Générateur de graphiques statistiques gratuit, conversion de tableaux Excel en ligne

Également appelé graphique en courbes lisses. Relie les points de données par une courbe lisse, éliminant les angles vifs des lignes brisées pour une tendance plus fluide et naturelle. Idéal pour montrer des données continues dans le temps, comme les taux de croissance mensuels ou les températures quotidiennes. L'axe X représente généralement une variable continue (comme le temps), l'axe Y les valeurs spécifiques. Exemple : courbe de croissance des revenus de l'entreprise sur 12 mois.

Également appelé graphique linéaire. Représente les données par une série de points reliés par des segments de ligne, montrant visuellement les tendances sur une période continue. L'axe X représente généralement une variable continue (comme le temps), l'axe Y les valeurs. Idéal pour suivre les changements d'indicateurs au fil du temps, et comparer différents ensembles de données sur la même période. Exemple : comparaison des ventes trimestrielles de l'année dernière et de cette année.

Également appelé graphique à colonnes. Utilise la hauteur des barres pour représenter les valeurs, chaque barre étant proportionnelle à la valeur qu'elle représente. Idéal pour comparer des données catégorielles non continues, surtout lorsque le nombre de catégories est faible et les étiquettes courtes, permettant une comparaison claire et directe. Exemple : comparaison des ventes trimestrielles par gamme de produits.

Également appelé graphique à barres horizontales. Utilise la longueur des barres horizontales pour comparer les données, chaque barre étant proportionnelle à la valeur qu'elle représente. La disposition horizontale offre un espace d'affichage suffisant pour les étiquettes longues, particulièrement adapté aux données de classement. Exemple : classement du PIB par pays, résultats d'enquête de satisfaction des utilisateurs.

Également appelé graphique circulaire ou à secteurs. Un graphique circulaire divisé en secteurs, dont la longueur de l'arc est proportionnelle à la valeur représentée. Idéal pour montrer la composition proportionnelle d'une seule catégorie de données, surtout lorsque le nombre de catégories est faible, illustrant visuellement la relation 'partie-tout'. Exemple : répartition du budget par département, distribution des parts de marché.

Également appelé graphique en aires. Similaire au graphique linéaire, mais la zone entre la ligne et l'axe est remplie de couleur, montrant à la fois la tendance et l'ampleur des changements. Lorsque plusieurs séries sont empilées, il peut montrer la contribution de chaque partie à l'ensemble. Exemple : ventes mensuelles totales par région, tendances du trafic du site Web et intervalles de croissance.

Également appelé diagramme de dispersion. Utilise des points pour représenter la relation entre deux variables numériques, chaque point étant positionné sur les axes horizontal et vertical en fonction des valeurs des deux variables. Utilisé pour observer les corrélations, identifier des modèles ou des clusters de données. Exemple : analyse de la relation entre les dépenses publicitaires et les ventes.

Également appelé graphique en anneaux imbriqués ou double camembert. Deux anneaux imbriqués pour comparer : l'anneau intérieur résume les totaux par colonne, l'anneau extérieur détaille la distribution de chaque catégorie par ligne. Idéal pour une comparaison à deux niveaux, présentant à la fois les informations globales et les détails. Exemple : ventes totales par région (anneau intérieur) puis détaillées par mois (anneau extérieur).

Également appelé graphique en toile d'araignée. Affiche des données multidimensionnelles sur des axes radiaux dans un système de coordonnées polaires, les points de données formant un polygone. Idéal pour l'évaluation des capacités globales et la comparaison multidimensionnelle, reflétant visuellement l'équilibre et les forces/faiblesses de chaque dimension. Exemple : comparaison des performances d'un produit sur plusieurs dimensions.

Également appelé carte de chaleur. Utilise l'intensité des couleurs pour montrer la densité et la distribution des valeurs dans une matrice de données, les couleurs plus foncées indiquant des valeurs plus élevées. Idéal pour découvrir des modèles et des valeurs aberrantes dans de grandes matrices de données. Exemple : carte de chaleur des visites horaires du site Web sur une semaine.

Montre la variation des données à chaque étape, de haut en bas, en forme d'entonnoir. La largeur de chaque étape représente le volume de données à ce stade, reflétant visuellement le processus de diminution progressive du début à la fin. Idéal pour l'analyse des taux de conversion et les relations de progression. Exemple : taux de conversion de la navigation à la commande.