Qu'est-ce qu'un graphique à barres ?

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Les représentations graphiques de données jouent un rôle important en vous permettant de trouver des valeurs aberrantes dans un ensemble de données, d'effectuer une analyse approfondie des données et de résumer les principales tendances et relations trouvées dans un groupe de données. Les représentations graphiques facilitent également la reconnaissance des principales caractéristiques d'un ensemble de données que d'autres modèles ou moyens d'analyse pourraient négliger. 

Les graphiques à barres, parfois appelés graphiques en bâtons, ou diagrammes à barres, ou diagrammes en bâtons, font partie des représentations graphiques de données les plus courantes. Il s'agit d'un outil utile qui présente ou résume le contenu de votre ensemble de données sous une forme visuelle. L'utilisation de cet outil permet à votre public de comprendre les perspectives et les idées suggérées par les données. 

Le graphique à barres utilise une mesure quantitative, exprimée sous forme de nombre, et une mesure qualitative, appelée variable catégorielle ou étiquette. Cette variable représente chaque catégorie ou sous-catégorie recevant un montant numérique. Ces deux types de mesures se situent chacun sur un axe opposé du graphique. 

Par exemple, votre mesure qualitative ou étiquette peut être chaque taille de chemise vendue par un magasin de vêtements (petite, moyenne et grande) et votre mesure quantitative est le nombre de chemises de chaque taille vendues par le magasin. Pour utiliser efficacement le graphique à barres afin de présenter des données importantes, il peut être utile de comprendre les différents types de graphiques à barres, leurs diverses utilisations, leurs avantages et leurs inconvénients, ainsi que la manière dont vous pouvez commencer à apprendre à les créer. 

Types de graphiques à barres

En général, le graphique à barres se présente sous deux formes standard : horizontale et verticale. Il existe cependant d'autres variantes. Chaque sous-ensemble de graphique à barres présente des nuances et diffère selon le type de données qui lui convient le mieux.

À barres verticales

Dans un graphique à barres verticales, l'axe des x sert de point de départ aux barres. Le graphique à barres verticales est généralement l'option par défaut. 

À barres horizontales

Contrairement au graphique à barres verticales, le graphique à barres horizontales a pour point de départ des barres l'axe des ordonnées. Ce type de graphique s'avère utile lorsque les noms de vos catégories sont longs, car la configuration horizontale permet aux noms complets de tenir en place et de ne pas se retrouver en bas, sous l'axe des x.

À barres regroupées

Des séries multiples de données apparaissent dans les graphiques à barres regroupées. Il est essentiel de présenter ce type de graphique de manière organisée afin d'en faciliter la lecture et la compréhension. Les barres regroupées peuvent être conçues avec une disposition horizontale ou verticale. Un exemple de ce type de graphique pourrait être un graphique montrant la quantité de pommes et d'oranges que chacun de vos amis possède. Un axe comporterait le nom de vos amis et deux barres différentes, l'une pour les pommes et l'autre pour les oranges, apparaîtraient pour chaque nom, représentant la quantité de fruits qu'ils possèdent. 

À barres empilées

Semblables au graphique à barres regroupées, le graphique à barres empilées peut être vertical ou horizontal. Ces types de graphiques empilent plusieurs sous-catégories les unes sur les autres, créant ainsi une grande barre représentant l'ensemble de la catégorie. Si l'on reprend notre exemple de barres regroupées, une barre empilée pourrait utiliser les mêmes données, mais les barres des pommes et des oranges seraient reliées les unes aux autres, créant une longue barre pour chaque nom. 

À barres empilées à 100 pour cent

Semblable au graphique à barres empilées standard, la variante empilée à 100 pour cent présente le pourcentage relatif d'un groupe de données, plutôt que la quantité totale. Ce type de graphique crée deux lignes dont les extrémités coïncident, à gauche et à droite, ce qui vous permet de comparer et de différencier les données en fonction des proportions occupées par les barres empilées de chaque côté. 

Par exemple, si un regroupement de données comprend trois groupes d'élèves et leur préférence pour une glace au chocolat ou à la vanille, chacune des trois barres aura une longueur totale équivalente. Toutefois, le pourcentage de la barre colorée en brun pour le chocolat et en blanc pour la vanille variera en fonction du pourcentage relatif de chaque option pour chaque groupe d'élèves. 

En cascade

La variante en cascade du graphique à barres est plus complexe et moins courante que les autres. Dans ce graphique, la première et la dernière barre représentent les points de départ et d'arrivée d'un groupe de données. Toutes les barres situées entre le point de départ et le point d'arrivée illustrent l'évolution au fil du temps. Les barres du milieu sont visuellement plus petites parce qu'elles ne représentent pas la valeur totale, mais plutôt l'ampleur de la fluctuation d'une valeur. 

Par exemple, un graphique à barres en cascade peut représenter votre compte bancaire du début à la fin du mois. La première barre indique le solde initial au premier jour du mois. Ensuite, chaque barre intermédiaire représente les fluctuations de votre total, telles que la réception d'un chèque de paie, le paiement de votre carte de crédit et le dépôt d'argent sur votre compte. La dernière barre prend en compte la somme de tous les changements et représente votre solde final à la fin du mois. 

À quoi sert un graphique à barres ?

Les graphiques à barres sont utiles dans de nombreuses situations, notamment lorsqu'il s'agit d'analyser ou de représenter graphiquement des données catégorielles. Les graphiques à barres sont simples à comprendre et à traiter pour le public. Dans toutes les situations où les données sont réparties en plusieurs groupes, un graphique à barres peut être une excellente option pour les représenter visuellement. 

Vous pouvez utiliser un graphique à barres pour représenter des nombres ou des pourcentages en fonction de votre ensemble de données. Les valeurs numériques plus importantes apparaissent sous forme de barres plus longues dans le graphique afin de créer une comparaison simple entre la fréquence des données au sein de chaque groupe. Lors de la création d'un graphique à barres, la base ou la valeur initiale de chaque barre doit commencer à zéro et la largeur de chaque barre doit rester constante. Cela permet à l'interprète de votre graphique de comparer les longueurs des barres les unes par rapport aux autres afin d'en tirer des informations.

Les graphiques à barres peuvent présenter des données et leurs fluctuations sur une période donnée. Dans ce cas, chaque catégorie ou groupe correspond à une année, un mois ou un jour, par exemple. Comme indiqué précédemment, la variable qualitative se trouve sur l'axe des y ou sur l'axe des x, et la variable quantitative, ou variable numérique, se trouve sur l'autre axe, ce qui permet au graphique de refléter les tendances ou les relations entre les deux variables. 

Qui utilise les graphiques à barres ?

Divers secteurs et professions utilisent les graphiques à barres pour visualiser les données relatives aux ventes, aux investissements, aux prévisions et aux budgets des entreprises. 

Les professionnels des secteurs commercial et financier utilisent souvent les graphiques à barres à des fins multiples pour présenter des informations et des données complexes de manière succincte. Par exemple, un graphique de volume peut illustrer les fluctuations du volume des transactions au fil du temps. En raison de la complexité des données traitées dans ces secteurs et de la nécessité de transmettre l'information clairement et aussi rapidement que possible, les graphiques à barres constituent une excellente option pour simplifier les données et les rendre plus faciles à comprendre.

Les graphiques à barres apparaissent dans des contextes médicaux, représentant une variable isolée et plusieurs catégories ou groupements. Ces groupes peuvent représenter différents sous-ensembles de patients dans un hôpital, et la variable peut être la concentration globale d'une substance présente dans le corps, par exemple.

Les graphiques à barres apparaissent également dans de nombreux autres contextes professionnels. Le propriétaire d'une petite entreprise peut utiliser un graphique à barres pour ventiler les types de coûts auxquels il doit faire face chaque mois. Un magasin de briques et de mortier peut créer plusieurs graphiques à barres pour analyser les ventes réalisées dans chaque rayon au cours d'une année civile. 

Avantages et inconvénients des graphiques à barres

Les graphiques à barres permettent aux professionnels de présenter des données dans un format visuel attrayant lorsqu'ils sont créés correctement. Cependant, il existe des avantages et des inconvénients à l'utilisation des graphiques à barres et il peut être utile de les connaître.

Avantages de l'utilisation des graphiques à barres

Les avantages des graphiques à barres pour la visualisation des données sont les suivants :

• Ils sont facilement compréhensibles par des publics divers

• Les utilisateurs peuvent rapidement comparer des groupes de données en fonction de la hauteur de chaque barre.

• Ils mettent clairement en évidence les principales tendances d'un ensemble de données.

• Ils permettent de suivre les fluctuations d'un ensemble de données dans le temps.

• Ils prennent en compte de grands ensembles de données et rendent les informations plus faciles à comprendre.

Inconvénients de l'utilisation des graphiques à barres

Les inconvénients des graphiques à barres pour la visualisation des données sont les suivants :

• Des commentaires supplémentaires peuvent être nécessaires pour expliquer pleinement les tendances observées dans les données.

• Le public peut mal interpréter les données présentées dans un graphique à barres.

• L'inclusion d'un trop grand nombre de barres peut entraîner une surcharge du graphique à barres.

• Une confusion peut résulter d'un mauvais tri des groupes de données.

• Les raisons d'une tendance ou d'un modèle dans un ensemble de données n'est pas évidente.

Comment commencer à se familiariser avec les graphiques à barres ?

Pour commencer à utiliser les graphiques à barres dans votre profession, il peut être utile d'identifier les outils que vous pouvez utiliser pour les créer, les meilleures pratiques à garder à l'esprit et les erreurs courantes liées à l'utilisation de ce type de visuel. 

Outils de création de graphiques à barres

En général, tout type d'outil ou de logiciel de visualisation que vous utilisez pour créer des graphiques à partir d'un ensemble de données doit avoir une capacité intégrée à construire des graphiques à barres. Les types d'outils les plus courants sont les feuilles de calcul, telles que Microsoft Excel, Google Sheets et Airtable, et les outils de veille stratégique (BI, ou business intelligence). Bien qu'il existe aujourd'hui de nombreux outils de BI sur le marché, PowerBI et Tableau sont populaires auprès de nombreux professionnels.

De nombreuses bibliothèques de programmation permettent de créer des graphiques à barres. De nombreux langages de programmation permettent de créer des visualisations de données, mais Python est l'un des plus populaires et des plus fréquemment utilisés dans le domaine de la science des données. Les bibliothèques de programmation Python les plus courantes pour la science des données sont Matplotlib, Seaborn et Plotly. 

Les meilleures pratiques pour la création de graphiques à barres

Le respect des meilleures pratiques garantit que vos visualisations sont cohérentes et bien accueillies par votre public. Voici quelques bonnes pratiques à garder à l'esprit :

Restez cohérent en fixant la base de référence de vos quantités à zéro. Cela permet à votre public de comparer et de différencier chaque barre rapidement et efficacement. Si vous commencez par un autre chiffre, indiquez clairement l'axe.

Placez vos barres dans l'ordre de la quantité représentée. Par exemple, si vous créez un graphique à barres pour montrer la population de chaque État des États-Unis, le fait de placer chaque État dans l'ordre, de la plus grande à la plus petite population, permet à votre public d'interpréter rapidement le graphique et de comprendre la tendance générale. 

Les barres de votre graphique doivent toujours être de forme rectangulaire, plutôt que d'avoir des bords arrondis. En outre, soyez attentif à l'utilisation des couleurs et à toute modification des couleurs des variables. Étant donné que des couleurs variées peuvent attirer l'attention de l'observateur, ne les utilisez que pour mettre en évidence des informations clés liées à la tendance principale que vous souhaitez mettre en évidence. 

Commencer sur Coursera

Si vous souhaitez en savoir plus sur les graphiques à barres et les autres types de graphiques couramment utilisés en statistiques, consultez la Spécialisation Data Analysis and Visualization Foundations (Analyse et visualisation des données) d'IBM. Cette série de quatre cours vous permet d'acquérir une compréhension approfondie des compétences de base utilisées aujourd'hui en matière d'analyse et de visualisation des données par les analystes de données qui réussissent. 

Un autre cours pertinent qui vaut la peine d'être consulté est Data Analysis with R Programming de Google. Ce cours vous présente le langage de programmation R et les différentes options qui existent pour créer des présentations graphiques de données. Il vous aidera à comprendre les concepts clés de R, tels que les fonctions existantes et les différents types de données, variables, pipes et vecteurs disponibles.