Comment faire un nuage de point (scatterplot) dans Tableau ?

Temps de préparation : 5 minutes

Niveau de difficulté : Facile

Objectif : Faire un graphique Scatterplot (ou nuage de point)

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Le scatterplot, ou nuage de point, est un outil essentiel pour visualiser la relation entre deux variables quantitatives. Dans ce guide, nous vous accompagnons pas à pas pour construire un scatterplot dans Tableau Desktop. Ce type de graphique est particulièrement adapté pour identifier des tendances, des clusters ou des corrélations au sein de vos données.

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Données nécessaire :

• 1 jeu de données, comme l’accélérateur Vue d'ensemble des performances des e-mails,
• 2 mesures, comme le nombre d’envoies de mail et le nombre de mails ouverts,
• 1 dimension, telles que les ID, Pays ou Zone géographiques.

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Instructions :

1. Glissez la mesure Sent email dans les Colonnes,
2. Glissez la seconde mesure Clickthrought Emails dans les Lignes,
3. Glissez la dimension Mailing ID dans l’onglet Détails du repère,
4. Ajouter une Ligne de tendance à partir de l’onglet Analyse.

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Analyse

Ce scatterplot analyse la relation entre le nombre d'e-mails envoyés et le nombre de clics obtenus. Chaque point représente une campagne d'emailing unique, identifiée par un "Mailing ID".

Dans cet exemple, nous constatons une relation positive entre ces deux variables : à mesure que le nombre d'e-mails envoyés augmente, le nombre de clics tend à suivre cette même tendance. Cependant, certains points s'écartent de la ligne de tendance, mettant en lumière des campagnes où le taux de clics est disproportionné par rapport au volume d'e-mails envoyés. Ces écarts révèlent des performances atypiques, qu'elles soient supérieures ou inférieures à la norme. L'analyse de ces campagnes spécifiques peut nous apporter des insights précieux sur les facteurs influençant leur succès, tels que le contenu des e-mails, l'audience ciblée ou le moment de l'envoi.

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Conseils d’expert :

Voici quelques conseils pour analyser et tirer le meilleur parti de votre scatterplot :

• Utilisez la ligne de tendance pour visualiser la direction générale de la relation entre les deux variables. Une ligne ascendante indique une corrélation positive, tandis qu'une ligne descendante révèle une corrélation négative.
• Repérez les points qui s'écartent significativement de la ligne de tendance, car ils peuvent indiquer des données ayant des performances exceptionnelles ou des anomalies qui méritent une analyse plus approfondie.
• Utilisez des couleurs, des tailles ou des étiquettes pour distinguer et identifier les données selon des critères supplémentaires.
• Veillez à bien lire les échelles des axes d'un scatterplot pour assurer une interprétation précise et une compréhension optimale des données.

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