Aperçu du graphique linéaire et du graphique en nuage de points
Regardez les images ci-dessous, vous trouverez peut-être que le graphique linéaire et le graphique en nuage de points se ressemblent. Je présente ici la corrélation entre le poids et la taille en utilisant respectivement un graphique linéaire et un graphique en nuage de points.
Graphiques linéaires
Dans le graphique linéaire, vous pouvez enregistrer les données périodiques continues de manière pratique. Sur l'axe des x, les données des catégories sont distribuées avec des intervalles réguliers. Sur l'axe des y, les valeurs numériques sont enregistrées avec des points évidemment. Cependant, il est presque impossible de placer deux variables dans un seul graphique linéaire.
Par exemple, si vous souhaitez étudier la corrélation entre le poids et la taille des femmes à l'aide de graphiques linéaires, vous devez tracer au moins deux lignes - correspondant à deux informations sur la taille et le poids des femmes. Cependant, les données de deux femmes sont loin d'être suffisantes. En regardant le graphique linéaire ci-dessous, vous pouvez vous sentir perplexe parce qu'il est laborieux de tracer les lignes de données de nombreuses femmes dans les graphiques, une par une, puis de tirer une conclusion.
Diagrammes de dispersion
Les diagrammes de dispersion consistent à afficher des valeurs pour deux valeurs typiques d'un ensemble de données, illustrant ainsi le degré de corrélation entre deux variables. Par exemple, pour mettre en évidence un lien entre la taille et le poids d'une femme, vous devez choisir un groupe de femmes à étudier, puis mesurer leur taille et leur poids. Vous enregistrez les données dans un diagramme de dispersion, en plaçant la "hauteur" sur l'axe des x et le "poids" sur l'axe des y. Ce type de diagramme de dispersion vous permet d'accumuler des données provenant de nombreuses personnes et d'obtenir ainsi une comparaison visuelle des deux variables. Un tel diagramme de dispersion est utile pour déterminer la corrélation qui pourrait exister de manière convaincante.
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Quand choisir les graphiques linéaires
Étiquettes de texte long sur l'axe des X
Par rapport à un graphique en nuage de points où les données variables sont réparties de manière inégale sur l'axe horizontal, les graphiques linéaires sont plus efficaces pour contenir des étiquettes de texte longues, car les données des catégories sont réparties sur l'axe des x à intervalles égaux.
Évolution de la valeur de l'axe Y dans le temps
Un graphique linéaire permet de montrer des tendances. La meilleure utilisation d'un graphique linéaire concerne les données qui évoluent dans le temps. Il est facile de constater que presque tous les graphiques concernant les ventes de produits, les notes et autres données qui évoluent dans le temps en unités de vase, comme les jours, les semaines, les mois, les trimestres et les années, sont présentés sous forme de graphiques linéaires. Les personnes concernées doivent adapter leurs stratégies en fonction de la tendance pour un meilleur développement.
Quand choisir les diagrammes de dispersion
Distribution de données aléatoires sur l'axe des X
Même si les graphiques linéaires peuvent être appliqués pour indiquer des tendances basées sur d'autres valeurs périodiques continues, telles que la vitesse, la température, la distance, etc., vous devez vous assurer que les périodes sont réparties de manière égale sur l'axe des x. Cependant, à la différence des graphiques linéaires, l'axe des x d'un diagramme de dispersion est un axe des valeurs où vous pouvez enregistrer des données sans intervalles réguliers.
Montrer la corrélation à partir du Big Data
Si vous exploitez un logiciel, vous devez procéder à l'analyse du comportement des utilisateurs pour améliorer votre produit. Dans ce cas, vous devez collecter un grand nombre de données convaincantes. Un graphique linéaire n'est pas en mesure de contenir autant de données. En outre, les tendances linéaires ou non linéaires, les grappes et les valeurs aberrantes affichées dans un diagramme de dispersion permettent d'illustrer les schémas des données.
Conclusion
D'après l'analyse ci-dessus, nous pouvons dire que les graphiques linéaires et les diagrammes de dispersion sont appliqués à différentes occasions en raison de leurs caractéristiques propres. Réfléchissez bien à votre objectif avant de choisir un graphique pour analyser vos données.
Pour en savoir plus :
Comment choisir le bon graphique ?
Quand utiliser un graphique linéaire
Logiciel de création de graphiques en nuage de points
Comment les diagrammes à barres diffèrent des diagrammes circulaires
Simple. Intelligent. Des diagrammes étonnants pour chaque idée.
