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Graphique Stream Graph

graphique stream graph

Description

Également connu sous le nom de ThemeRiver ou surfaces fluides interpolées.

This visualisation is a variation of a graphique à aires empilées, mais au lieu de tracer les valeurs par rapport à un axe fixe et rectiligne, le Stream Graph comporte des valeurs réparties autour d'une ligne de base centrale variable. Les Stream Graphs affichent les changements de données dans le temps de différentes catégories à travers des formes fluides et organiques qui ressemblent quelque peu à un cours d'eau. Cela les rend plus esthétiques et plus attrayants.

Dans un Stream Graph, la taille de chaque forme est proportionnelle aux valeurs de chaque catégorie. L'axe parallèle au flux est utilisé pour l'échelle de temps. La couleur peut être utilisée pour distinguer chaque catégorie ou pour visualiser une variable quantitative supplémentaire en variant la nuance de couleur.

Les Stream Graphs sont idéaux pour afficher des ensembles de données très volumineux afin de découvrir les tendances et les modèles qui évoluent dans le temps dans une série de catégories différentes. Par exemple, les pics et les creux saisonniers dans la forme du flux peuvent suggérer un modèle périodique. Un Stream Graph peut également être utilisé pour visualiser la volatilité dans le temps d'un grand groupe d'actifs.

L'inconvénient des Stream Graphs est qu'ils souffrent de problèmes de lisibilité, car ils sont souvent très encombrés de grands ensembles de données. Les catégories avec des valeurs plus petites sont souvent noyées pour faire place à des catégories avec des valeurs beaucoup plus grandes, ce qui rend très difficile la visualisation de toutes les données. Il est également impossible de lire les valeurs exactes visualisées dans un Stream Graph, car il n'y a pas d'axe de valeur à utiliser comme référence.

Par conséquent, les Stream Graphs doivent être réservés aux publics qui n'ont pas l'intention de passer beaucoup de temps à déchiffrer le graphique et à explorer ses données. Les graphiques en flux sont plus adaptés pour donner une vue plus générale des données. Ils ont également tendance à fonctionner beaucoup mieux en tant que pièces interactives plutôt qu'en tant que graphiques statiques ou imprimés.



Fonctions

Données dans le temps
Modèles




Anatomie

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