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Excel: Outil pour choisir la bonne visualisation de données

Publié le : 2 août 2018

Nous sommes fiers de vous présenter notre nouvel outil conçu pour choisir la bonne visualisation de données dans vos solutions de reporting en Excel. Pour savoir quelle visualisation utiliser, cliquez sur une catégorie et vous verrez nos suggestions de graphiques. Ce choix est présentement limité mais ce n’est qu’un début! Nous nous ferons un devoir d’ajouter de plus en plus de visualisations au fil du temps, afin que cet outil devienne un incontournable dans l’élaboration de vos solutions Excel. Revenez donc régulièrement sur cette page. À noter que ces visualisations sont aussi disponibles, dans la section Outils Excel, de notre boutique en ligne, pour ceux qui souhaitent gagner du temps et/ou éviter d’apprendre à construire des visualisations plus complexes. Voilà donc qui pourrait vous donner un sérieux coup de main dans l’élaboration de vos tableaux de bord et autres solutions de reporting. Et pour ceux qui souhaiteraient apprendre à construire de telles visualisations de données, je vous recommande nos 3 formations Excel en tableaux de bord et notre formation sur les visualisations de données.

 

Choisir une visualisation de données

Nous vous présentons des choix de visualisations de données dans Excel selon différentes catégories. Les catégories utilisées sont en lien avec les besoins de reporting les plus populaires. Pour mieux comprendre chacune de ces catégories, je vous invite à lire la balance de cet article.

Choix dynamique de visualisation de données

 

Comparaison d’items

Les cas où 2 données (ou +) sont pareilles ou différentes

Par exemple:

  • Le projet 1 est plus rentable que le projet 2
  • L’opinion la plus favorable vient du groupe 1 et l’opinion la moins favorable vient du groupe 5
  • Il n’y a aucune différence de productivité entre la machine C et la machine D
  • Les taux d’absentéisme sont significativement plus élevés dans la filiale B que dans l’ensemble des autres filiales
  • Seul le produit D a connu une augmentation de ses ventes
  • La région C a connu l’accélération la plus rapide
  • L’option 2 a montré des résultats supérieurs à l’option 1 sur 4 des 5 essais
  • La performance du fournisseur A est à l’inverse de la performance du fournisseur B

 

Comparaison dans le temps

Les cas où les éléments ont changé au fil du temps

Par exemple:

  • Le nombre d’abonnés a augmenté au cours des 3 derniers trimestres
  • Le nombre d’employés est demeuré stable depuis les 4 dernières années
  • La productivité s’est améliorée considérablement depuis l’embauche d’un nouveau FTE
  • Les ventes sont en déclin constant depuis l’implantation du logiciel xyz
  • Quand la législation a été mise en place, nous avons connu des sommets, dans les 7 années qui ont suivi
  • Les coûts ont augmenté de 5% par rapport au dernier trimestre
  • Le département C embauche de plus en plus d’employés en % du nombre total d’employés
  • La filiale A a augmenté ses ventes de façon notable comparativement aux filiales B et C, au cours des 3 dernières années
  • La valeur de l’entreprise a évolué de la façon suivante depuis son entrée en bourse

 

Variations, écarts, déviations

Les cas où on doit démontrer qu’on est mieux ou pire qu’une cible

Par exemple:

  • Nos indicateurs clés ont rencontré les cibles dans 3 de nos 7 établissements
  • Les représentants A et B n’ont pas rencontré leurs cibles
  • Voici comment notre groupe se compare à la compétition
  • Le projet C est à mi-chemin d’être complété
  • Nous n’avons pas atteint notre quota d’embauche mais nous sommes tout près
  • Notre taux de clics était de 10% alors que l’industrie était à 5%

 

Composition

Les cas où on veut référer à une partie d’un tout (dimension)

Par exemple:

  • La plupart des employés ont terminé leur tâche dans les délais prescrits
  • Nos employés sont majoritairement des femmes
  • Nos nouveaux produits X ont déjà atteint 5% de part de marché
  • 75% de nos employés ont des assurances avec leur conjoint et 25% chez nous
  • La plupart de nos clients sont du groupe d’âge 25-35
  • Les données de marché montrent que nous avons principalement 3 profils de consommateurs pour nos produits

 

Relations et corrélations

Les cas où un élément change en fonction d’un autre élément

Par exemple:

  • Chaque fois que nous augmentons le prix de vente du produit x, les ventes du produit y augmentent
  • Les départements dont les employés peuvent travailler de la maison le vendredi, affichent un taux d’absentéisme de 50% inférieur
  • Plus le taux d’appels entrant augmente, plus les ventes augmentent
  • Plus les employés ont acccès à des activités sociales, plus leur taux de satisfaction augmente
  • Chaque fois que le porte-parole de l’entreprise s’adresse aux médias, les ventes augmentent de 25% dans les deux semaines qui suivent

 

Distribution

Les cas où l’on étudie des résultats (sondages, tests de laboratoires, examens essais,, etc.)

Par exemple:

  • Les étudiants ont mentionné que l’option A était la plus favorable
  • La plupart des employés avaient une mauvaise opinion de ce service
  • Parmi les options disponibles, les répondants ont préféré les options B, D et F
  • Les clients ont spécifié que les 3 services les plus appréciés étaient les services C, F, G
  • Le sondage démontre que x% des employés ont déjà songé à quitter l’entreprise
  • Les employés croient que les marchés B et E devraient être les prochains marchés à être développés

 

Un seul chiffre

Les cas où on a besoin de montrer seulement un chiffre important

Par exemple:

  • Nos employés ont atteint une note de 88 en moyenne sur leurs tests pratiques
  • En moyenne, nos machines sont occupées 85% du temps
  • Nous avons servi 125,000 clients l’an dernier
  • 7 consommateurs sur 10 préfèrent notre marque à celle de nos compétiteurs
  • Seulement 25% de nos employés ont adhéré à notre programme de RVER
  • Les probabilités que l’entreprise ne puisse rencontrer ses obligations sont de 1 sur 10 millions
  • Le compte de dépenses annuel moyen par employé l’an dernier était de 9,500$

 

Tri, rang

Les cas où l’on souhaite trier des résultats

Par exemple:

  • Voici les 5 meilleurs clients de l’entreprise, par ordre d’importance
  • Voici les 10 comptes à recevoir les plus élevés, par ordre chronologique
  • Voici la liste des produits à commander pour éviter une rupture éminente d’inventaire, par ordre d’importance
  • Voici la liste de principaux compétiteurs de l’entreprise, en fonction de leur chiffre d’affaires

 

Géographie

Les cas où l’on souhaite mettre en évidence un comportement géographique

Par exemple:

  • Visualiser géographiquement des bureaux, des succursales, des clients, des compétiteurs ou d’autres éléments
  • Comparer des données par localisation (comparaison de cartes géographiques ou utilisation de couleurs et de taille pour faire des distinctions)
  • Comprendre les rapprochements à faire entre les données situées à proximité (regrouper les données avec des caractéristiques similaires)
  • Mesurer la taille d’un marché ou montrer la couverture d’un territoire (marchés primaires, secondaires, tertiaires)
  • Montrer les parts de marché par localisation
  • Déterminer ce qui est aux environs ou concommitants
  • Découvrir où sont les points chauds, les anomalies, les données hors norme
  • Découvrir quelles sont les tendances locales, régionales, globales

 

Réseaux, logique, circulation

Les cas où l’on souhaite mettre en évidence un flux d’information

Par exemple:

  • Visualiser le réseau de distribution de l’entreprise
  • Visualiser le trajet d’un produit sur la chaîne de montage (chacune des étapes)
  • Visualiser les interactions entre différents départements
  • Visualiser les différents stades de vente depuis la prospection jusqu’à la transaction
  • Visualiser les étapes de l’évolution normale d’un employé dans l’entreprise

 


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Sophie Marchand

Instigatrice du CFO masqué, Sophie Marchand est détentrice d’une M.Sc. en finance corporative, d’un titre comptable CPA, CGA, d’un titre MVP (Most valuable professional) Excel et d'un titre MVP Data Platform de Microsoft, et cumule de nombreuses années d’expérience dans le milieu des affaires. Elle se spécialise particulièrement en modélisation financière et en intelligence d’affaires. À ce titre, elle développe des modèles financiers rigoureux, des tableaux de bord sophistiqués et des outils de gestion performants. Elle offre ses services en tant que consultante, formatrice et conférencière.

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