Ceci est le premier d’une série en cinq parties sur les jauges de tableau de bord dans Tableau. Pour de futures mises à jour, abonnez-vous à notre liste de diffusion.

Les jauges de tableau de bord de type podomètre qui affichent une flèche se déplaçant sur un demi-cercle consomment une quantité inutilement importante de précieux immobilier et ne sont pas idéales pour communiquer ou interpréter la magnitude. Cette série a pour but de fournir cinq indicateurs alternatifs de tableau de bord pour aider à illustrer les comparaisons avec des périodes ou des objectifs antérieurs. Je me sens légalement obligé de commencer la série avec Stephen Few’s, bullet graphs, car il a vraiment contribué à l’idée de rendre les jauges plus rationalisées et efficaces.

Les bullet graphs s’appuient sur les diagrammes à barres et fournissent un contexte sous forme de lignes et d’ombres qui représentent un point de comparaison. Ils fonctionnent bien parce qu’ils font une utilisation efficace de l’espace, tirent parti de l’attribut préattentif de la longueur, et peuvent illustrer des comparaisons au-delà de 100% (c’est-à-dire 20% au-dessus de l’objectif). Ce post et cette vidéo vous montreront deux façons différentes de faire des bullet graphs dans Tableau.

Tutoriel vidéo associé:

Premier Tableau eLearning de Playfair Data TV

Comment faire des bullet graphs dans Tableau

Les bullet graphs sont créés avec une mesure que vous analysez et une mesure de comparaison. La mesure de comparaison est généralement une période antérieure, mais peut également être une référence ou un objectif si ceux-ci sont définis dans votre entreprise. Pour cette illustration, nous allons imaginer que nous voulons analyser la mesure des ventes, que le mois en cours est le mois de mai et que notre mesure de comparaison est le mois d’avril. La première chose à faire est d’isoler les performances des ventes pour les mois de mai et d’avril. Ceci peut être accompli en créant des champs calculés.

L’ensemble de données Sample – Superstore contient quatre années de données, mais pour simplifier, faisons comme s’il n’en avait qu’une. Le calcul pour isoler les ventes de mai serait alors :

SUM(IF MONTH() = 5 THEN END)

La formule pour les ventes d’avril est :

SUM(IF MONTH() = 4 THEN END)

Les graphiques à puces peuvent être réalisés avec Show Me, je vous montrerai donc cela en premier, mais plus tard nous construirons ce type de graphique à partir de la base pour vous montrer comment il fonctionne et certaines options de personnalisation. Si je voulais regarder les ventes par sous-catégorie mois après mois, je pourrais faire une multi-sélection de ces trois champs et naviguer vers le menu Show Me dans le coin supérieur droit de l’interface auteur.

Tableau dessine une bordure orange autour de son graphique recommandé en fonction des champs utilisés sur la vue. Dans ce cas, il suggère un diagramme de dispersion, mais nous voulons en fait construire des bullet graphs ; le deuxième choix sur la huitième et dernière ligne d’options. Après avoir cliqué sur l’image miniature des graphiques à puces, Tableau crée ce graphique :

Cela a très bien fonctionné cette fois-ci car les barres représentent les ventes du mois en cours et les lignes et l’ombrage représentent les ventes du mois précédent. Cependant, ces résultats ne se terminent pas toujours comme vous l’attendez en fonction des comparaisons que vous créez. Si les champs que vous utilisez finissent par être inversés, de sorte que les barres représentent votre comparaison et que votre performance actuelle dessine les lignes, vous pouvez permuter les champs en cliquant avec le bouton droit de la souris sur l’axe et en choisissant « Swap Reference Line Fields ».

Pour fournir plus de flexibilité, et pour vous montrer le fonctionnement interne des graphiques à puces de Tableau, je vais également vous montrer comment construire ce type de graphique manuellement. Tout d’abord, faites un graphique à barres avec la mesure de performance actuelle. Voici un diagramme à barres portant sur les ventes de mai par sous-catégorie. J’ai également trié le diagramme à barres pour que nous puissions facilement déchiffrer le rang entre les dix-sept sous-catégories.

Les diagrammes à barres sont faits avec deux lignes de référence ; une ligne qui représente le point de données de comparaison et une distribution qui nuance 60% et 80% du point de données de comparaison. Pour utiliser un point de données comme ligne de référence, il doit être soit un paramètre, soit une constante, soit être utilisé quelque part sur la vue. Nous voulons comparer les ventes de mai aux ventes d’avril, mais le mois d’avril n’est pas encore représenté sur la vue. Pour s’assurer que la mesure des ventes d’avril est disponible pour être ajoutée comme ligne de référence, ajoutez-la à la carte des marques de détail.

Cela ne change pas la vue, mais maintenant les ventes d’avril seront disponibles pour être utilisées comme ligne de référence. La façon la plus simple d’ajouter une ligne de référence est de faire un clic droit sur l’axe auquel vous voulez ajouter la ligne et de choisir « Ajouter une ligne de référence ». Cela ouvrira une boîte de dialogue où vous pourrez définir la référence.

Dans notre cas, la ligne est basée sur les ventes d’avril, donc je changerai le menu déroulant Valeur en Ventes d’avril. Il est également important de changer la portée de la ligne à Per Cell afin que vous voyiez le point de comparaison pour chaque membre de la dimension. Après avoir modifié l’étendue, vous verrez beaucoup d’encre répétitive sous forme d’étiquettes ; je les désactive généralement. Enfin, j’aime donner à la ligne de référence une couleur plus vive pour qu’elle ressorte sur la vue. Voici mes paramètres pour la première ligne de référence.

J’aime le contexte que ces comparaisons fournissent et l’aspect minimaliste de ce graphique, donc je m’arrête généralement ici avec les bullet graphs. Je peux déjà voir quels mois ont surperformé et sous-performé la comparaison, mais pour ajouter un contexte supplémentaire, vous pouvez ajouter une deuxième ligne de référence pour représenter 60% et 80% de la comparaison. Pour ce faire, cliquez à nouveau avec le bouton droit de la souris sur l’axe et choisissez « Ajouter une ligne de référence ».

Cette ligne de référence est une distribution, choisissez donc l’onglet Distribution en haut de la boîte de dialogue. Nous voulons à nouveau changer la portée de la référence à Per Cell et désactiver les étiquettes. Le menu déroulant Valeur devrait être réglé sur « 60 %,80 % de la moyenne », mais il est très important de cliquer dans ce menu déroulant et de s’assurer que les 60 % et 80 % sont basés sur les ventes d’avril, et non sur les ventes de mai par défaut.

Jusqu’ici, cette distribution de référence montrerait un ombrage gris entre 60 % et 80 % du point de données de comparaison pour chaque sous-catégorie. Pour voir l’ombrage gris de 0% à 60% et de 60% à 80%, cochez la case qui dit « Remplir en dessous ». Voici mes paramètres pour la deuxième ligne de référence:

Bien sûr, les lignes et l’ombrage peuvent être personnalisés à votre goût, mais voici mon graphique à puces final pour cet exemple :

Nous venons d’ajouter un contexte sous la forme d’une comparaison à un diagramme à barres, et ceux-ci sont très faciles à lire. Si la barre bleue dépasse la ligne rouge, nous avons surpassé la comparaison. Si la barre bleue est en dessous de la ligne rouge, nous avons sous-performé la comparaison. Dans le cas d’une sous-performance, l’ombrage nous informe à quel point le membre de la dimension était en dessous par rapport à la comparaison.

Avec un diagramme à barres des ventes par sous-catégorie uniquement, je n’aurais pas su que non seulement les Copieurs étaient dans le top trois, mais qu’ils avaient aussi l’amélioration la plus spectaculaire d’un mois sur l’autre. De même, j’aurais pu être excité de voir que les Machines étaient dans le top cinq, mais le graphique à puces m’a aidé à découvrir un secteur de l’entreprise que je dois explorer davantage.

Merci de lire,
– Ryan

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