Types de visualisation générés par les informations clés automatiques
Les informations clés automatiques génèrent divers types de visualisation qui fournissent des informations clés spécifiques sur les données. Chacune de ces visualisations s'appuie sur différentes colonnes des données et est classée selon la valeur de l'information clé dans le contexte des données.
- Répartitions des dimensions : ces visualisations agrègent une valeur d'indicateur pour les différents membres d'une dimension dans les données. Vous obtenez ainsi un aperçu rapide de la répartition de la mesure sélectionnée par rapport à une dimension donnée. L'indicateur peut être une mesure de l'ensemble de données, un nombre d'enregistrements ou une valeur moyenne de la mesure par enregistrement.
- Tableaux croisés dynamiques avec carte d'activité : ces visualisations agrègent une valeur d'indicateur pour les croisements de deux dimensions dans les données. Chaque cellule du tableau croisé dynamique représente un croisement des membres des deux dimensions D2 sélectionnées. Ces visualisations vous aident à comprendre rapidement où trouver les valeurs les plus élevées pour l'indicateur en localisant les cellules les plus foncées des tableaux. Un indicateur de ces visualisations peut être une mesure de l'ensemble de données, un nombre d'enregistrements, une valeur moyenne de mesure par enregistrement ou un pourcentage représentant l'une de ces options (avec le total en haut à droite de 100 %).
- 10 premiers éléments : cette visualisation présente les membres principaux d'une dimension par ordre de valeur décroissant d'un indicateur dans l'ensemble de données. La dernière barre du graphique indique la valeur moyenne de l'indicateur pour tous les membres autres que les neuf principaux. En d'autres termes, il s'agit de la valeur moyenne de M1 pour tous les éléments qui ne figurent pas en haut du classement. Ces informations révèlent l'ampleur de l'avance des principaux éléments par rapport à la moyenne du reste des éléments.
- 80/20 : cette visualisation présente, pour un indicateur donné, la pondération des enregistrements des 20 % principaux des données par rapport à l'ensemble de données total. Les 20 % principaux sont calculés selon les lignes détaillées de l'ensemble de données. Le graphique en anneau montre l'importance des éléments principaux dans les données pour cet indicateur. Les arcs du graphique en anneau représentent les quintiles d'enregistrements, c'est-à-dire les blocs successifs de 20 % des enregistrements par nombre décroissant de lignes (20 % d'éléments principaux, puis 20 % suivants, etc.). La taille des arcs représente la valeur agrégée totale de l'indicateur pour chaque quintile.
- Pareto : la visualisation de graphique de Pareto présente chaque membre d'une dimension (cardinalité moyenne) selon un classement par valeur d'indicateur décroissante. Chaque barre représente cet indicateur pour un membre, et la courbe représente le pourcentage cumulé de la valeur d'indicateur (totalisant 1.0 = 100 %) au fil de l'ajout cumulé de chaque membre de la dimension. Un graphique de Pareto permet de concentrer l'intérêt sur les zones affichant la meilleure fréquence ou valeur relative.
- Graphiques en nuage de points et clusters : la visualisation de graphique en nuage de points présente tous les membres d'une dimension (cardinalité moyenne) sur une grille dont les axes correspondent à deux indicateurs distincts des données. Chaque indicateur est gradué par valeur d'unité moyenne. L'étalement entre tous ces enregistrements et les valeurs aberrantes potentielles représentent des informations clés intéressantes sur les membres de la dimension. Ce graphique vous offre un aperçu rapide de la corrélation entre les deux mesures pour les membres de B1 et permet d'identifier facilement les membres appartenant à chaque quadrant. Une variante du graphique en nuage de points crée automatiquement des clusters des enregistrements qui les divisent en six groupes cohérents.
- Graphiques à barres de tendance simples : cette visualisation représente la tendance d'évolution d'un indicateur sur une colonne de temps de l'ensemble de données. Elle peut révéler des modèles de tendance intéressants, comme une croissance ou un déclin. L'indicateur peut être une mesure de l'ensemble de données, un nombre d'enregistrements ou une valeur moyenne d'une mesure par enregistrement. La même information clé peut également être affichée avec une ligne de prévision supplémentaire sur la droite du graphique.
- Comparaison des tendances par dimension : cette visualisation compare la tendance associée à une valeur d'indicateur au fil du temps pour chaque membre d'une dimension des données. Chaque courbe de ce graphique montre l'évolution d'un indicateur pour un membre donné de la dimension. La croissance ou le déclin d'une valeur d'indicateur peut ne pas être identique chez tous les membres de la dimension, ce qui peut révéler une information clé intéressante : quels sont les membres affichant une tendance différente des autres ?
- Comparaison des tendances indexées : cette visualisation compare la croissance relative d'un indicateur au fil du temps pour chaque membre d'une colonne de dimension des données. Chaque courbe représente un membre de la dimension, avec une valeur d'index de base de 1.00 définie pour la période initiale. L'évolution au fil du temps est représentative de la valeur relative sur les périodes suivantes par rapport à la valeur d'index 1,00 de la période initiale. En recourant à l'indexation plutôt qu'aux valeurs absolues, vous pouvez effectuer une comparaison juste des différentes tendances car les courbes présentent une véritable évolution relative, ce qui permet de comparer correctement la croissance de tous les membres. En étudiant les valeurs absolues des mesures au lieu des valeurs indexées, les écarts entre les valeurs rendent souvent impossible la comparaison correcte de la croissance ou du déclin. Le recours aux index vous aide à comprendre le comportement relatif réel.
- Tendance indexée d'indicateurs : cette visualisation compare l'évolution relative de plusieurs indicateurs de l'ensemble de données au fil du temps. Le graphique à courbes représente la valeur indexée de diverses mesures de l'ensemble de données au fil du temps, et chaque courbe correspond à un indicateur. En recourant à l'indexation plutôt qu'aux valeurs absolues, vous pouvez effectuer une comparaison juste des différentes tendances. En effet, en étudiant directement les valeurs absolues des mesures, il est souvent impossible de comparer correctement la croissance ou le déclin. La valeur d'index de départ (1.00) est définie pour toutes les mesures pour la période initiale, et la courbe présente l'évolution relative de chaque mesure par rapport à son point de départ dans le graphique (index).
- Saisonnalités : les barres de cette visualisation représentent la répartition d'un indicateur par mois de l'année, jour du mois ou jour de la semaine pour un objet de temps de l'ensemble de données. Vous obtenez ainsi une indication de la saisonnalité possible de la valeur de ratio au fil des mois. Les graphiques de saisonnalité sont utiles pour identifier les modèles récurrents dans les données sur des périodes spécifiques. Cet aspect peut être crucial pour comprendre les fluctuations saisonnières des valeurs d'indicateur.
- Cascade de contribution des membres : ce graphique en cascade montre la contribution de chaque membre d'une dimension de l'ensemble de données à la variation d'une valeur d'indicateur au fil du temps. Il vous aide à identifier les membres qui contribuent le plus à une variation sur une période donnée, qu'il s'agisse d'une augmentation ou d'une diminution. Chaque barre grise du graphique représente la valeur totale d'un indicateur pour une période de T1. Les barres vertes et rouges entre deux périodes reflètent les membres ayant connu une hausse ou une baisse, et par conséquent leur contribution à la variation globale.
- Fractionnement (mélange) des membres de dimension et valeur d'indicateur : cette visualisation permet de comprendre le mélange (fractionnement) de tous les membres d'une dimension des données au fil de la croissance de la valeur d'un indicateur. Les barres représentent les valeurs relatives de l'indicateur : décile 1 = valeur d'indicateur la plus faible par enregistrement (première tranche de 10 % d'enregistrements), décile 2 = deuxième tranche de 10 %, jusqu'au décile 10 = valeur d'indicateur la plus élevée par enregistrement. Sur chaque barre, les couleurs reflètent la proportion (pourcentage du total) de chaque membre de la dimension par rapport à la valeur totale de l'indicateur pour le décile concerné. Vous pouvez ainsi observer que la structure du mélange des membres change au fil de l'évolution de la valeur d'indicateur.
- Histogramme d'un indicateur selon les plages des enregistrements : cette visualisation présente la répartition d'un indicateur selon les plages d'une autre mesure. Les barres du graphique reflètent l'agrégation de l'indicateur, et chaque barre représente une plage pour l'indicateur : plage 1 = valeur d'indicateur la plus faible par enregistrement et plage 10 = valeur d'indicateur la plus élevée par enregistrement.
- Boîte à moustaches des membres de dimension : cette visualisation de boîte à moustaches compare l'étalement des éléments d'une dimension D1 (cardinalité moyenne) des données (points) avec la valeur d'un indicateur des données, et est représentée par chaque membre de l'autre dimension (D2) dans les données (barres). Chaque barre verticale de la boîte à moustaches représente un membre de D2, et chaque point sur une barre correspond à un membre unique de D1, et l'axe des Y affiche la valeur d'unité moyenne de son indicateur. Chaque barre représente trois valeurs pour le membre de D2 concerné : la valeur du premier quartile en bas de la barre, la valeur moyenne au milieu et le troisième quartile en haut. Cette visualisation vous aide à comprendre l'étalement des enregistrements dans la dimension D1 et à identifier les différences d'étalement avec les membres de la dimension D2.
- Etalement des valeurs d'enregistrement selon une dimension : cette visualisation de graphique montre la dispersion (étalement) des enregistrements selon la valeur d'un indicateur pour chacun des membres d'une dimension (barres). L'axe des X correspond à la valeur moyenne de l'indicateur par enregistrement. Les points sur chacune des barres représentent des groupes aléatoires d'enregistrements fins de l'ensemble de données. Cette visualisation vous aide à comprendre la variation potentielle de l'étalement entre différents membres d'une dimension (barres horizontales de la visualisation).
- Comparaison de tendance des quintiles : cette visualisation compare la tendance associée à chacun des groupes de 20 % des enregistrements des données (tri selon la valeur d'un indicateur) du meilleur au moins bon (quintiles) au fil du temps pour la valeur d'indicateur. La croissance ou le déclin a-t-il été homogène entre les premier et dernier groupes ? Pour quel groupe d'éléments la tendance de l'indicateur diffère-t-elle ? Chaque courbe du graphique correspond à un quintile et reflète la tendance au fil du temps de la valeur M1. Les quintiles sont des groupes de 20 % des enregistrements d'ensemble de données classés par valeur de mesure décroissante : enregistrements avec les 20 % les plus élevés, suivis des 20 % suivants, etc.
