Types de visualisation générés par les synthèses automatiques
Les synthèses automatiques génèrent différents types de visualisation qui fournissent des synthèses spécifiques à partir de vos données. Chacune de ces visualisations exploite différentes colonnes de vos données et est classée en fonction de la valeur de la synthèse dans le contexte de vos données.
- Répartitions par dimension - Ces visualisations agrègent une valeur de mesure pour les différents membres d'une dimension dans vos données. Cela vous permet d'obtenir une vue rapide de la répartition de la mesure sélectionnée par rapport à une dimension donnée. La mesure peut être une mesure de votre jeu de données, un nombre d'enregistrements ou une valeur moyenne de la mesure par enregistrement.
- Tableaux croisés dynamiques de carte thermique - Ces visualisations agrègent une valeur de mesure pour les intersections de deux dimensions dans vos données. Chaque cellule du tableau croisé dynamique représente l'intersection des membres des deux dimensions D2 sélectionnées. Ces visualisations vous aident à voir rapidement où se situent les valeurs les plus élevées pour la mesure. Il s'agit des cellules les plus sombres des tableaux. Les mesures de cette visualisation peuvent être une mesure de votre jeu, un nombre d'enregistrements, une valeur moyenne de la mesure par enregistrement ou un pourcentage représentant l'une de ces options (le total en haut à droite étant égal à 100 %).
- 10 premiers membres - Cette visualisation présente les premiers membres d'une dimension classés par valeur décroissante pour une mesure de votre jeu de données. La dernière barre du graphique présente la valeur moyenne de la mesure pour tous les membres autre que les neuf premiers. Il s'agit donc de la valeur moyenne de M1 pour tous les membres qui ne sont pas en tête du classement. Cette information montre l'avance des premiers membres par rapport à la moyenne du reste de la population.
- 80/20 - Cette visualisation montre, pour une mesure donnée, le poids de la première tranche de 20 % des enregistrements par rapport à l'ensemble du jeu de données. La première tranche de 20 % est calculée en fonction des rangées détaillées de votre jeu de données. Le graphique en anneau montre l'importance des principaux membres de vos données pour cette mesure. Les arcs de l'anneau représentent les quintiles d'enregistrements, c'est-à-dire les groupes successifs de 20 % des enregistrements par nombre décroissant de rangées (première tranche de 20 %, suivie de la tranche de 20 % suivante, etc.). La taille des arcs représente la valeur agrégée totale de la mesure pour chaque quintile.
- Pareto - Ce graphique de Pareto affiche une visualisation qui représente les membres d'une dimension (cardinalité moyenne) classés en fonction de la valeur décroissante d'une mesure. Chaque barre représente cette mesure pour un membre, et la ligne représente le pourcentage cumulé de la valeur de mesure (dont la somme est de 1,0 = 100 %) à mesure que chaque membre de la dimension est ajouté de manière cumulative. Un graphique de Pareto permet de se concentrer sur les domaines qui offrent la plus grande valeur relative ou la plus grande fréquence.
- Graphiques en nuage de points et regroupements - Ce graphique en nuage de points affiche une visualisation qui représente tous les membres d'une dimension (cardinalité moyenne) dans une grille avec deux mesures distinctes de vos données sur les axes. Chaque mesure est graduée en fonction de sa valeur unitaire moyenne. La répartition de tous ces enregistrements et les valeurs aberrantes potentielles sont des synthèses intéressantes pour les membres de votre dimension. Ce graphique fournit un aperçu rapide de la corrélation entre les deux mesures pour les membres B1 et permet de voir facilement dans quels quadrants se situent les membres. Une variante du graphique en nuage de points présente un regroupement automatique des enregistrements en six groupes cohérents.
- Graphique à barres de tendance simple - Cette visualisation représente l'évolution de la tendance d'une mesure selon une colonne de temps de votre jeu de données. Elle peut révéler des tendances intéressantes telles qu'une augmentation ou une baisse. La mesure peut être une mesure de votre jeu de données, un nombre d'enregistrements ou la valeur moyenne d'une mesure par enregistrement. La même synthèse peut également être affichée avec une ligne de prévision supplémentaire sur le côté droit du graphique.
- Comparaison des tendances par dimension - Cette visualisation compare l'évolution de la tendance d'une valeur de mesure sur une période pour chaque membre d'une dimension de vos données. Chaque ligne de ce graphique représente l'évolution d'une mesure pour un membre donné de la dimension. La croissance ou le déclin d'une valeur de mesure peut différer selon les membres de la dimension et cette synthèse peut fournir des informations intéressantes : Quel membre évolue différemment des autres?
- Comparaison indexée de tendances - Cette visualisation compare la croissance relative d'une mesure sur une période pour chaque membre d'une colonne de dimension de vos données. Chaque ligne représente un membre de la dimension, avec une valeur d'index de base de 1,00 définie pour une période initiale. L'évolution sur une période montre la valeur relative dans les périodes suivantes par rapport à la valeur d'index de 1,00 définie pour la période initiale. L'utilisation de l'indexation au lieu des valeurs absolues permet de comparer équitablement les différentes tendances, car les lignes indiquent une véritable évolution relative, en comparant correctement la croissance de tous les membres les uns par rapport aux autres. Lorsqu'on examine les valeurs absolues des mesures plutôt que les valeurs indexées, les écarts de valeurs empêchent souvent de comparer correctement la croissance ou le déclin. L'indexation permet de comprendre le comportement relatif réel.
- Comparaison indexée des tendances de plusieurs mesures - Cette visualisation compare l'évolution relative de plusieurs mesures du jeu de données sur une période. Le graphique linéaire permet de visualiser la valeur indexée de diverses mesures du jeu de données sur une période, chaque ligne représentant une mesure. L'utilisation de l'indexation au lieu des valeurs absolues permet de comparer équitablement les différentes tendances. De fait, si l'on examine directement les valeurs absolues des mesures, il est souvent impossible de comparer correctement la croissance ou le déclin. La valeur de départ de l'index (1,00) est définie pour toutes les mesures pour une période initiale, et la ligne montre l'évolution relative de chaque mesure par rapport à son point de départ dans le graphique (index).
- Saisonnalité - Les barres de cette visualisation montrent la répartition d'une mesure selon les attributs Mois de l'année, Jour du mois ou Jour de la semaine pour un objet de temps de votre jeu de données. Cela vous donne 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 de données pour des périodes particulières. Cela peut être important pour comprendre les fluctuations saisonnières des valeurs de mesure.
- Contribution des membres - Ce graphique en pont présente la contribution de chaque membre d'une dimension de votre jeu de données à la variation d'une valeur de mesure sur une période. Il vous aide à comprendre quels sont les membres qui ont le plus contribué à la 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'une mesure pour une période T1. Les barres vertes ou rouges entre deux périodes indiquent quels membres ont augmenté ou diminué, précisant ainsi de quelle manière ils ont contribué à la variation globale.
- Fractionnement (combinaison) des membres d'une dimension par rapport à la valeur d'une mesure - Cette visualisation aide à comprendre la combinaison (fractionnement) de tous les membres d'une dimension de vos données à mesure que la valeur d'une mesure augmente. Les barres représentent les valeurs relatives de la mesure : décile 1 = valeur faible de la mesure par enregistrement (première tranche de 10 % des enregistrements), décile 2 = deuxième tranche de 10 % des enregistrements, jusqu'au décile 10 = valeur élevée de la mesure par enregistrement. Dans chaque barre, les couleurs indiquent la proportion (pourcentage du total) de chaque membre de la dimension par rapport à la valeur totale de la mesure, pour ce décile. Cela permet de montrer que la structure de la combinaison des membres change avec la variation de la valeur de la mesure.
- Histogramme d'une mesure par sections d'enregistrement - Cette visualisation montre la répartition d'une mesure selon les sections d'une autre mesure. Les barres du graphique montrent l'agrégation de la mesure, et chaque barre représente une section pour une mesure : section 1 = valeur faible de la mesure par enregistrement et section 10 = valeur élevée de la mesure par enregistrement.
- Diagramme de quartiles pour les membres d'une dimension - Cette visualisation compare la répartition des membres d'une dimension D1 (cardinalité moyenne) de vos données (points) à la valeur d'une mesure de vos données. Cette comparaison est représentée pour chaque membre de l'autre dimension D2 de vos données (barres). Chaque barre verticale du diagramme de quartiles représente un membre de D2, et chaque point d'une barre représente un membre de D1, l'axe des Y montrant la valeur unitaire moyenne de sa mesure. Chaque barre représente trois valeurs pour ce membre de D2 : la valeur du premier quartile au bas de la barre, la valeur moyenne au milieu de la barre et le troisième quartile en haut de la barre. Cette visualisation vous aide à comprendre la répartition des enregistrements d'une dimension D1 et à la comparer à la répartition des membres d'une dimension D2.
- Répartition des valeurs d'enregistrement en fonction d'une dimension - Cette visualisation présente la dispersion (répartition) des enregistrements par rapport à la valeur d'une mesure, pour chacun des membres d'une dimension (barres). L'axe des X présente la valeur moyenne de la mesure par enregistrement. Les points dans chacune des barres représentent des groupes aléatoires d'enregistrements granulaires du jeu de données. Cette visualisation vous aide à comprendre la différence de répartition entre les différents membres d'une dimension (barres horizontales différentes dans la visualisation).
- Comparaison de tendances par quintiles - Cette visualisation compare l'évolution sur une période de la tendance de la valeur de mesure de chacun des groupes de 20 % des enregistrements des données (triés selon la valeur d'une mesure), des premiers aux derniers (quintiles). La croissance ou le déclin ont-ils été cohérents entre les premiers groupes et les derniers groupes? Pour quelle groupe de population l'évolution de la tendance de la mesure diffère-t-elle? Chaque ligne du graphique est un quintile représentant l'évolution de la tendance de la valeur M1 sur une période. Les quintiles sont des groupes de 20 % des enregistrements de jeu de données classés par valeur de mesure décroissante : les premiers 20 % des enregistrements, suivis des 20 % suivants, etc.
