Comment utiliser le visuel TREEMAP dans Power BI ?

Dans cet article, je vous guide pas à pas pour maîtriser la création d'un graphique Treemap dans Power BI. Ce tutoriel s'appuie sur un exemple concret et simple à reproduire, parfait pour ceux qui souhaitent visualiser efficacement des données de stocks alimentaires. Nous verrons ensemble comment charger les données, configurer le Treemap et enrichir la visualisation pour la rendre à la fois claire et informative.

Qu'est-ce qu'un Treemap et pourquoi l'utiliser ?

Un Treemap est un graphique de type hiérarchique qui permet de visualiser plusieurs catégories et sous-catégories sous forme de rectangles imbriqués. Chaque rectangle a une taille proportionnelle à une valeur quantitative, ce qui facilite la compréhension des parts relatives dans un ensemble complexe.

Dans le contexte de la gestion de stocks, par exemple, un Treemap permet de rapidement identifier les éléments qui occupent le plus d'espace ou qui représentent le plus de valeur, sans avoir besoin de parcourir des tableaux interminables. C'est un outil puissant pour prendre des décisions basées sur la visualisation des données.

Chargement des données : la base de votre Treemap

Pour créer un Treemap pertinent, il faut d'abord charger des données structurées. Ici, j'utilise un dataset que j'ai beaucoup utilisé dans mes vidéos, intitulé Stocks Aliments. Ce fichier contient des informations sur différents aliments, répartis en catégories telles que fruits et légumes, avec des détails sur les quantités en kilos et les coûts associés.

Vous pouvez télécharger ces données directement via les ressources disponibles en description. Ce fichier Excel contient un seul onglet, ce qui simplifie le travail. Une fois importé dans Power BI, nous sommes prêts à créer notre visuel.

Créer un Treemap dans Power BI : étape par étape

Insertion du visuel Treemap

Dans Power BI, le visuel Treemap se trouve dans la section des graphiques standards. Il suffit de cliquer dessus pour l'insérer sur votre rapport. Pour faciliter la démonstration, je vous conseille d'agrandir la zone du graphique afin d'avoir une meilleure visibilité des données.

Définition des axes et des valeurs

La première étape consiste à définir la segmentation principale dans le graphique. Ici, nous allons glisser le champ Catégorie dans le champ Catégorie du Treemap. Cela permet de segmenter nos données en fruits et légumes.

Ensuite, on glisse le champ Unités au kilo dans la zone Valeur. Immédiatement, le Treemap affiche les parts relatives des kilos stockés pour chaque catégorie. Par exemple, on constate qu'il y a beaucoup plus de légumes en stock que de fruits, ce qui est visible dans la taille respective des rectangles.

Décomposer les catégories en éléments détaillés

Pour aller plus loin, il est possible d'ajouter un niveau de détail. En glissant le champ Élément dans la zone Détail, chaque catégorie se décompose en ses différents aliments. On distingue ainsi clairement quels légumes ou quels fruits occupent la plus grande part du stock.

Dans notre exemple, on remarque que parmi les légumes, les choux-fleurs et les oignons représentent les plus grosses masses, chacun autour de 600 kilos. Ce niveau de détail est essentiel pour comprendre la répartition précise des stocks.

Analyser les données avec précision : les pièges à éviter

Une remarque importante à garder en tête : le Treemap utilise la taille des rectangles pour représenter les quantités. Cependant, cette représentation visuelle peut parfois être trompeuse. Par exemple, même si les poireaux et les choux-fleurs ont la même quantité en kilos (600 kg), la taille des rectangles peut sembler différente.

Pour éviter toute confusion, il est conseillé d'ajouter les étiquettes de données sur le graphique. Cela permet d'afficher clairement les valeurs numériques, renforçant ainsi la compréhension.

Enrichir le Treemap avec des informations complémentaires

Le Treemap peut être encore plus utile en ajoutant des informations supplémentaires dans les info-bulles, ces petites fenêtres qui apparaissent au survol d'un élément. Par exemple, en intégrant le prix au kilo et le coût total dans les info-bulles, on obtient une vision plus complète.

Pour illustrer, prenons les choux-fleurs : on a 600 kilos, mais cela représente un coût total de 480 euros. Les oignons, également à 600 kilos, peuvent avoir un coût différent. Cette double information permet de mieux juger non seulement la quantité mais aussi la valeur financière des stocks.

Personnaliser l'apparence de votre Treemap

Power BI offre quelques options de personnalisation pour améliorer l'esthétique et la lisibilité du Treemap. Voici quelques conseils :

• Couleurs : Choisissez des couleurs distinctes pour différencier les catégories. Par exemple, un bleu foncé pour les légumes et un bleu plus clair pour les fruits. Cela aide à garder une cohérence visuelle tout en facilitant la distinction.
• Étiquettes de données : Activez-les pour afficher directement les valeurs sur chaque rectangle. Vous pouvez les mettre en gras pour qu'elles ressortent davantage.
• Filtres : Verrouillez les filtres si vous souhaitez maintenir une vue constante pendant votre analyse.

Ces ajustements simples rendent votre Treemap plus professionnel et agréable à consulter.

Applications pratiques et conseils pour aller plus loin

Le Treemap est un outil polyvalent qui s'adapte à de nombreux domaines, pas seulement la gestion de stocks alimentaires. Vous pouvez l'utiliser pour :

• Visualiser la répartition des ventes par produit et catégorie
• Analyser la composition d'un portefeuille financier
• Suivre les performances par département dans une entreprise
• Explorer les données démographiques ou géographiques

Pour approfondir vos compétences sur Power BI, je vous invite à consulter des formations spécialisées qui vous permettront de maîtriser tous les aspects de cet outil puissant.

Conclusion

Créer un Treemap dans Power BI est une opération accessible, rapide et très utile pour visualiser des données hiérarchiques et quantitatives. En suivant les étapes que je vous ai détaillées, vous serez capable de :

1. Charger vos données correctement
2. Insérer et configurer un Treemap
3. Décomposer vos catégories en éléments détaillés
4. Ajouter des informations complémentaires pour enrichir la lecture
5. Personnaliser l'apparence pour optimiser la compréhension

Ce type de graphique peut véritablement changer la manière dont vous interprétez vos données, en rendant l'information plus visuelle, intuitive et actionnable.

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