:23

Le total de de donc la

00:13:25

total de commandes total.

00:13:26

Chiffre d'affaires le nombre

00:13:27

de visiteurs en tout cas là,

00:13:29

c'est vraiment les informations macro

00:13:30

et après bah on peut rentrer un peu

00:13:33

plus dans le détail donc typiquement

00:13:34

on voyait qu'on qu'on avait 6200

00:13:36

visiteurs et bien là on va avoir une

00:13:38

information supplémentaire en dessous

00:13:40

qui va nous dire la répartition

00:13:41

par rapport aux sources de trafic ?

00:13:43

On va également avoir la.

00:13:46

La la,

00:13:46

la tendance et plus on va descendre

00:13:48

et puis on va être dans le détail

00:13:50

et c'est exactement en fait là.

00:13:52

Le cheminot, vous allez avoir par exemple,

00:13:53

vous voyez que vous n'êtes pas ou à

00:13:55

vos objectifs par rapport au nombre

00:13:57

de commandes et bien tout de suite,

00:13:59

vous allez vouloir analyser par

00:14:00

exemple le nombre de ventes par

00:14:02

produit et donc vous allez avoir un

00:14:04

graphique un peu plus bas qui va vous

00:14:06

l'indiquer une fois que vous avez

00:14:07

détecté le produit qui ne va pas,

00:14:09

vous allez peut être pouvoir le

00:14:11

regarder par géolocalisation pour

00:14:12

dire est ce que y a une région qui

00:14:14

a péché par rapport à l'autre ?

00:14:16

Et donc l'appareil un peu plus bas.

00:14:18

Potentiellement.

00:14:18

Vous aurez un graphique de géolocalisation

00:14:20

et donc là vous voyez en gros le.

00:14:22

Le Dashboard est au service de

00:14:24

votre cheminement de pensée.

00:14:26

Et dernier élément qu'on peut avoir,

00:14:28

c'est typiquement le assez menu ou

00:14:29

qui m'affiche des listes immenses

00:14:31

qui permettent en fait de filtrer sur

00:14:33

sur le tableau alors que eux ont mis

00:14:36

voilà tout simplement une roue édenté.

00:14:38

Alors je j'ai pas mis le screen avec le.

00:14:40

Le déploiement dans tous les cas,

00:14:42

voilà quand on n'en a pas besoin et bayal

00:14:45

Sall s'affiche pas tout simplement.

00:14:47

Et quand on en a besoin,

00:14:49

bah on va aller le déployer et

00:14:50

l'afficher donc voilà les grands

00:14:52

principes fondamentaux c'est d'aller

00:14:53

mettre de l'espace entre les éléments.

00:14:56

De d'afficher les éléments les

00:14:57

plus importants en haut et les

00:14:59

plus macros et tout ce qui va être

00:15:01

interaction avec l'utilisateur.

00:15:03

Ça va être au à ce à ce niveau-là.

00:15:06

Le dernier élément qu'il faut avoir en tête,

00:15:08

c'est quand même de essayer

00:15:10

de limiter un peu le

00:15:11

nombre de graphiques.

00:15:13

Si votre dashboard fait 15 kilomètres

00:15:15

de long, personne n'ira jusqu'au bout.

00:15:17

Donc potentiellement,

00:15:17

vous pouvez faire des onglets

00:15:19

différents par thématiques ou tout

00:15:21

simplement aller essayer de écrémé

00:15:22

un peu pour rester sur l'essentiel.

00:15:24

Voilà donc j'espère que tout est clair.

00:15:26

Pour vous et maintenant,

00:15:28

on va aller attaquer bien la

00:15:30

création de graphiques sur Excel.

00:00:02

визуализация данных с рекомендациями.

00:00:04

Первый элемент, мы смогли поговорить об этом несколько

00:00:06

раз в предыдущих сессиях,

00:00:08

это будет выбор визуализации,

00:00:10

Вы сможете сделать в соответствии с

00:00:12

того, что вы можете мне показать.

00:00:14

Не обязательно использовать

00:00:16

что ты знаешь наизусть,

00:00:17

Например, группа

00:00:19

или кривая, или рыбак.

00:00:21

Для всех случаев, которые вы хотите

00:00:23

Применение dataviz, поскольку оно

00:00:25

не обязательно будет самым актуальным

00:00:27

для выделения информации.

00:00:29

Итак, вот большое резюме.

00:00:31

Кстати

00:00:31

Я приглашаю вас, возможно, сделать

00:00:33

снимок экрана, печать этого элемента

00:00:35

чтобы всегда иметь его рядом с вами

00:00:37

когда вам придется построить

00:00:39

панель мониторинга или просто визуализация.

00:00:41

И в любом случае,

00:00:42

когда мы идем, потому что там все, что я

00:00:45

показывает, что вы доступны в Excel,

00:00:47

поэтому, когда мы приближаемся к кривым,

00:00:48

эфиры, карты и так далее,

00:00:50

Я пойду еще дальше в

00:00:52

подробная информация о том, когда их использовать,

00:00:54

избегать таких ловушек или комнат,

00:00:56

так что вот она большая девочка.

00:00:58

Я резюмировал, что мы пройдем через

00:00:59

так вместе,

00:01:00

так каждый раз, когда вы идете

00:01:01

имеют тип визуализации.

00:01:03

Итак, первое,

00:01:04

это кривые,

00:01:05

так что самое очевидное.

00:01:06

Я думаю о кривых, которые

00:01:08

отображение тенденций

00:01:09

и, как правило, в течение определенного периода времени.

00:01:11

Это действительно самое ясное.

00:01:14

Так что это может быть эволюция

00:01:16

оборот компании.

00:01:17

Ежемесячный трафик на сайт,

00:01:19

в любом случае то, что развивается в

00:01:22

время и, следовательно, мы можем развиваться,

00:01:24

проанализировать тренд.

00:01:25

Тогда

00:01:26

у вас есть то, что называется

00:01:28

гистограммы и персики.

00:01:29

Черви

00:01:30

так что не графики, которые мы также называем

00:01:32

Камамбер по-французски так кто

00:01:34

позволяет сравнивать элементы.

00:01:35

По отношению друг к другу,

00:01:37

поэтому, в частности, увидеть их важность

00:01:38

один за счет вклада в другой.

00:01:40

В любом случае,

00:01:41

какой вес представляет каждый элемент?

00:01:43

И это может быть, например,

00:01:45

продажи по видам продукции,

00:01:47

так что там мы бы поговорили, что это

00:01:49

не продукт имеет продукт B,

00:01:51

продукт и так далее здесь тоже

00:01:53

продукт продукт B, продукт,

00:01:54

С и так далее.

00:01:55

И посетителей также по источнику трафика.

00:01:58

Так что люди не промахнулись.

00:02:00

Поисковые системы,

00:02:00

люди приходят через другие сайты,

00:02:02

и так далее, и так далее.

00:02:03

Так что там, чтобы показать внезапно действительно

00:02:05

элементы и их пропорции.

00:02:08

Тогда

00:02:08

у нас будет то, что называется гистограммой,

00:02:09

так что не путайте

00:02:10

гистограмма и диаграмма.

00:02:11

Мы увидим разницу, что мы

00:02:12

применит их в Excel,

00:02:13

но в любом случае,

00:02:14

это не то же самое в

00:02:16

условия использования или так называемые

00:02:17

также коробчатые шпильки,

00:02:18

так что это то, что у вас есть здесь, а у нас есть

00:02:20

звонит во французские коробки с усами.

00:02:22

Но, поскольку я нахожу это очень уродливым,

00:02:23

Я называю это коробками,

00:02:25

Извините, пожалуйста.

00:02:26

Покажи вдруг,

00:02:27

действительно

00:02:28

распределение элементов,

00:02:29

так что здесь идея состоит в том, чтобы сказать хорошо

00:02:32

безопасно, поэтому, если я возьму свой первый пример,

00:02:35

количество сотрудников на диапазон

00:02:37

зарплата, так что там в основном я собираюсь иметь здесь

00:02:40

количество сотрудников, поэтому я не знаю, что у меня есть

00:02:43

10 сотрудников, которые зарабатывают от 1500 до 2000 €.

00:02:45

После этого у меня 15 сотрудников

00:02:47

кто зарабатывает от 2000 до 2500 лет,

00:02:49

У меня 25 сотрудников и институтов.

00:02:51

Во всяком случае, это все,

00:02:53

у нас есть дистрибутив с потенциально

00:02:55

здесь низкая заработная плата,

00:02:56

здесь высокие зарплаты,

00:02:58

здесь средние зарплаты,

00:02:59

но знать приблизительно, где находится

00:03:01

моя зарплатная ведомость с точки зрения

00:03:03

от количества физических лиц.

00:03:05

Здесь и здесь у нас будет

00:03:07

по существу имеют одинаковую систему,

00:03:08

Я вернусь более подробно, когда мы

00:03:10

будет использовать его, потому что это некоторые

00:03:12

что-то, к чему меньше привыкли.

00:03:13

Коробка шпильки в любом случае, вот и все,

00:03:16

Он также отображает дистрибутив

00:03:17

элементы с ключевыми ценностями, которые мы будем,

00:03:19

что мы будем называть их,

00:03:21

карты,

00:03:22

они просто.

00:03:24

Затем облака точек, следовательно,

00:03:25

которые потенциально могут напомнить вам

00:03:27

ваши занятия физикой или летние занятия,

00:03:29

так покажите связь между 2 переменными.

00:03:31

Таким образом, в основном мы собираемся получить то, что мы

00:03:34

вызывает оси X и a

00:03:36

упорядоченный акцент и вдруг 2 метрики

00:03:38

с которыми мы сможем связаться

00:03:41

значений, например, мы

00:03:43

может быть здесь, если я вернусь на

00:03:45

мои истории кампании на

00:03:47

предыдущая глава Маркетинговый бюджет

00:03:48

маркетинг, который был вовлечен, поэтому у меня есть

00:03:51

поставить 10000€ на кампанию X и после?

00:03:54

Для того, чтобы здесь у меня был

00:03:55

оборот, который он мне принес,

00:03:57

и, следовательно, для каждой кампании,

00:03:58

У меня будет точка, которая идет от

00:04:01

снимок дисплея, так что там я не знаю,

00:04:02

Я нанял 15000,

00:04:03

это принесло мне 30000 здесь у меня есть

00:04:05

совершил 25000, он принес мне 40000,

00:04:07

и так далее, и так далее.

00:04:08

И вот идея состоит в том, чтобы увидеть

00:04:09

если существует связь между 2.

00:04:12

Если у меня в основном есть очки, то

00:04:14

нарисуйте кривую, и Бен я смогу

00:04:15

скажи мне, что действительно есть

00:04:17

связь между бюджетом, который я беру на себя

00:04:19

и результаты я получаю

00:04:21

прекрасно по моему обороту.

00:04:24

Тогда

00:04:24

у нас будет все, что мы называем

00:04:26

тепловые карты или карты в

00:04:28

Английский язык к идее будет делать

00:04:30

возникают из отношений между переменными.

00:04:32

Итак, вы скажете мне, что это

00:04:34

мало того же определения.

00:04:35

Так что нет, есть нюанс,

00:04:37

здесь мы на 2 переменных и если мы

00:04:40

находится на переменных, это может быть

00:04:42

4567 и, следовательно, в соответствии с весом

00:04:44

безопасной ставки удара один на

00:04:46

Ячейка, которую мы будем иметь значение

00:04:48

который будет более или менее красным или

00:04:51

более или менее зеленый в зависимости от

00:04:53

тип карты, которая может быть отображена.

00:04:55

И вот что мы можем иметь,

00:04:57

Обычно это таблицы между

00:04:58

продукты и и и метрики

00:05:00

которые будут связаны, например.

00:05:02

Нет, живот, то.

00:05:03

Количество продаж,

00:05:04

коэффициент конверсии.

00:05:05

Если я вернусь к своему предыдущему примеру,

00:05:08

стоимость одного приобретения, и поэтому я буду

00:05:10

иметь то, что называется измерением,

00:05:12

так что в основном ссылка и

00:05:14

метрик имеет ряд

00:05:16

цифры по факту с продажами,

00:05:17

коэффициенты конверсии и так далее.

00:05:19

И например можно сказать больше о продаже.

00:05:23

И высокие, и даже больше.

00:05:24

Клетка будет красной и

00:05:25

тогда продажа низкая.

00:05:27

И тогда клетка будет синей, и так далее,

00:05:29

мгновенно, визуально,

00:05:30

Я смогу обнаружить тех, кто

00:05:31

кто сгенерировал больше всего продаж,

00:05:33

продукты, которые были созданы

00:05:34

наибольшее количество продаж.

00:05:36

Тогда у нас есть карты,

00:05:37

так что карты довольно очевидны, да?

00:05:39

Это позволит отображать данные

00:05:40

в соответствии с географическими районами,

00:05:42

так что это могут быть продажи по

00:05:44

трафик страны или веб-сайта

00:05:46

на уровне регионов Франции.

00:05:48

Тогда мы увидим все, что

00:05:50

будет так, что это уже мало

00:05:52

быть немного более абстрактным.

00:05:54

Только с точки зрения визуализации

00:05:55

чуть менее использованная, идея,

00:05:57

она заключается в том, чтобы показать и эволюцию,

00:05:59

например, кривые.

00:06:00

Кстати

00:06:00

мы видим, что это по существу,

00:06:02

на темной линии.

00:06:05

То же самое, тогда,

00:06:06

показать эволюцию распределения.

00:06:08

Так что это важно для распределения

00:06:11

между несколькими элементами, в то время как

00:06:13

иметь точку зрения, которая является глобальной.

00:06:14

Так что в основном я собираюсь иметь здесь

00:06:17

Кумулятивная кривая, представляющая

00:06:18

например, оборот

00:06:20

всего, что я осознаю все

00:06:22

месяц и после здесь синим цветом.

00:06:24

У меня будет оборот

00:06:26

которая была осуществлена

00:06:27

продукт a и чуть ниже,

00:06:29

оборот, который был

00:06:31

осуществляемый продуктом В, следовательно, на

00:06:32

раз у меня есть итог и в то же время также

00:06:35

У меня есть эволюция распределения,

00:06:36

таким образом, вес каждого продукта в

00:06:38

функция месяца, чтобы она могла быть

00:06:40

Этот случай и это также может быть

00:06:41

так эволюция согласно

00:06:43

источники трафика.

00:06:44

Так что, если я подведу итог, это немного похоже на

00:06:46

сочетание линейчатых диаграмм

00:06:47

кувшины этой части есть и

00:06:49

курс, потому что в то же время он показывает

00:06:51

эволюцию и она тоже показывает.

00:06:53

Он позволяет сравнивать элементы.

00:06:55

По отношению друг к другу,

00:06:57

так очень интересно в терминах

00:06:59

визуализации.

00:07:00

Я часто его использую

00:07:02

и последний случай,

00:07:04

это будут все визуализации

00:07:06

вокруг дерева.

00:07:07

В основном это будет определять

00:07:10

иерархии между несколькими

00:07:11

элементов, а затем определить

00:07:14

подкатегории внутри них.

00:07:16

Типично

00:07:17

Я собираюсь сделать меня продавцом

00:07:19

электронных изделий и I

00:07:21

будет иметь здесь, например,

00:07:23

представленный оборот.

00:07:25

У камер и здесь,

00:07:27

представленный оборот

00:07:28

смартфонами так в синем

00:07:30

камера в белом смартфоне

00:07:31

и внутри них.

00:07:33

У меня все еще могут быть категории,

00:07:34

так, например, иметь фото

00:07:36

любительская камера,

00:07:37

профессиональная камера и

00:07:38

вот, чтобы иметь я не знаю Samsungs,

00:07:40

Apple, Huawei и так далее, и так далее,

00:07:41

так что есть идея и точно

00:07:43

Кроме того, вот у нас есть.

00:07:44

Вот первый круг во всем

00:07:46

Корпус первого цвета, который идет

00:07:48

определяем тип продукта и

00:07:49

затем потенциально бренды.

00:07:51

В любом случае сохранить дистрибутив

00:07:53

немного похоже на Париж-Шартр,

00:07:55

разве что посмотрим.

00:07:56

Просто.

00:07:57

Таким образом, подкатегории

00:07:58

снова в функции,

00:07:59

информацию, которую мы захотим отобразить.

00:08:01

Мы собираемся пойти и нарисовать

00:08:03

одна из его визуализаций,

00:08:04

Я не был исчерпывающим во всем, что

00:08:06

возможно с точки зрения визуализации.

00:08:08

В любом случае,

00:08:10

Это те, которые являются наиболее ставками

00:08:12

вперед в Excel, и у нас будет несколько

00:08:14

все еще видна очень большая часть

00:08:17

по сравнению с тем, что предлагается.

00:08:19

Итак, теперь, когда мы в значительной степени знаем

00:08:21

как выбрать визуальный элемент соответствующим образом

00:08:23

то, что мы хотим выделить,

00:08:26

мы собираемся туда добраться.

00:08:26

Расслабление по отношению к

00:08:27

также к визуализации,

00:08:29

итак, мы видим, что мы пошли дальше

00:08:32

диаграмма, которая была очень занята

00:08:34

и так вот Оно тогда это

00:08:36

число, которое составляет 111 gif img конец I I

00:08:39

не хотят принимать огоне огоне в этих прениях.

00:08:41

В любом случае,

00:08:42

вот анимация, которая нам подойдет

00:08:44

отображение из диаграммы, которая

00:08:46

был очень занят, поэтому там мы

00:08:48

был один на один на схеме

00:08:50

и поэтому увидеть все, что мы можем

00:08:52

сделать для упрощения визуализации.

00:08:54

И я не знаю, что вы думаете.

00:08:57

Но на самом деле

00:08:58

чем больше он идет вперед,

00:08:59

так что здесь я возобновляю стартовую схему,

00:09:02

так что вот оно, чем больше мы идем вперед,

00:09:04

так что там мы обычно удаляем

00:09:06

цвет фона, который бесполезен.

00:09:08

Мы собираемся убрать двойную лестницу, потому что

00:09:10

что в то же время у нас была здесь еда

00:09:13

и напишите еще раз под кадрами

00:09:15

вокруг которого не обязательно было полезно.

00:09:17

Там у нас был цвет отовсюду

00:09:20

который не дал больше никакой информации

00:09:21

потому что в итоге не было

00:09:24

масштаб по отношению к цвету.

00:09:26

Я тоже могу пойти,

00:09:27

У меня на самом деле есть ярлыки

00:09:28

которые немного нападают.

00:09:30

По сравнению с баром?

00:09:31

Кто самый интересный?

00:09:33

У меня есть лестница, которая была сзади,

00:09:35

что не обязательно полезно.

00:09:36

Я могу пойти и отобразить значения, которые

00:09:38

находятся непосредственно на графике,

00:09:40

и так далее и так далее,

00:09:41

и так далее,

00:09:42

оттуда

00:09:43

мы начинаем с чего-то, что

00:09:45

очень броский и очень очень,

00:09:47

очень много для чего-то на самом деле,

00:09:49

который сохраняет большую часть информации

00:09:51

и что позволяет сразу сделать

00:09:53

передать знаменитое послание, о котором мы говорили.

00:09:55

Чтобы сохранить элементы

00:09:57

ключи в связи с этим,

00:09:58

Я нахожу Елисейского листера.

00:10:00

Справа, следовательно,

00:10:01

цвета являются информационными,

00:10:02

так что мы не фоновые цвета,

00:10:05

мы не ставим цвета

00:10:07

отличается по барам.

00:10:08

Если нет интереса к

00:10:10

термины понимания

00:10:12

данных, мы ставим нет

00:10:14

форматирование текста,

00:10:15

эстетичный во всех отношениях.

00:10:17

Мы не собираемся выделять, мы не собираемся ставить

00:10:20

титулы в огромном супержире тогда

00:10:22

что нет обязательно какого-либо интереса.

00:10:24

Тогда мы не обязательно помещаем информацию,

00:10:26

Так что, как правило, здесь они

00:10:28

информация о легенде.

00:10:30

Плюс лес,

00:10:31

продукты, которые они тоже нашли

00:10:33

ниже, следовательно, двойная информация,

00:10:35

поэтому мы теряем пользователя,

00:10:36

весы, которые не всегда

00:10:38

нужно, потому что там хорошо,

00:10:39

наличие масштаба - это то, что

00:10:40

действительно ли это помогает нам?

00:10:42

Бах нет, потому что на самом деле они

00:10:43

уже отсортированы по порядку,

00:10:45

так что помимо того, чтобы дать нам ценности

00:10:47

просто мы не обязательно будем иметь

00:10:49

дополнительное понимание и то, что

00:10:51

это очень важно, потому что в

00:10:52

Excel у вас будет емкость

00:10:54

везде ставить цвета фона,

00:10:56

из, из,

00:10:57

3D-элементы и так далее.

00:10:59

Так что я действительно этого не делаю.

00:11:02

Самые амбициозные визуализации

00:11:03

не самые ясные для понимания,

00:11:05

чем больше элементов вы добавите,

00:11:07

чем больше вы будете заряжать мозг

00:11:09

человек, который попытается его прочитать,

00:11:11

так что держите его простым и не имейте

00:11:12

не боится на самом деле сказать вам бах

00:11:14

на самом деле это слишком просто,

00:11:16

Так и есть

00:11:16

будет казаться, что у меня нет

00:11:18

работала моя визуализация наоборот,

00:11:20

чем проще, тем больше мы скажем

00:11:22

что в итоге информация проходит.

00:11:23

Так что это очень важно.

00:11:26

И последний элемент,

00:11:27

это было на всем, что является панелью мониторинга Bing,

00:11:29

затем на французском языке,

00:11:30

так что это приборная панель и

00:11:31

Он состоит из внезапного отображения

00:11:34

определенный объем информации.

00:11:35

Так обычно, когда вы

00:11:36

например, на возможно

00:11:38

Ваше банковское приложение,

00:11:39

у вас будут типы панелей мониторинга,

00:11:41

но мы находим немного

00:11:43

во всех компаниях.

00:11:45

Так что я думаю, что у вас уже есть

00:11:47

учитывая этот тип документа, нет.

00:11:49

В любом случае

00:11:50

это последовательность графов, которая

00:11:52

позволяют анализировать тему

00:11:53

и там обычно у нас слева

00:11:56

пример того, что потребуется.

00:11:57

Скорее сделайте vs правильным пример

00:11:59

о том, чего не стоит делать так я

00:12:01

Немедленно указывает пример, который

00:12:03

находится слева не из D Excel,

00:12:05

но я не нашел примера

00:12:06

супер красиво на Excel.

00:12:07

Поэтому я взял что-то другое

00:12:09

но что угодно,

00:12:10

мы могли бы приблизиться к нему.

00:12:11

В чем разница между 2?

00:12:13

Это уже здесь, мы чрезвычайно

00:12:15

загружается на уровне графики,

00:12:16

все это держится вместе.

00:12:18

Названия чрезвычайно

00:12:19

подобрали и очень маленькие и прежде всего мы

00:12:21

везде имеет то, что имеет 3 толщины

00:12:23

графа, написанного в очень маленьком

00:12:25

с довольно сложными вещами,

00:12:26

легенды и так далее.

00:12:28

Пока мы здесь, мы все еще на

00:12:30

что-то гораздо более воздушное,

00:12:32

с пробелом, с des,

00:12:34

легенды, которые есть,

00:12:35

которые довольно ясны и

00:12:36

у нас они не везде что,

00:12:38

это просто.

00:12:40

2-й элемент, который я хотел

00:12:43

выдвинул вас вперед,

00:12:44

это просто в.

00:12:46

Дело в том, что здесь у нас не обязательно есть

00:12:48

впечатление, что существует иерархия

00:12:50

информации, вот мы все

00:12:51

сразу в левом верхнем углу,

00:12:53

мы сразу же на доске с

00:12:55

очень детализированные данные, а затем мы

00:12:58

имеет круговые диаграммы, которые немного ниже,

00:13:00

кто может быть там в процессе

00:13:02

обобщить ситуацию и что

00:13:04

это очень важно.

00:13:05

Когда вы делаете панель мониторинга,

00:13:06

когда вы делаете панель мониторинга,

00:13:08

Необходимо расставить приоритеты в информации

00:13:09

от самого общего к самому прекрасному,

00:13:11

так что там, как правило, здесь,

00:13:12

что у него есть, что он сделал,

00:13:14

дело в том, что он действительно ставил ключевые фигуры,

00:13:16

так называемые ключевые показатели.

00:13:18

Производительность или kpi на английском языке

00:13:20

к ключевой информации?

00:13:21

Так что это может быть оборот.

00:13:23

Таким образом, общая сумма

00:13:25

всего заказов.

00:13:26

Оборот номера

00:13:27

посетителей в любом случае там,

00:13:29

это действительно макроинформа

00:13:30

и после бах мы можем вернуться немного назад

00:13:33

более подробно, так что обычно

00:13:34

мы видели, что у нас было 6200

00:13:36

посетителей и хорошо там у нас будет

00:13:38

Дополнительная информация ниже

00:13:40

кто расскажет нам о распределении

00:13:41

по сравнению с источниками трафика?

00:13:43

У нас тоже будет.

00:13:46

Ла,

00:13:46

тренд и тем больше мы будем снижаться

00:13:48

и тогда мы будем в деталях

00:13:50

и это на самом деле именно там.

00:13:52

Железнодорожник, у вас будет, например,

00:13:53

Вы видите, что вы не находитесь или в

00:13:55

Ваши цели по отношению к числу

00:13:57

заказов и хорошо сразу,

00:13:59

Вы захотите проанализировать

00:14:00

Пример количества продаж на

00:14:02

продукт и таким образом у вас будет

00:14:04

график чуть ниже, что будет вам

00:14:06

укажите его, как только у вас есть

00:14:07

обнаружен продукт, который не идет,

00:14:09

Возможно, вы сможете

00:14:11

посмотреть по геолокации для

00:14:12

сказать, что есть регион, который

00:14:14

согрешил по отношению к другому?

00:14:16

И поэтому устройство немного ниже.

00:14:18

Потенциально.

00:14:18

У вас будет граф геолокации

00:14:20

и вот вы видите в основном то.

00:14:22

Приборная панель находится на службе

00:14:24

ваше мысленный путь.

00:14:26

И последний элемент, который мы можем иметь,

00:14:28

Как правило, это справедливое меню или

00:14:29

который показывает мне огромные списки

00:14:31

которые на самом деле позволяют фильтровать

00:14:33

на доске, пока они ставят

00:14:36

это просто беззубое колесо.

00:14:38

Поэтому я не ставил экран с собой.

00:14:40

Развертывание во всех случаях,

00:14:42

вот когда вам это не нужно и баял

00:14:45

Салл не просто отображается.

00:14:47

И когда вам это нужно,

00:14:49

Бах мы собираемся пойти и развернуть его и

00:14:50

отобразите его, так что вот большие

00:14:52

Фундаментальные принципы - идти

00:14:53

поместите пространство между элементами.

00:14:56

От для отображения элементов

00:14:57

более важный наверху и

00:14:59

больше макросов и всего, что будет

00:15:01

взаимодействие с пользователем.

00:15:03

Это будет на этом уровне.

00:15:06

Последний элемент, который необходимо иметь в виду,

00:15:08

он все еще пытается

00:15:10

немного ограничить

00:15:11

количество графиков.

00:15:13

Если ваша приборная панель длиной 15 километров

00:15:15

Долго, никто не пойдет до уех.

00:15:17

Таким образом, потенциально,

00:15:17

Можно создавать вкладки

00:15:19

разные по теме или все

00:15:21

просто попробуйте skim

00:15:22

немного, чтобы остановиться на главном.

00:15:24

Так что я надеюсь, что все понятно.

00:15:26

Для вас и сейчас,

00:15:28

мы будем атаковать хорошо

00:15:30

создание диаграмм в Excel.

00:00:02

data visualization with best practices.

00:00:04

First element, we were able to talk about it several

00:00:06

times in previous sessions,

00:00:08

it's going to be the choice of visualization,

00:00:10

you will be able to do according to

00:00:12

of what you can show me.

00:00:14

Don't necessarily use the

00:00:16

that you know by heart,

00:00:17

so for example a group

00:00:19

or a curve or a fisherman.

00:00:21

For all the cases you want

00:00:23

apply a dataviz because it

00:00:25

will not necessarily be the most relevant

00:00:27

to highlight information.

00:00:29

So here's a big summary.

00:00:31

By the way

00:00:31

I invite you perhaps to make a

00:00:33

screen shot print of this element

00:00:35

to always have it next to you

00:00:37

when you are going to have to build a

00:00:39

dashboard or just a visualization.

00:00:41

And anyway,

00:00:42

when we go because there all that I

00:00:45

shows you is accessible in Excel,

00:00:47

so when we go to approach the curves,

00:00:48

airs, maps and so on,

00:00:50

I will go even further into the

00:00:52

details on when to use them,

00:00:54

avoid such traps or rooms,

00:00:56

so there she is a big girl.

00:00:58

I summarized that we will go through

00:00:59

so together,

00:01:00

so every time you go

00:01:01

have a visualization type.

00:01:03

So the first,

00:01:04

these are the curves,

00:01:05

so the most obvious.

00:01:06

I am thinking of the curves that

00:01:08

display trends

00:01:09

and usually over a period of time.

00:01:11

That is really the clearest thing.

00:01:14

So it can be the evolution of the

00:01:16

turnover of a company.

00:01:17

Monthly traffic to a website,

00:01:19

in any case something that evolves in

00:01:22

time and therefore we can evolve,

00:01:24

analyze the trend.

00:01:25

Then

00:01:26

you have what are called the

00:01:28

bar charts and peaches.

00:01:29

Hearts

00:01:30

so not charts that we also call

00:01:32

Camembert in French so who

00:01:34

allows you to compare items.

00:01:35

In relation to each other,

00:01:37

so in particular see their importance

00:01:38

one by the contribution to the other.

00:01:40

In any case,

00:01:41

what weight does each element represent?

00:01:43

And it can be for example,

00:01:45

sales by type of product,

00:01:47

so there we would have talked it is

00:01:49

not product has product B,

00:01:51

the product and so on here too

00:01:53

product a product B, product,

00:01:54

C and so on.

00:01:55

And visitors also by traffic source.

00:01:58

So people don't come to miss.

00:02:00

Search engines,

00:02:00

people come through other sites,

00:02:02

and so on and on.

00:02:03

So there to display suddenly indeed

00:02:05

elements and their proportions.

00:02:08

Then

00:02:08

we will have what is called the histogram,

00:02:09

so do not confuse

00:02:10

histogram and diagram.

00:02:11

We will see the difference that we

00:02:12

will apply them in Excel,

00:02:13

but in any case,

00:02:14

it's not the same in

00:02:16

00:02:17

also box studs,

00:02:18

so that's what you have here and we have

00:02:20

calls in French boxes with whiskers.

00:02:22

But as I find it very ugly,

00:02:23

I call it boxes,

00:02:25

I am sorry.

00:02:26

Show suddenly,

00:02:27

actually

00:02:28

the distribution of elements,

00:02:29

so here the idea is to say well

00:02:32

safe so if I take my first example,

00:02:35

the number of employees per range of

00:02:37

salary so there basically I'm going to have here

00:02:40

a number of employees so I don't know I have

00:02:43

10 employees who earn between 1500 and 2000 €.

00:02:45

After, here, I have 15 employees

00:02:47

who earns between 2000 and 2500,

00:02:49

I have 25 employees and institutes.

00:02:51

In any case, that's it,

00:02:53

we have a distribution with potentially

00:02:55

here low wages,

00:02:56

here the high wages,

00:02:58

here the average salaries,

00:02:59

but to know roughly where is located

00:03:01

my payroll in terms of

00:03:03

of the number of individuals.

00:03:05

Here and here, we will have

00:03:07

substantially have the same system,

00:03:08

I will come back in more detail when we

00:03:10

will use it because it is some

00:03:12

something that is less used to.

00:03:13

The box studs in any case, that's it,

00:03:16

it also displays a distribution

00:03:17

elements with key values that we will,

00:03:19

that we will call them,

00:03:21

the, the maps,

00:03:22

they simply.

00:03:24

Then, the point clouds therefore,

00:03:25

that can potentially remind you

00:03:27

your physics or summer classes,

00:03:29

so show the relationship between 2 variables.

00:03:31

So basically we're going to get what we

00:03:34

calls for an x-axis and a

00:03:36

ordered accent and suddenly 2 metrics

00:03:38

to which we will be able to associate

00:03:41

of the values so for example we

00:03:43

can have here if I come back on

00:03:45

my campaign stories on the

00:03:47

previous chapter marketing budget

00:03:48

marketing that has been engaged so I have

00:03:51

bet 10000€ on the X campaign and after?

00:03:54

In order here, I will have the

00:03:55

turnover that it brought me,

00:03:57

and therefore for each campaign,

00:03:58

I'm going to have a point that goes from

00:04:01

shot display, so there I don't know,

00:04:02

I hired 15000,

00:04:03

it brought me 30000 here I have

00:04:05

committed 25000, it brought me 40000,

00:04:07

and so on and on.

00:04:08

And so here the idea is to see

00:04:09

if there is a relationship between the 2.

00:04:12

If I basically have points that will

00:04:14

draw a curve and Ben I can

00:04:15

tell me that there is indeed a

00:04:17

relationship between the budget I commit

00:04:19

and the results I get a

00:04:21

fine on my turnover.

00:04:24

Then

00:04:24

we're going to have everything we call

00:04:26

heat maps or are map in

00:04:28

English to the idea will be to do

00:04:30

emerge from relationships between variables.

00:04:32

So you're going to tell me it's a

00:04:34

little the same definition.

00:04:35

So no, there is a nuance,

00:04:37

here we are on 2 variables and if we

00:04:40

is on variables it can be

00:04:42

4567 and therefore according to weight

00:04:44

of the safe bet of the blow one on

00:04:46

a cell we will have a value

00:04:48

which is going to be more or less red or

00:04:51

more or less green depending on the

00:04:53

the type of map that can be displayed.

00:04:55

And so there what we can have,

00:04:57

it is typically tables between

00:04:58

products and and and metrics

00:05:00

which will be associated for example.

00:05:02

No, the belly, the.

00:05:03

The number of sales,

00:05:04

the conversion rate.

00:05:05

If I go back to my example from earlier,

00:05:08

the cost per acquisition and so I will

00:05:10

have what is called a dimension,

00:05:12

so basically a reference and

00:05:14

of the metrics has a series of

00:05:16

figures in fact with sales,

00:05:17

conversion rates, et cetera.

00:05:19

And for example we can say more the sale.

00:05:23

And high and more.

00:05:24

The cell is going to be red and

00:05:25

then the sale is low.

00:05:27

And then the cell is going to be blue and so there,

00:05:29

instantly, visually,

00:05:30

I will be able to spot those

00:05:31

who generated the most sales,

00:05:33

the products that generated

00:05:34

the most sales.

00:05:36

Then we have the maps,

00:05:37

so the cards are pretty obvious huh?

00:05:39

It will allow to display data

00:05:40

according to geographical areas,

00:05:42

so it can be sales by

00:05:44

country or website traffic

00:05:46

for at the level of the regions of France.

00:05:48

Then we will see everything that

00:05:50

is going to be R so that's already little

00:05:52

be a little more abstract.

00:05:54

Only in terms of visualization

00:05:55

a little less used, the idea,

00:05:57

it is to show both the evolution,

00:05:59

such as curves.

00:06:00

By the way

00:06:00

we see that it is substantially the,

00:06:02

on the line that is dark.

00:06:05

The same thing then,

00:06:06

show the evolution of the distribution.

00:06:08

So that's important of the distribution

00:06:11

between several elements while

00:06:13

having a view that is globalized.

00:06:14

So basically I'm going to have here

00:06:17

the cumulative curve that represents

00:06:18

e.g. turnover

00:06:20

total that I realize all the

00:06:22

month and after here in blue.

00:06:24

I will have the turnover

00:06:26

which was carried out by the

00:06:27

product a and just below,

00:06:29

the turnover that has been

00:06:31

carried out by product B therefore at the

00:06:32

times I have the total and at the same time also

00:06:35

I have the evolution of the distribution,

00:06:36

so the weight of each product in

00:06:38

function of the month so it can be

00:06:40

this case and it can also be

00:06:41

so the evolution according to

00:06:43

traffic sources.

00:06:44

So if I summarize it's a bit of a

00:06:46

mix between bar chart

00:06:47

pitchers this part there and the

00:06:49

course because at the same time it shows

00:06:51

the evolution and it also shows to the.

00:06:53

It allows you to compare the elements.

00:06:55

In relation to each other,

00:06:57

so very interesting in terms

00:06:59

of visualization.

00:07:00

I use it a lot

00:07:02

and the last case,

00:07:04

it's going to be all the visualizations

00:07:06

around the tree.

00:07:07

Basically it's going to be to define

00:07:10

hierarchies between several

00:07:11

elements and then define

00:07:14

subcategories within them.

00:07:16

Typically

00:07:17

I'm going to have I'm a seller

00:07:19

of electronic products and I

00:07:21

will have here for example,

00:07:23

the turnover that is represented.

00:07:25

By the cameras and here,

00:07:27

the turnover that is represented

00:07:28

by smartphones so in blue

00:07:30

camera in white smartphone

00:07:31

and within them.

00:07:33

I can still have categories,

00:07:34

so for example have photo

00:07:36

amateur camera,

00:07:37

professional camera and

00:07:38

here to have I don't know Samsungs,

00:07:40

Apple, Huawei et cetera, et cetera,

00:07:41

so there the idea and exactly

00:07:43

besides, here we have the.

00:07:44

Here is a first circle in everything

00:07:46

case a first color that goes

00:07:48

we define the type of product and

00:07:49

then potentially the brands.

00:07:51

In any case to retain a distribution

00:07:53

a bit like the Paris-Chartres,

00:07:55

except we'll see.

00:07:56

Simply.

00:07:57

Subcategories therefore,

00:07:58

in function again,

00:07:59

information that we will want to display.

00:08:01

We're going to go and draw in

00:08:03

one of its visualizations,

00:08:04

I have not been exhaustive on everything that

00:08:06

is possible in terms of visualization.

00:08:08

In any case,

00:08:10

these are the ones that are the most bet

00:08:12

forward in Excel and we will have some

00:08:14

still seen a very large part

00:08:17

compared to what is proposed.

00:08:19

So now that we pretty much know

00:08:21

how to choose the visual accordingly

00:08:23

what we want to highlight,

00:08:26

we're going to get there.

00:08:26

Relaxing in relation to

00:08:27

also to visualization,

00:08:29

so there we see that we went on

00:08:32

a chart that was very busy

00:08:34

and so there It is then it is a

00:08:36

number which is 111 gif img end I I

00:08:39

do not want to take sides on this debate.

00:08:41

In any case,

00:08:42

here is an animation that will suit us

00:08:44

display from a chart that

00:08:46

was extremely busy so there we

00:08:48

was on one on one on a diagram

00:08:50

and therefore to see all that we can

00:08:52

do to simplify visualization.

00:08:54

And I don't know what you think.

00:08:57

But in fact,

00:08:58

the more he goes forward,

00:08:59

so here I resume the starting scheme,

00:09:02

so there you have it, the more we go forward,

00:09:04

so there we will typically remove the

00:09:06

background color that is useless.

00:09:08

We're going to remove the double ladder because

00:09:10

that at the same time we had here the food

00:09:13

and write again below the frames

00:09:15

around which was not necessarily useful.

00:09:17

There we had color from everywhere

00:09:20

which gave no more information

00:09:21

because in the end there was no

00:09:24

scale in relation to color.

00:09:26

I can also go,

00:09:27

I actually have the labels

00:09:28

who assault a little.

00:09:30

Compared to the bar?

00:09:31

Who are the most interesting?

00:09:33

I have a ladder that was behind,

00:09:35

which was not necessarily useful.

00:09:36

I can go and display the values that

00:09:38

are directly on the graph,

00:09:40

et cetera et cetera,

00:09:41

and so there,

00:09:42

from there,

00:09:43

we start from something that

00:09:45

is very catchy and very very,

00:09:47

very too much to something actually,

00:09:49

that retains most of the information

00:09:51

and which allows immediately to do

00:09:53

pass on the famous message we were talking about.

00:09:55

So to retain the elements

00:09:57

keys in relation to that,

00:09:58

I find the Elysée lister.

00:10:00

On the right, therefore,

00:10:01

colors are information,

00:10:02

so we are not background colors,

00:10:05

we do not put colors

00:10:07

different by bars.

00:10:08

If there is no interest in

00:10:10

terms of understanding

00:10:12

of the data, we put no

00:10:14

text formatting,

00:10:15

aesthetic in every way.

00:10:17

We're not going to highlight, we're not going to put

00:10:20

titles in huge superfat then

00:10:22

that there is not necessarily any interest.

00:10:24

Then we do not necessarily put information,

00:10:26

so there typically here these are

00:10:28

the legend information.

00:10:30

Plus the les,

00:10:31

the foods they found too

00:10:33

below therefore double information,

00:10:35

so we lose the user,

00:10:36

scales that are not always

00:10:38

necessary because there good,

00:10:39

having the scale is what

00:10:40

does it really help us?

00:10:42

Bah no because in fact they

00:10:43

are already sorted in order,

00:10:45

so apart from giving us the values

00:10:47

just we will not necessarily have

00:10:49

an additional understanding and that

00:10:51

it is very important because in

00:10:52

Excel you will have the capacity

00:10:54

to put background colors everywhere,

00:10:56

of, of,

00:10:57

3D elements, et cetera.

00:10:59

So I really don't do that.

00:11:02

The most ambitious visualizations

00:11:03

are not the clearest to understand,

00:11:05

the more elements you add,

00:11:07

the more you will charge the brain with

00:11:09

the person who will try to read it,

00:11:11

so keep it simple and don't have

00:11:12

not afraid in fact tell you bah

00:11:14

in fact it is too simple,

00:11:16

it is,

00:11:16

it's going to feel like I don't have

00:11:18

worked my visualization on the contrary,

00:11:20

the simpler it is, the more we will say

00:11:22

that in the end the information passes.

00:11:23

So that's very important.

00:11:26

And last element,

00:11:27

it was on everything that is Bing dashboard,

00:11:29

then in French,

00:11:30

so it's dashboard and

00:11:31

it consists of suddenly to display

00:11:34

a certain amount of information.

00:11:35

So typically when you

00:11:36

are for example on maybe

00:11:38

your banking application,

00:11:39

you will have dashboard types,

00:11:41

but we find a little

00:11:43

in all companies.

00:11:45

So I think you already have

00:11:47

given this type of document there.

00:11:49

Anyway,

00:11:50

it is a sequence of graphs that will

00:11:52

allow to analyze a theme

00:11:53

and there typically we have on the left

00:11:56

the example of what would be needed.

00:11:57

Rather make vs right the example

00:11:59

of what not to do so I

00:12:01

immediately specifies the example that

00:12:03

is on the left is not from D Excel,

00:12:05

but I didn't find an example

00:12:06

super beautiful on Excel.

00:12:07

So I took something else

00:12:09

but whatever,

00:12:10

we could get close to it.

00:12:11

What is the difference between the 2?

00:12:13

It's already here, we're extremely

00:12:15

loaded at the graphics level,

00:12:16

it all sticks together.

00:12:18

The titles are are extremely

00:12:19

picked up and very small and above all we

00:12:21

has everywhere what it has 3 thicknesses

00:12:23

of graph written in very small

00:12:25

with quite complex things,

00:12:26

legends, et cetera.

00:12:28

While here we are still on

00:12:30

something much more airy,

00:12:32

with space, with des,

00:12:34

legends that are,

00:12:35

which are rather clear and

00:12:36

we don't have them everywhere what,

00:12:38

it is simply.

00:12:40

The 2nd element I wanted

00:12:43

put you forward,

00:12:44

it's simply at.

00:12:46

The fact that here we do not necessarily have

00:12:48

the impression that there is a hierarchy

00:12:50

of information, there we are all

00:12:51

immediately at the top left,

00:12:53

we are immediately on a board with

00:12:55

very granular data and then we

00:12:58

has pie charts that are a little lower,

00:13:00

who may be there in the process of

00:13:02

summarize the situation and that

00:13:04

it is very important.

00:13:05

When you make a dashboard,

00:13:06

when you make a dashboard,

00:13:08

you need to prioritize information

00:13:09

from the most general to the finest,

00:13:11

so there, typically here,

00:13:12

what he has, what he has done,

00:13:14

it is that he really put the key figures,

00:13:16

so what are called key indicators.

00:13:18

Performance or kpi in English

00:13:20

to key information?

00:13:21

So it can be the turnover.

00:13:23

The total of therefore the

00:13:25

total orders.

00:13:26

Turnover the number

00:13:27

of visitors in any case there,

00:13:29

it's really macro information

00:13:30

and after bah we can go back a little

00:13:33