Qu'est-ce qu'un graphique spline ?

Un graphique spline est un type de graphique linéaire qui utilise des courbes lisses au lieu de lignes droites pour fournir une représentation graphique de plusieurs variables dépendant du temps.

Aujourd'hui, de nombreux secteurs utilisent ces graphiques linéaires spécialisés pour l'analyse, l'interpolation et la comparaison de données, notamment dans les domaines de la finance, de la santé et de la fabrication. Leur capacité à capturer, rationaliser et centraliser différents types et sources d'information les rend extrêmement polyvalents pour communiquer de manière transparente des relations de données complexes. Ainsi, les utilisateurs peuvent tirer parti d'informations précieuses pour permettre et améliorer la prise de décision fondée sur les données (DDDM).

Cette page vous permettra d'approfondir les éléments clés d'un graphique en courbes de niveau. Nous examinerons également en détail ses principales applications et ses avantages, et vous proposerons un guide complet de création et d'interprétation des graphiques.

Les composantes d'un graphique Spline

Un graphique Spline comprend les composants suivants qui fonctionnent ensemble pour permettre la découverte et la visualisation des données, ainsi que des analyses avancées :

Points de données

Chaque graphique Spline nécessite des valeurs de données individuelles sur les axes x et y pour tracer la courbe Spline. L'axe des x représente généralement les variables indépendantes, telles que les catégories, les facteurs, la distance, les segments de clientèle, les lieux, le temps, etc. Inversement, l'axe des ordonnées contient des variables dépendantes telles que les valeurs, les quantités, les bénéfices, le volume des ventes, la population, les taux, etc.

Courbe Spline

Une courbe Spline est une courbe lisse et continue tracée à l'aide des points de données sur les axes x et y. Les graphiques Spline générés par ordinateur ou IA utilisent des algorithmes mathématiques pour lisser la courbe afin de minimiser les angles aigus ou les changements. La courbe sert également d'outil de prévision ou de rapport BI et aide les utilisateurs à identifier les tendances et les modèles grâce à l'extrapolation de la trajectoire.

Interpolation

La plupart des graphiques Spline avancés comportent des algorithmes d'interpolation qui permettent aux utilisateurs d'estimer la valeur entre les points de données tracés sans effectuer de calculs manuels. Ils peuvent appuyer n'importe où sur la courbe ou passer leur curseur sur les points de données. La douceur de la courbe permet de visualiser plus facilement et plus précisément les valeurs interpolées.

Étiquettes de données et légende

Les graphiques Spline comportent généralement des étiquettes de données qui affichent les valeurs spécifiques des points de données tracés ou interpolés, en facilitant ainsi leur interprétation par les utilisateurs. De même, les légendes permettent de séparer plusieurs catégories ou séries afin d'éviter toute confusion lors de la lecture du graphique.

Lignes de quadrillage

La plupart des graphiques comportent des lignes de quadrillage qui permettent d'évaluer plus précisément les valeurs des points de données en les référençant par rapport aux axes x et y.

Titre du graphique Spline

Enfin, chaque graphique Spline comporte un titre pour aider les utilisateurs à comprendre les valeurs. Les exemples incluent l'engagement des clients, le renouvellement des abonnements, la performance des ventes, etc.

Principaux avantages de l'utilisation d'un graphique Spline

Un graphique Spline offre plusieurs avantages à différentes applications et industries, ce qui en fait un outil idéal pour l'analyse des données et les rapports de BI. Les principaux avantages sont les suivants :

Représentation fluide des données

Les graphiques Spline sont d'excellents outils d'analyse visuelle pour différents types de données. Ils relient les points de données de manière fluide, ce qui rend la représentation plus attrayante et plus facile à comprendre. Contrairement aux graphiques conventionnels dont les lignes et les angles sont incohérents, les courbes Spline aident les lecteurs à identifier et à quantifier rapidement les tendances et les changements de données.

Visualisation des relations complexes entre les données

Les entreprises modernes qui s'appuient sur une prise de décision fondée sur les données analysent souvent de multiples ensembles de données complexes afin d'identifier des modèles et des tendances. Avec les graphiques Spline, ils peuvent facilement intégrer plusieurs points de données et visualiser comment différentes catégories, facteurs et variables indépendants s'influencent mutuellement. Ils peuvent mieux comprendre les relations complexes entre les différents points de contact et prendre des décisions plus éclairées.

Applications multidomaines et multi-industries

Les graphiques Spline soutiennent les outils de rapport BI en améliorant la visualisation et l'analyse des données. Les professionnels de différents domaines et industries peuvent donc les utiliser pour visualiser des séries chronologiques de données, des changements continus dans les données et des modèles spatiaux. L'adaptabilité du graphique le rend incroyablement polyvalent pour les décideurs à tous les niveaux de la chaîne de valeur. Dans la section suivante, nous verrons comment les industries les plus courantes utilisent les graphiques Spline.

Perspectives permanentes

L'un des principaux avantages des graphiques Spline est qu'ils révèlent en permanence des informations exploitables sur la base de modifications progressives des données. Ils peuvent analyser les changements à intervalles rapprochés, en offrant ainsi une vue plus détaillée de l'évolution des données pendant leur transition entre deux périodes.

Amélioration de l'identification des tendances

Les graphiques Spline sont excellents pour illustrer les tendances à long terme et les modèles dans des ensembles de données complexes. Les courbes lisses permettent aux utilisateurs d'identifier facilement la pente et la direction afin de générer rapidement des informations précieuses pour la prise de décision.

Comment les différentes industries utilisent le graphique Spline

Les graphiques Spline sont couramment utilisés dans de nombreux secteurs d'activité, notamment (mais pas exclusivement) :

Industrie manufacturière

Les graphiques Spline sont excellents pour le suivi de la production en continu. Les équipes des usines de fabrication les utilisent pour visualiser des variables indépendantes telles que les mesures de contrôle de la qualité, les taux de production, la fiabilité des équipements et les risques pour la sécurité. Par exemple, une entreprise de boissons peut utiliser des graphiques Spline pour améliorer ses processus de chaîne d'approvisionnement post-production en visualisant les niveaux de stock, les itinéraires de distribution, la gestion des commandes, etc.

Construction

Les gestionnaires de projets de construction et les ingénieurs utilisent des graphiques Spline et d'autres graphiques de visualisation de données pour visualiser les étapes du projet, les tâches quotidiennes, les pourcentages d'achèvement et les calendriers. Grâce à ce puissant outil d'analyse des données, ils peuvent prendre des décisions plus éclairées afin de garantir une réalisation dans les délais impartis avec peu ou pas de problèmes, tels que le dépassement de l'étendue du projet, une mauvaise affectation des ressources ou des dépenses excessives.

Autorités

Les gouvernements s'appuient fortement sur les données publiques pour prendre des décisions à l'échelle macroéconomique. À l'aide de graphiques Spline complexes, ils peuvent visualiser de multiples indicateurs économiques, tendances démographiques et autres types de données afin d'élaborer des politiques mieux adaptées aux besoins du public et de résoudre leurs problèmes, notamment en matière d'emploi, d'inflation, de soins de santé, etc.

Enseignement

De nombreuses écoles et universités modernes disposant d'infrastructures de données avancées utilisent des graphiques Spline pour visualiser les cycles de vie des étudiants, les tendances en matière d'inscription, les résultats scolaires et les coûts administratifs. Ils génèrent des informations exploitables afin d'améliorer leurs processus et de mieux répondre aux besoins des étudiants tout en augmentant leurs revenus.

Immobilier

Les sociétés immobilières utilisent les graphiques Spline pour analyser les tendances et les fluctuations du marché, notamment les demandes de biens immobiliers, les prix de location, l'inflation, le sentiment des investisseurs, etc. L'identification et la compréhension des changements dans la dynamique de l'immobilier commercial et résidentiel peuvent aider les acheteurs et les investisseurs à prendre des décisions d'achat plus éclairées.

Transport maritime et logistique

Le secteur du transport maritime et de la logistique joue un rôle important dans l'économie mondiale, en assurant la distribution des biens et des marchandises dans le monde entier. C'est pourquoi les compagnies maritimes et les transporteurs utilisent divers outils et technologies pour simplifier et améliorer leurs opérations, notamment des logiciels d'analyse des données et des plateformes de gestion des transports. De nombreuses plateformes modernes affichent des informations à l'aide de graphiques Spline et autres pour l'analyse comparative des flottes, l'optimisation des itinéraires et d'autres processus d'amélioration de l'efficacité. Par exemple, les entreprises de transport routier peuvent utiliser des graphiques Spline pour afficher des mesures telles que le coût par kilomètre, la consommation de carburant, les tendances en matière de marche au ralenti, les horaires de livraison et le chiffre d'affaires, afin d'identifier les domaines d'amélioration.

Santé

Les hôpitaux, les cliniques et les centres de recherche peuvent utiliser les graphiques Spline dans différents services, du diagnostic à l'administration, en passant par l'informatique et le service à la clientèle (aux patients). Par exemple, les unités chirurgicales modernes sont équipées de graphiques Spline numériques affichant en temps réel les paramètres vitaux du patient, notamment les tendances du rythme cardiaque, les variations de la pression artérielle et les niveaux de glucose dans le sang. Ils jouent donc un rôle important en aidant les professionnels de la santé à accélérer et à simplifier la prise de décision pour assurer des interventions plus rapides et une meilleure prise en charge globale des patients.

Distribution

Les entreprises de vente au détail, les boutiques de commerce électronique, les pharmacies et les supermarchés utilisent les graphiques Spline à diverses fins, notamment pour le suivi des stocks, l'analyse comportementale, la segmentation de la clientèle et l'analyse financière. Ces graphiques offrent un moyen visuellement attrayant d'évaluer les performances, d'identifier les problèmes et de suivre les tendances afin d'obtenir des informations exploitables et d'ajuster la stratégie de manière proactive.

Finances

Les graphiques Spline sont des outils essentiels dans divers sous-secteurs de l'industrie financière. Par exemple, les bourses et les plateformes de trading les utilisent pour visualiser les cours des actions, les tendances du marché et les indices de performance. Les analystes et les négociants peuvent donc utiliser les changements progressifs (fluctuations) pour identifier les opportunités d'investissement ou de vente afin de maximiser les profits ou d'éviter les pertes. De même, les banques et les coopératives de crédit utilisent les graphiques Spline pour évaluer la solvabilité des demandeurs de prêt en visualisant les tendances en matière d'endettement, de scores de crédit et d'historique des transactions.

Énergie et environnement

Les entreprises de services publics, les usines de production et les agences environnementales utilisent des graphiques Spline pour visualiser différentes tendances, de la consommation d'énergie à la distribution, en passant par les émissions et la gestion des ressources. Ils aident les utilisateurs à présenter un nombre pratiquement illimité d'indicateurs mesurables qui simplifient et améliorent la prise de décision. Par exemple, un fabricant de panneaux solaires peut analyser l'intensité de la lumière et le régime des vents dans un lieu spécifique afin de modifier la conception des panneaux pour en améliorer l'efficacité et la durabilité.

Comment créer un graphique en courbes de niveau

La création d'un graphique spline est relativement simple, surtout si vous avez collecté toutes les données nécessaires au tracé. Vous trouverez ci-dessous un guide étape par étape pour transformer ces données en informations claires et exploitables :

Définissez vos données

Pour créer un graphique spline, vous devez définir et comprendre de manière proactive les données que vous souhaitez visualiser. En d'autres termes, vous devez indiquer les variables indépendantes et dépendantes sur les axes x et y afin que les lecteurs puissent comprendre les données représentées.

Choisissez votre logiciel

Vous avez besoin d'un logiciel de création de graphiques, tel que Jaspersoft, pour créer un graphique en courbes de niveau. Idéalement, vous devriez opter pour des solutions avancées qui offrent des outils de visualisation de données plus puissants pour créer des graphiques plus dynamiques et interactifs.

Saisissez vos données et créez votre graphique

Une fois que vous avez choisi votre solution graphique préférée, organisez vos données d'axe x et d'axe y de manière proactive dans des colonnes, des listes, des tableaux ou des cadres de données, selon le logiciel que vous utilisez.

Personnaliser le graphique

Après la création, vous pouvez personnaliser les visuels de votre graphique avec des titres, des étiquettes, des légendes, des quadrillages et d'autres composants. Vous pouvez également choisir parmi différents styles de graphiques, modifier les couleurs et agrandir l'échelle des axes pour faciliter l'interprétation.

Partager et présenter

Enfin, une fois que votre graphique en courbes de niveau est prêt, vous pouvez le présenter à votre public cible et en extraire les informations pour des rapports, l'élaboration de stratégies et d'autres cas d'utilisation. Veillez à affiner les points de données pour maximiser l'intégrité et la précision.

Comment lire et interpréter un graphique Spline

Les graphiques Spline ont pour but d'aider les utilisateurs à reconnaître les tendances et les points d'inflexion afin d'extraire des informations exploitables des données visualisées. Voici un guide détaillé sur la lecture et l'interprétation d'un diagramme spline :

Comprendre les axes X et Y

La clé d'une interprétation réussie des données visualisées sur un graphique spline est de reconnaître et de comprendre la relation entre les axes x et y (variables indépendantes et dépendantes). Par exemple, dans un diagramme spline de suivi de la pression d'une chaudière dans une centrale électrique, la variable indépendante peut être le temps en jours. Dans le même temps, la variable dépendante serait les bars. En étudiant le tableau, les ingénieurs de l'usine peuvent discerner comment les changements de pression affectent la capacité de production et l'efficacité.

Identification de la série

L'aspect fondamental suivant de la lecture et de l'interprétation d'un graphique spline consiste à identifier plusieurs lignes représentant des séries de données distinctes. La plupart des graphiques Spline utilisent des légendes pour étiqueter ces séries afin d'aider les lecteurs à distinguer et à comparer les tendances de manière transparente. Vous pouvez considérer les séries comme des chapitres de livres séparés par une légende.

Analyse des tendances

Ensuite, vous devez apprendre à identifier la direction et la courbure des lignes. Une pente descendante indique une baisse, et inversement. Des changements soudains dans la pente du graphique signifient un changement massif de la variable dépendante alors que le graphique change progressivement au fil du temps.

Points d'inflexion

Les points d'inflexion indiquent où les courbes changent de direction, ce qui indique un changement de tendance. L'identification et la compréhension de ces points sont parmi les aspects les plus cruciaux de la lecture d'un graphique en courbes de niveau. La performance d'une action en est un bon exemple. Un changement de direction signale une tendance haussière ou baissière, ou vice versa, incitant les traders à acheter ou à vendre des actions.

Types de graphiques splines

Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des variantes les plus courantes des graphiques splines traditionnels :

Graphiques Spline à séries multiples

Un graphique spline à séries multiples est la variante la plus courante des graphiques splines. Il est utilisé pour comparer les tendances entre plusieurs ensembles de données et pour identifier les relations. En d'autres termes, ces graphiques comportent plusieurs courbes et sont différenciés par des étiquettes, des légendes ou des couleurs. Par exemple, les entreprises de vente au détail les utilisent pour contrôler et analyser les performances des ventes pour différentes catégories de produits.

Graphiques Spline empilés

Un graphique spline empilé est un dérivé d'un graphique spline à séries multiples. Cependant, il empile les courbes Spline verticalement pour aider les utilisateurs à identifier les tendances cumulées de différentes catégories. Il s'agit d'une alternative intelligente aux graphiques de Pareto puisqu'il illustre la contribution de chaque catégorie. Par exemple, les spécialistes du marketing peuvent l'utiliser pour déterminer les segments qui convertissent le plus.

Graphiques Spline en pourcentage

Enfin, un graphique Spline en pourcentage est une variante d'un graphique Spline empilé. Outre l'affichage des tendances cumulées, il indique également la contribution en pourcentage de chaque série ou catégorie de données afin d'aider les utilisateurs à mieux comprendre leur impact collectif et individuel dans le temps en fonction de l'évolution du marché.

Exemples d'applications du graphique Spline

Vous trouverez ci-dessous des exemples d'applications de diagrammes d'approvisionnement dans deux secteurs d'activité populaires : le commerce de détail et l'industrie manufacturière.

Commerce de détail : analyse de la performance des ventes

Une société de vente au détail spécialisée dans l'ameublement et la décoration d'intérieur, qui possède des dizaines de succursales dans le monde entier, cherche à adapter sa stratégie de vente afin d'augmenter le taux de conversion et le chiffre d'affaires. Le principal défi auquel elle est confrontée est celui des fluctuations saisonnières, qui sont difficiles à comprendre et à prévoir. L'entreprise souhaite donc visualiser les tendances de croissance et les ventes mensuelles afin d'adapter sa stratégie de marketing, de chaîne d'approvisionnement et de production en conséquence.

Pour mettre en œuvre ces changements, l'entreprise recueille des données mensuelles sur les ventes de différentes catégories de produits afin de créer un graphique en courbes de niveau permettant de visualiser les performances. L'entreprise trace les points de données pour chaque catégorie et les sépare à l'aide de la légende. L'axe des x représente le mois et l'axe des y représente les ventes en dollars.

En créant un graphique Spline, l'entreprise d'ameublement identifie les produits les plus vendus chaque mois et remarque un pic important d'octobre à décembre, dû aux ventes des fêtes de fin d'année. L'entreprise a également constaté une forte baisse des ventes globales de janvier à mars. C'est pourquoi elle adapte sa stratégie de marketing afin de cibler séparément les saisons d'hiver et d'été. Pendant les mois où les ventes sont faibles, l'entreprise propose des remises pour inciter les acheteurs à profiter d'offres limitées dans le temps. De même, pendant la période des fêtes de fin d'année, elle décide d'augmenter son budget de marketing afin d'étendre sa portée.

En résumé, l'entreprise d'ameublement a utilisé des graphiques Spline pour représenter visuellement les tendances de ses ventes afin de faciliter la planification stratégique, ce qui lui a permis d'obtenir des informations qui ont amélioré ses ventes pendant les périodes de pointe et les périodes creuses.

Industrie manufacturière - Suivi de la consommation d'énergie

Une usine spécialisée dans la fabrication de conserves cherche à réduire sa consommation quotidienne d'énergie dans le cadre de sa démarche de développement durable. L'usine vise également à réduire les coûts de production et à maximiser les revenus en tirant parti des possibilités d'économie d'énergie. Toutefois, son principal défi consiste à suivre avec précision la consommation d'énergie et les paramètres tels que les heures de pointe et les heures creuses, les schémas de consommation, les sources de déchets et les zones de consommation les plus importantes de ses installations.

L'équipe chargée de l'audit énergétique de l'usine a décidé de recueillir des données horaires sur la consommation d'énergie afin de créer des graphiques en courbes de niveau pour une représentation visuelle. Le graphique comprend la consommation d'énergie pour différents équipements, les principaux domaines de consommation et les sources de déchets. À l'aide de ce graphique, l'entreprise détermine ses périodes de consommation maximale pendant la fabrication et adopte des solutions de production d'énergie alternatives pour répartir la charge et réduire la facturation.

Le graphique Spline montre également des pics de consommation inhabituels, qui indiquent des inefficacités ou de mauvaises pratiques pendant les opérations, telles que des machines tournant au ralenti, l'utilisation de l'air conditionné dans des pièces inoccupées et des fuites dans les conduites. L'usine élabore donc de nouvelles politiques pour améliorer l'efficacité et optimiser l'utilisation de l'électricité pendant les opérations. Elle prévoit également d'adopter progressivement des éclairages et des équipements à faible consommation d'énergie au cours des trois prochaines années afin de réduire davantage la facturation. Le graphique continuera à surveiller leurs habitudes d'utilisation et de consommation pour les aider à rester sur la bonne voie.

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