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Quel type de graphique choisir ?

lundi 10 juillet 2017, par GRAPHORAMA.net

Qu’elles soient quantitatives (nombres) ou qualitatives (caractéristiques), les données nécessitent une représentation graphique pour faciliter leur compréhension. Alors, pour vous aider à choisir un type de graphique, nous avons listé quelques exemples illustrant ce qu’il est possible de faire en fonction de l’objectif recherché.

Objectif recherchéType de graphique
Arborescence ou hiérarchie
Arbre
Arborescence en groupes hiérarchiques
Dendrogramme
Cheminement de pensée
Carte heuristique
Comparaison de catégories
Histogramme
Treemap
Radar ou toile d’araignée
Comparaison de catégories peu nombreuses
Diagramme circulaire ou camembert
Évolution continue
Graphique ligne ou en courbes
Évolution sur une période
Frise chronologique
Histogramme
Intensité d’une variable
Graphique à bulles
Carte thermique ou « heatmap »
Nuages de mots
Géo-localisation
Carte géographique
Personnification
Graphique figuratif ou pictogrammes
Relation ou recherche de groupes
Nuages de points
Relation d’ensembles
Diagramme de Venn
Répartition ou proportion
Diagramme circulaire ou camembert
Jauge, demi-anneau ou hémicycle
Histogramme
Treemap
Répartition d’une population par sexe et par tranche d’âge
Pyramide des âges

Cette liste est non exhaustive et les graphiques peuvent également être combinés entre eux. On peut ainsi réaliser un histogramme figuratif avec des pictogrammes plus ou moins grands, ou encore une carte géo-thermique avec un fond de carte et des zones de couleur plus ou moins denses.

Pour compléter cette liste, si vous ne connaissez pas exactement l’objectif recherché, il peut être intéressant de tester plusieurs types de graphique en important les données dans un outil de datavisualisation. Vous trouverez des outils en ligne dans les sites web de notre rubrique Datavisualisation.

Et enfin, il existe d’excellentes sources d’inspiration, où vous pourrez visualiser des graphiques très créatifs, comme par exemple dans les livres de David McCandless (designer et datajournaliste anglais) :
 Datavision,
 Datavision 2 ,
 Information Is Beautiful.