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sourceDocument: Yokohama Platform Analytics
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    - yokohama

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    - Yokohama Platform Analytics

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    - Platform


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# Vue d'ensemble des types de visualisations de données

# Vue d'ensemble des types de visualisations de données {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Yokohama
* 
* Mis à jour 30 janv. 2025
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 8 minutes de lecture

Lorsque vous créez une visualisation de données, vous sélectionnez le type de graphique à afficher. Chaque type de visualisation est adapté pour afficher des données différentes.

## Visualisations à scores {#data-visualization-type-overview__section_m2w_hft_4tb}

Ce type de visualisation de données affiche une valeur ou un score unique sous forme de nombre ou de pourcentage. Les scores sont souvent utilisés pour comparer une valeur ou une mesure particulière à une cible ou à un point de référence. Ils peuvent être utiles pour suivre les progrès ou identifier les domaines à améliorer, par exemple montrer les performances globales d'une entreprise ou d'une division.  
{#data-visualization-type-overview__table_sth_yqq_5x__entry__2}

| Visualisation | Description |
|-|-|
| [Visualisation des scores uniques](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/h4nI4CXuhdZavDSyBaCWKg "Utilisez un score unique pour afficher une valeur sous forme de nombre ou de pourcentage. Visualisez la comparaison de la valeur par rapport à une cible ou à un point de référence, pour suivre les progrès ou pour identifier des domaines à améliorer.") ![]() | Les visualisations à score unique affichent une valeur agrégée unique qui est importante pour votre entreprise. [Exemple de visualisation à score unique](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/2X6JvjYoK4qYPDDxmabvEw "Utilisez une visualisation à score unique lorsque vous souhaitez afficher une valeur ou une mesure unique, comme le chiffre d’affaires global ou le nombre d’incidents ouverts. Le score de base visualise une valeur unique avec un en-tête descriptif et un horodatage.") |
| [Visualisation de cadran](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/FkISPnwlGmZ9_FwguQeA1A "Utilisez une visualisation à cadran pour indiquer où se situe une valeur entre les valeurs minimales et maximales attendues. Utilisez la visualisation à cadran pour comparer une valeur à une cible ou à un point de référence, suivre les progrès ou identifier les domaines à améliorer.") ![]() | Les visualisations de cadran indiquent où se situe une valeur unique dans une plage comprise entre une valeur minimale et une valeur maximale attendues. Visuellement, une \<\< aiguille \>\> pointe vers la valeur et le cadran est coloré lorsque les valeurs atteignent l'aiguille. [Exemple de visualisation à cadran](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/5Wm2_TKQQO7vcSanE8JQ3A "Les visualisations de cadran indiquent où se situe une valeur unique dans une plage comprise entre une valeur minimale et une valeur maximale attendues. Visuellement, une « aiguille » pointe vers la valeur et le cadran est coloré lorsque les valeurs atteignent l'aiguille.") |
| [Évaluer la visualisation](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Zoa42YtUXVdtTFFoxOHZ9g "Une visualisation à jauge indique où se situe une valeur entre les valeurs minimales et maximales attendues. Utilisez la visualisation à jauge pour suivre la progression avec des plages de valeurs à code couleur.") ![]() | Comme les cadrans, les jauges indiquent où se situe une valeur unique dans une plage comprise entre une valeur minimale et une valeur maximale attendues. Outre la fonctionnalité de cadran, vous pouvez définir des plages de données colorées pour aider les utilisateurs à comprendre ce que la valeur représente. [Exemple de visualisation à jauge](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7gbmzZnCoOg8syYnRD5EZQ "Comme les cadrans, les jauges indiquent où se situe une valeur unique dans une plage comprise entre une valeur minimale et une valeur maximale attendues. Outre la fonctionnalité de cadran, vous pouvez définir des plages de données colorées pour aider les utilisateurs à comprendre ce que la valeur représente.") |
[ ]

{#data-visualization-type-overview__table_sth_yqq_5x}

## Visualisations de séries chronologiques {#data-visualization-type-overview__section_ljk_bjq_g5b}

Les visualisations de séries chronologiques affichent des données collectées au fil du temps. Tous les types de visualisation de séries chronologiques partagent des options de configuration. Leur cas d'utilisation diffère selon que vous souhaitez mettre en évidence les tendances des données ou les différences entre des points de données individuels. Pour en savoir plus sur ces cas d'utilisation, reportez-vous à la section [Créer des visualisations de séries chronologiques](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/iT9AaZtrJ5lhqVvBPTX2Hg "Afficher les changements dans les données au fil du temps. Utilisez différents graphiques de séries chronologiques pour mettre en évidence différents aspects des données, tels que des tendances ou des valeurs individuelles.").  
Remarque :  
Outre les données provenant de vos instances et des sources de données importées, vous pouvez également utiliser les données MetricBase dans des visualisations de séries chronologiques. Pour plus d'informations, consultez [Application MetricBase](https://www.servicenow.com/docs/access?context=metricbase&version=yokohama&pubname=yokohama-servicenow-platform&ft:locale=en-US).  
{#data-visualization-type-overview__table_time-series__entry__2}{#data-visualization-type-overview__table_time-series__entry__3}

| Visualisation | Description et cas d'utilisation |
| Visualisation des tendances dans une source de données ||
|-|-|
| Ligne ![Visualisation en ligne]() | Montre comment une ou plusieurs valeurs changent au fil du temps en connectant une série de points de données avec des lignes droites. Utilisez une visualisation linéaire pour dégager une tendance dans les données. Considérez les visualisations linéaires comme le choix par défaut pour l'affichage d'une série chronologique. Si vous n'êtes pas sûr de la visualisation à adopter, utilisez une visualisation linéaire. |
| Spline ![Visualisation spline]() | Montre comment une ou plusieurs valeurs changent au fil du temps en connectant une série de points de données avec une courbe ajustée. La courbe met l'accent sur la tendance sur des points de données individuels. Les graphiques spline vous permettent de prendre un ensemble limité de points de données connus et des valeurs intermédiaires approximatives. |
| Cloud de points ![Visualisation de nuage de points : moyenne]() | Affiche les points non reliés pour les valeurs sur l'axe des ordonnées en fonction du temps sur l'axe des abscisses. Habituellement, la ligne de tendance est également affichée. À utiliser lorsque des données dispersées ne peuvent pas être utilement connectées par une ligne. |
| Comparaison des scores dans une source de données ||
| Colonne ![Visualisation à colonne]() | Affiche les changements dans les données au fil du temps en affichant les valeurs sous forme de colonnes verticales proportionnelles. Utilisez cette option pour visualiser les changements dans une source de données ou pour comparer des sources de données. Pour comparer des sources de données avec une visualisation à colonnes, ajoutez des sources de données à la visualisation ou placez plusieurs visualisations à colonnes les unes à côté des autres dans un tableau de bord. |
| Étape ![]() | Met en évidence les changements dans une source de données entre des points distincts dans le temps. Utilisez cette visualisation pour afficher les petits changements graduels, en particulier lorsqu'une visualisation linéaire brouille les données. |
| Comparaison des scores ou des tendances entre les sources de données ||
| Surface ![]() | Ressemble à une visualisation linéaire, mais la zone entre l'axe et la ligne est soulignée par des couleurs. À utiliser avec plusieurs sources de données pour mettre en évidence la contribution relative de chaque source de données à l'ensemble. |
[Tableau 1. Types de visualisations de séries chronologiques]

{#data-visualization-type-overview__table_time-series}

## Visualisations à barres {#data-visualization-type-overview__section_yl5_y4q_g5b}

Les visualisations à barres vous permettent de comparer des scores entre différentes dimensions de données. Des types de visualisation à barres horizontales et verticales sont disponibles. Ils partagent toutes les options de configuration. En général, utilisez des barres horizontales pour les données nominales ou catégorielles. Utilisez des barres verticales pour les données ordinales ou séquentielles. Utilisez différentes couleurs ou motifs pour distinguer différents groupes ou catégories. Pour plus d'informations, consultez [Créer une visualisation de données à barres horizontales ou verticales](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GKAxUqEznyzolZ~bcwkPlA "Utilisez les visualisations à barres pour afficher des informations dans des segments proportionnels aux valeurs qu’elles représentent. Les visualisations à barres verticales et horizontales comparent des valeurs numériques qui représentent des données nominales ou ordinales.").  
{#data-visualization-type-overview__table_js4_h4f_s5b__entry__2}

| Visualisation | Description |
|-|-|
| [Visualisation à barres horizontales](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GKAxUqEznyzolZ~bcwkPlA "Utilisez les visualisations à barres pour afficher des informations dans des segments proportionnels aux valeurs qu’elles représentent. Les visualisations à barres verticales et horizontales comparent des valeurs numériques qui représentent des données nominales ou ordinales.") ![]() | Les visualisations à barres affichent des catégories étiquetées sur un axe et des valeurs sur l'autre. Utilisez des barres verticales pour comparer des données ordinales, en particulier lorsqu'il n'y a pas trop de catégories, telles que les chiffres de vente regroupés en catégories. Utilisez des graphiques à barres horizontales avec des données nominales, telles que la gravité de l'incident ou le groupe d'affectation. * [Exemple de visualisation à barres horizontales](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ZGGFPfxUGLCPuBV8uLzAJA "Les visualisations à barres horizontales vous permettent d’afficher la taille ou la fréquence comparative de différentes catégories ou groupes, tels que la priorité d’incident ou le groupe de ventes. Vous pouvez également ajouter un groupe par ou une pile par à une visualisation à barre, telle que le groupe d’affectation.") * [Exemple de visualisation à barres verticales](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/y~~N0p5trvJKp2NlpsaXxQ "Les visualisations à barres verticales vous permettent d’afficher la taille ou la fréquence comparative de différentes catégories ou groupes, par exemple, les ventes dans différentes régions ou sur différentes périodes. L’axe X d’une verticale affiche généralement une valeur numérique telle que des années ou des tranches de dates, des tranches d’âge ou des échelles de salaires.") {#data-visualization-type-overview__ul_ggl_syc_gyb}Les visualisations à barres de Pareto vous aident à identifier la dimension la plus importante dans un large ensemble de dimensions. Les colonnes affichent les données par ordre décroissant. Une ligne indique le pourcentage cumulé. Les diagrammes de Pareto contiennent des graphiques à barres et linéaires. Les barres affichent les données par ordre décroissant, de gauche à droite, et le graphique linéaire affiche les totaux cumulés de chaque catégorie dans le même ordre. L'axe Y de gauche représente le nombre d'enregistrements, et l'axe Y de droite représente le pourcentage cumulé du nombre total d'enregistrements évalués. |
| [Visualisation à barres verticales](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GKAxUqEznyzolZ~bcwkPlA "Utilisez les visualisations à barres pour afficher des informations dans des segments proportionnels aux valeurs qu’elles représentent. Les visualisations à barres verticales et horizontales comparent des valeurs numériques qui représentent des données nominales ou ordinales.") ![]() | Les visualisations à barres affichent des catégories étiquetées sur un axe et des valeurs sur l'autre. Utilisez des barres verticales pour comparer des données ordinales, en particulier lorsqu'il n'y a pas trop de catégories, telles que les chiffres de vente regroupés en catégories. Utilisez des graphiques à barres horizontales avec des données nominales, telles que la gravité de l'incident ou le groupe d'affectation. * [Exemple de visualisation à barres horizontales](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ZGGFPfxUGLCPuBV8uLzAJA "Les visualisations à barres horizontales vous permettent d’afficher la taille ou la fréquence comparative de différentes catégories ou groupes, tels que la priorité d’incident ou le groupe de ventes. Vous pouvez également ajouter un groupe par ou une pile par à une visualisation à barre, telle que le groupe d’affectation.") * [Exemple de visualisation à barres verticales](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/y~~N0p5trvJKp2NlpsaXxQ "Les visualisations à barres verticales vous permettent d’afficher la taille ou la fréquence comparative de différentes catégories ou groupes, par exemple, les ventes dans différentes régions ou sur différentes périodes. L’axe X d’une verticale affiche généralement une valeur numérique telle que des années ou des tranches de dates, des tranches d’âge ou des échelles de salaires.") {#data-visualization-type-overview__ul_ggl_syc_gyb}Les visualisations à barres de Pareto vous aident à identifier la dimension la plus importante dans un large ensemble de dimensions. Les colonnes affichent les données par ordre décroissant. Une ligne indique le pourcentage cumulé. Les diagrammes de Pareto contiennent des graphiques à barres et linéaires. Les barres affichent les données par ordre décroissant, de gauche à droite, et le graphique linéaire affiche les totaux cumulés de chaque catégorie dans le même ordre. L'axe Y de gauche représente le nombre d'enregistrements, et l'axe Y de droite représente le pourcentage cumulé du nombre total d'enregistrements évalués. |
| [Visualisation à barres de Pareto](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/6B2nT6PULSs4tKsOj7HTbg "Utilisez une visualisation en barre de Pareto pour identifier la dimension la plus importante dans un grand ensemble de dimensions. Les colonnes de visualisation de la barre de Pareto affichent les données par ordre décroissant. Une ligne indique le pourcentage cumulé.") ![Visualisation de données de type barre de Pareto]() | Les visualisations à barres affichent des catégories étiquetées sur un axe et des valeurs sur l'autre. Utilisez des barres verticales pour comparer des données ordinales, en particulier lorsqu'il n'y a pas trop de catégories, telles que les chiffres de vente regroupés en catégories. Utilisez des graphiques à barres horizontales avec des données nominales, telles que la gravité de l'incident ou le groupe d'affectation. * [Exemple de visualisation à barres horizontales](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ZGGFPfxUGLCPuBV8uLzAJA "Les visualisations à barres horizontales vous permettent d’afficher la taille ou la fréquence comparative de différentes catégories ou groupes, tels que la priorité d’incident ou le groupe de ventes. Vous pouvez également ajouter un groupe par ou une pile par à une visualisation à barre, telle que le groupe d’affectation.") * [Exemple de visualisation à barres verticales](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/y~~N0p5trvJKp2NlpsaXxQ "Les visualisations à barres verticales vous permettent d’afficher la taille ou la fréquence comparative de différentes catégories ou groupes, par exemple, les ventes dans différentes régions ou sur différentes périodes. L’axe X d’une verticale affiche généralement une valeur numérique telle que des années ou des tranches de dates, des tranches d’âge ou des échelles de salaires.") {#data-visualization-type-overview__ul_ggl_syc_gyb}Les visualisations à barres de Pareto vous aident à identifier la dimension la plus importante dans un large ensemble de dimensions. Les colonnes affichent les données par ordre décroissant. Une ligne indique le pourcentage cumulé. Les diagrammes de Pareto contiennent des graphiques à barres et linéaires. Les barres affichent les données par ordre décroissant, de gauche à droite, et le graphique linéaire affiche les totaux cumulés de chaque catégorie dans le même ordre. L'axe Y de gauche représente le nombre d'enregistrements, et l'axe Y de droite représente le pourcentage cumulé du nombre total d'enregistrements évalués. |
[ ]

{#data-visualization-type-overview__table_js4_h4f_s5b}

## Visualisations en camembert et en anneau {#data-visualization-type-overview__section_vyp_2tq_g5b}

Les visualisations en camembert et en anneau montrent la relation entre les parties et l'intégralité d'un ensemble de données. Le total des segments de ces graphiques doit atteindre 100 %. Pour plus d'informations, consultez [Créer une visualisation en camembert ou en anneau dans le Concepteur de visualisation](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GWylMTdREWu4uEqrSNWzUQ "Utilisez des visualisations en secteurs, en anneaux et en demi-anneaux pour comparer la taille des parties d’un ensemble de données à l’ensemble. Le total des segments de ces graphiques doit atteindre 100 %.").  
{#data-visualization-type-overview__table_vks_frf_s5b__entry__2}

| Visualisation | Description |
|-|-|
| [Visualisations en camembert](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GWylMTdREWu4uEqrSNWzUQ "Utilisez des visualisations en secteurs, en anneaux et en demi-anneaux pour comparer la taille des parties d’un ensemble de données à l’ensemble. Le total des segments de ces graphiques doit atteindre 100 %.") ![]() | Les graphiques en secteurs sont particulièrement efficaces pour comparer 5 à 7 segments qui totalisent 100 %, pourvu que la différence de valeur entre deux segments ne soit pas en deçà de 10 %. Les graphiques en anneau sont particulièrement efficaces pour comparer maximum cinq segments qui totalisent 100 %, pourvu que la différence de valeur entre deux segments ne soit pas en deçà de 10 %. Le centre de l'anneau peut être utilisé pour afficher des informations supplémentaires. Les graphiques en demi-cercle sont particulièrement efficaces pour comparer maximum quatre segments qui totalisent 100 %, pourvu que la différence de valeur entre deux segments ne soit pas en deçà de 10 %. * [Exemple de visualisation en camembert](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/CoON3GE3Kv8F9o_Um9ackQ "La visualisation des données en camembert utilise une forme circulaire pour afficher la proportion ou le pourcentage de différentes catégories ou groupes. Chaque partie du cercle (ou « tranche ») représente une catégorie ou un groupe différent, et la taille de chaque tranche est proportionnelle à la taille du groupe ou de la catégorie qu’elle représente.") * [Exemple de visualisation en anneau](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ozE4Mn7wcTIHdroeUzVY2w "La visualisation en anneau utilise une forme circulaire creuse pour afficher la proportion ou le pourcentage de différentes catégories ou groupes. La visualisation en demi-anneau fait le même travail que l’anneau en utilisant un demi-cercle au lieu d’un cercle complet.") {#data-visualization-type-overview__ul_wzh_nsx_pzb} |
| [Visualisations en anneau](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GWylMTdREWu4uEqrSNWzUQ "Utilisez des visualisations en secteurs, en anneaux et en demi-anneaux pour comparer la taille des parties d’un ensemble de données à l’ensemble. Le total des segments de ces graphiques doit atteindre 100 %.") ![]() | Les graphiques en secteurs sont particulièrement efficaces pour comparer 5 à 7 segments qui totalisent 100 %, pourvu que la différence de valeur entre deux segments ne soit pas en deçà de 10 %. Les graphiques en anneau sont particulièrement efficaces pour comparer maximum cinq segments qui totalisent 100 %, pourvu que la différence de valeur entre deux segments ne soit pas en deçà de 10 %. Le centre de l'anneau peut être utilisé pour afficher des informations supplémentaires. Les graphiques en demi-cercle sont particulièrement efficaces pour comparer maximum quatre segments qui totalisent 100 %, pourvu que la différence de valeur entre deux segments ne soit pas en deçà de 10 %. * [Exemple de visualisation en camembert](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/CoON3GE3Kv8F9o_Um9ackQ "La visualisation des données en camembert utilise une forme circulaire pour afficher la proportion ou le pourcentage de différentes catégories ou groupes. Chaque partie du cercle (ou « tranche ») représente une catégorie ou un groupe différent, et la taille de chaque tranche est proportionnelle à la taille du groupe ou de la catégorie qu’elle représente.") * [Exemple de visualisation en anneau](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ozE4Mn7wcTIHdroeUzVY2w "La visualisation en anneau utilise une forme circulaire creuse pour afficher la proportion ou le pourcentage de différentes catégories ou groupes. La visualisation en demi-anneau fait le même travail que l’anneau en utilisant un demi-cercle au lieu d’un cercle complet.") {#data-visualization-type-overview__ul_wzh_nsx_pzb} |
| [Visualisations en demi-cercle](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GWylMTdREWu4uEqrSNWzUQ "Utilisez des visualisations en secteurs, en anneaux et en demi-anneaux pour comparer la taille des parties d’un ensemble de données à l’ensemble. Le total des segments de ces graphiques doit atteindre 100 %.") ![]() | Les graphiques en secteurs sont particulièrement efficaces pour comparer 5 à 7 segments qui totalisent 100 %, pourvu que la différence de valeur entre deux segments ne soit pas en deçà de 10 %. Les graphiques en anneau sont particulièrement efficaces pour comparer maximum cinq segments qui totalisent 100 %, pourvu que la différence de valeur entre deux segments ne soit pas en deçà de 10 %. Le centre de l'anneau peut être utilisé pour afficher des informations supplémentaires. Les graphiques en demi-cercle sont particulièrement efficaces pour comparer maximum quatre segments qui totalisent 100 %, pourvu que la différence de valeur entre deux segments ne soit pas en deçà de 10 %. * [Exemple de visualisation en camembert](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/CoON3GE3Kv8F9o_Um9ackQ "La visualisation des données en camembert utilise une forme circulaire pour afficher la proportion ou le pourcentage de différentes catégories ou groupes. Chaque partie du cercle (ou « tranche ») représente une catégorie ou un groupe différent, et la taille de chaque tranche est proportionnelle à la taille du groupe ou de la catégorie qu’elle représente.") * [Exemple de visualisation en anneau](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ozE4Mn7wcTIHdroeUzVY2w "La visualisation en anneau utilise une forme circulaire creuse pour afficher la proportion ou le pourcentage de différentes catégories ou groupes. La visualisation en demi-anneau fait le même travail que l’anneau en utilisant un demi-cercle au lieu d’un cercle complet.") {#data-visualization-type-overview__ul_wzh_nsx_pzb} |
[ ]

{#data-visualization-type-overview__table_vks_frf_s5b}

## Graphiques multidimensionnels {#data-visualization-type-overview__section_j5f_yxq_g5b}

Les visualisations multidimensionnelles vous permettent d'afficher plusieurs variables dans un seul graphique, ce qui peut être utile pour afficher les relations entre différentes variables. Ils sont utiles lorsque vous disposez d'un grand nombre de données et que vous souhaitez trouver des schémas ou des tendances qui ne sont peut-être pas immédiatement évidents. Ils sont également utiles lorsque vous souhaitez afficher la relation entre trois variables ou plus.  
{#data-visualization-type-overview__table_uyz_dtf_s5b__entry__2}

| Visualisation | Description |
|-|-|
| [Visualisation de tableau croisé dynamique](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bcii57JWanBEahfwNXQFdg "Créez une visualisation de tableau croisé dynamique pour résumer des ensembles de données volumineux en les décomposant en plusieurs dimensions dans une seule table. Les cellules affichent chaque combinaison de valeurs de ligne et de colonne et peuvent également afficher des sous-totaux.") ![Visualisation de données de type tableau croisé dynamique - moyenne]() | Les tableaux croisés dynamiques permettent plusieurs types d'agrégation entre leurs champs. Vous pouvez également filtrer les données. Les colonnes représentent un champ ou une [répartition](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ovhhdNydRSr_rf~a~ytTKw#gloss-breakdown "Regroupement ou filtre de scores d’indicateurs basé sur un attribut qualitatif tel que la priorité, la catégorie ou le groupe d’affectation."), tandis qu'une hiérarchie de lignes représente plusieurs autres champs ou répartitions. [Exemple de visualisation de tableau croisé dynamique](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r~AnhEZ5SJtEm6zj3MVIyg "Les tableaux croisés dynamiques affichent plusieurs dimensions ou variables d’un ensemble de données. Cette visualisation affiche des cellules distinctes pour chaque combinaison de valeurs de ligne et de colonne, ainsi qu’un sous-total de colonne pour chaque ligne de premier niveau. Les informations agrégées sont présentées dans le coin supérieur gauche du graphique.") |
| [Visualisation de carte thermique](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/c~tt176s22Gc1OCbCpmbTA "Utilisez une visualisation de carte thermique pour montrer la relation entre deux champs de table ou répartitions d’indicateurs. Les changements de couleur, au fur et à mesure que vous vous déplacez le long des axes, révèlent des schémas dans la valeur d’un ou des deux champs/répartitions.") ![Visualisation de données de type carte thermique - moyenne]() | Les cartes thermiques montrent la relation entre deux champs de table ou répartitions d'indicateurs. Les changements de couleur, au fur et à mesure que vous vous déplacez le long des axes, révèlent des schémas dans la valeur d'un ou des deux champs/répartitions. [Exemple de visualisation de carte thermique](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/EpFrJyMZYzPm~yeUXlEdRQ "La visualisation des données de la carte thermique montre la relation entre deux champs de table ou répartitions d’indicateurs sous la forme d’un spectre d’ombrage entre deux couleurs. Les changements de couleur, au fur et à mesure que vous vous déplacez le long des axes, révèlent des modèles dans la valeur d’un champ ou des répartitions, ou des deux.") |
| [Visualisation de graphique à bulles](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/6EIOXZesI9RhIZMzMSlfUA "Utilisez une visualisation à bulles pour afficher plusieurs mesures distinctes sur un seul graphique. Utilisez des graphiques à bulles pour répondre à des questions binaires, par exemple si deux champs ont une relation, et pour mettre en évidence des schémas.") ![Visualisation de données dans un graphique à bulles - moyenne]() | Les graphiques à bulles sont des cercles de tailles différentes le long d'un axe vertical et d'un axe horizontal. Les axes vertical et horizontal représentent différents champs numériques, tels que des valeurs ou des montants. Utilisez la taille et la position relatives des cercles pour comparer les champs et voir leurs relations. Vous pouvez également regrouper les données sous un troisième champ, qui peut être qualitatif. Le troisième champ se différencie par sa couleur. Utilisez des graphiques à bulles pour répondre à des questions binaires, par exemple si deux champs ont une relation, et pour mettre en évidence des schémas. [Exemple de visualisation à bulles](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/KF1LsS5tu8EZkTAfzl0qxA "La visualisation de données à bulles permet de comparer des champs et de voir leurs relations.") |
[ ]

{#data-visualization-type-overview__table_uyz_dtf_s5b}

## Autres visualisations {#data-visualization-type-overview__section_gjk_c2r_g5b}

Les visualisations de données peuvent également prendre la forme de calendriers, de listes simples, de tableaux de résultats d'indicateurs et d'emplacements.  
{#data-visualization-type-overview__table_bcx_f2r_g5b__entry__2}

| Visualisation | Description |
|-|-|
| [Visualisation de rapports de calendrier](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bLd_WED_dpGFelK_sNY25Q "Créez des visualisations de rapports de calendrier pour afficher et mettre en évidence des événements pilotés par la date.") ![Visualisation de donnée de type calendrier - moyenne]() | Affiche les événements pilotés par les données au format calendrier. |
| [Tableau de résultats de l'indicateur](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/gfxbUGK3VmC4VFkdKOpfDg#create-dv-indicator-scorecard "Le composant Tableau de résultats de l’indicateur permet aux utilisateurs de visualiser et de comparer les données entre plusieurs Analyse des performances indicateurs. Il met en évidence les informations relatives au dernier score collecté, à la modification par rapport au point de données précédent, à la tendance dans le temps et à la valeur de la cible à atteindre.") ![Rapport du tableau de résultats du centre d’analyse - moyenne]() | Le composant Tableau de résultats de l'indicateur vous permet de visualiser et de comparer les données entre plusieurs Analyse des performances indicateurs. [Créer un tableau de résultats de l'indicateur](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/gfxbUGK3VmC4VFkdKOpfDg "Le composant Tableau de résultats de l’indicateur permet aux utilisateurs de visualiser et de comparer les données entre plusieurs Analyse des performances indicateurs. Il met en évidence les informations relatives au dernier score collecté, à la modification par rapport au point de données précédent, à la tendance dans le temps et à la valeur de la cible à atteindre.") |
| [Liste simple](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/tjM7aXIrHBLnIHuIL6tuNQ "Les rapports de liste affichent des données sous la forme d’une liste extensible. Par exemple, un rapport d’incident regroupé par priorité affiche uniquement les noms de priorité et un certain nombre d’enregistrements qui s’affichent si l’utilisateur sélectionne la priorité. Vous pouvez configurer l’affichage, l’affichage, le développement ou la réduction des listes.") ![Visualisation de données de type liste - moyenne]() | Affiche une liste d'enregistrements de table. Possède un ensemble de fonctionnalités réduit par rapport à un composant de liste, ce qui permet à la liste simple de tenir dans les espaces restreints. [Exemple de visualisation de liste simple](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/pIynjNvL~Iias01BungADQ "La visualisation de données de liste simple est utilisée pour afficher les données brutes sélectionnées à partir d’une table source.") |
| [Boîte à moustaches](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/E~HqmeJPmnKkQ_y~zL_a~Q "Utilisez un diagramme à moustaches pour afficher la médiane et les quartiles inférieur et supérieur des données numériques, ainsi que les valeurs aberrantes. Vous pouvez également comparer la distribution de différents groupes de ces données.") ![]() | Utilisez un diagramme à moustaches pour afficher la médiane et les quartiles inférieur et supérieur des données numériques, ainsi que les valeurs aberrantes. Vous pouvez également comparer la distribution de différents groupes de ces données. |
| [Carte géographique](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/F9f0mSJ80TeIMCsXI88pcA "Une visualisation de carte géographique montre la distribution géographique des données pour un monde, un pays, une région ou une province/un état. L’utilisation des géocartes utilise des données de table qui contiennent des informations sur l’emplacement.") ![Visualisation des données de carte géographique]() | Affiche les données par pays, état ou ville. Les utilisateurs peuvent utiliser des données de table qui contiennent des informations d'emplacement à visualiser dans le graphique. |
[ ]

{#data-visualization-type-overview__table_bcx_f2r_g5b}