Nuage de points
Le nuage de points (XY) affiche deux séries de valeurs numériques comme coordonnées X et Y pour révéler une corrélation entre deux variables. Contrairement aux graphiques en courbes, les deux axes sont numériques. Il est souvent complété par une courbe de tendance pour visualiser la relation entre les variables.
À quoi sert un nuage de points dans Excel ?
Le nuage de points te permet de visualiser la relation entre deux variables numériques. Chaque point du graphique représente une observation avec sa valeur X et sa valeur Y. Si les points forment un alignement (montant ou descendant), tu as une corrélation. S'ils sont dispersés sans pattern, les deux variables sont indépendantes. C'est l'outil de base pour répondre à la question "est-ce que ces deux choses sont liées ?".
Tu vas l'utiliser pour analyser des relations comme prix vs quantité vendue, budget publicitaire vs nombre de leads, ancienneté vs salaire, superficie vs loyer. En ajoutant une courbe de tendance, tu peux quantifier la relation et même faire des projections. Le nuage de points est indispensable en analyse de données dès que tu veux aller au-delà du simple constat et comprendre les mécanismes derrière les chiffres.
Nuage de points : exemples concrets
Exemple 1 : Commercial : identifier la relation entre remise et volume de commande
Tu es commercial dans une entreprise de distribution de produits d'entretien. Tu veux savoir si les remises que tu accordes ont un réel impact sur le volume commandé. Tu as un tableau de 150 commandes avec le pourcentage de remise (X) et le montant total de la commande (Y).
Tu sélectionnes les deux colonnes et tu insères un nuage de points (Insertion > Graphique XY). Chaque commande apparaît comme un point sur le graphique. Tu observes que les points forment un nuage légèrement ascendant : les commandes avec des remises plus élevées ont tendance à être plus importantes, mais la dispersion est large. Certaines grosses commandes n'ont eu aucune remise.
Tu ajoutes une courbe de tendance linéaire (clic droit > Ajouter une courbe de tendance > Linéaire) et tu affiches le R2. Le coefficient est de 0,35, ce qui signifie que la remise n'explique que 35 % de la variation du montant. Tu peux montrer à ton directeur que les remises ont un effet modéré, mais que d'autres facteurs (saison, type de client) pèsent davantage.
Exemple 2 : Responsable qualité : détecter les anomalies de production
Tu es responsable qualité dans une usine de fabrication de composants électroniques. Tu analyses la relation entre la température du four (X) et le taux de défauts (Y) sur 200 lots de production. L'objectif est de trouver la plage de température optimale.
Tu crées un nuage de points avec la température en axe horizontal et le taux de défauts en axe vertical. Les points dessinent une courbe en U : le taux de défauts est élevé en dessous de 180 degrés, minimal entre 195 et 210 degrés, et remonte au-dessus de 220 degrés. Un graphique en courbes n'aurait pas montré cette dispersion : tu aurais vu une moyenne lissée qui masque les variations lot par lot.
Tu ajoutes une courbe de tendance polynomiale d'ordre 2 pour modéliser cette relation en U. Tu identifies aussi 3 points isolés (des lots avec un taux de défauts anormal malgré une température correcte) qui méritent une investigation spécifique. Le nuage de points te permet à la fois de comprendre la tendance générale et de repérer les exceptions.
- #1 Ajoute une courbe de tendance (clic droit sur les points > Ajouter une courbe de tendance) pour visualiser la relation. Coche "Afficher le R2" pour savoir si la corrélation est forte (R2 > 0,7) ou faible (R2 < 0,3).
- #2 Pour identifier des points spécifiques dans le nuage, active les étiquettes de données (clic droit > Ajouter des étiquettes) et choisis "Valeur à partir des cellules" pour afficher le nom de chaque observation à côté de son point.
- #3 Si les deux variables ont des échelles très différentes, vérifie que les deux axes démarrent à zéro pour ne pas déformer visuellement la corrélation.
Une corrélation visible dans un nuage de points ne signifie pas une relation de cause à effet. Deux variables peuvent être corrélées sans que l'une cause l'autre (corrélation vs causalité).
Les erreurs courantes avec le nuage de points
✕ Confondre le nuage de points avec le graphique en courbes
Le graphique en courbes et le nuage de points se ressemblent si tu relies les points. Mais ils fonctionnent différemment : le graphique en courbes a un axe X catégoriel (les points sont espacés régulièrement, quel que soit l'écart entre les valeurs), tandis que le nuage de points a deux axes numériques (l'espacement des points reflète les valeurs réelles).
Si tu utilises un graphique en courbes pour des données X numériques non régulières (par exemple des prix à 10, 15, 50, 120 euros), les points seront espacés uniformément sur l'axe, ce qui déforme complètement la visualisation. Le nuage de points les placerait correctement en respectant les écarts réels.
Solution : Utilise le nuage de points (XY) chaque fois que les deux axes sont des valeurs numériques et que tu veux respecter les écarts réels entre les valeurs. Réserve le graphique en courbes aux séries chronologiques avec des intervalles réguliers (jours, mois, trimestres).
✕ Conclure à une relation sans vérifier le coefficient R2
Tu vois quelques points qui semblent dessiner une tendance et tu en conclus que les deux variables sont liées. Mais l'œil humain est programmé pour trouver des patterns même là où il n'y en a pas. Un nuage dispersé peut donner l'impression d'une tendance si on ne regarde que quelques points.
Sans le coefficient de détermination (R2), tu n'as aucune base objective pour affirmer qu'une corrélation existe. Un R2 de 0,05 signifie que la variable X n'explique que 5 % de la variation de Y, ce qui est négligeable même si la courbe de tendance "a l'air" cohérente.
Solution : Affiche toujours le R2 (clic droit sur la courbe de tendance > Options > Afficher le coefficient de détermination). Un R2 supérieur à 0,5 indique une corrélation modérée, supérieur à 0,7 une corrélation forte. En dessous de 0,3, la relation est trop faible pour en tirer des conclusions.
Questions fréquentes sur le nuage de points
Sélectionne deux colonnes de données numériques (la première sera l'axe X, la deuxième l'axe Y), puis va dans Insertion > Graphique XY (nuage de points). Choisis le sous-type "Points seuls" pour un nuage classique. Excel place chaque ligne de données comme un point sur le graphique. Tu peux ensuite ajouter une courbe de tendance en cliquant droit sur les points. Si tu veux un nuage avec des points reliés, choisis le sous-type avec lignes, mais le nuage classique sans lignes est le plus courant.
Clique droit sur les points du nuage et choisis Ajouter une courbe de tendance. Excel te propose plusieurs types : linéaire (droite), exponentielle, polynomiale, logarithmique et puissance. Commence par la tendance linéaire. Dans les options, coche "Afficher l'équation sur le graphique" et "Afficher le coefficient de détermination (R2)". Si la droite ne colle pas bien aux données (R2 faible), essaie un polynôme d'ordre 2 ou 3 qui peut mieux capter les courbes dans les données.
Le nuage de points affiche deux variables (X et Y) sous forme de points tous de même taille. Le graphique en bulles ajoute une troisième variable : la taille de chaque bulle représente une troisième valeur (par exemple le chiffre d'affaires). Le graphique en bulles est donc un nuage de points enrichi qui permet de visualiser trois dimensions de données en même temps. Tu le trouves dans Insertion > Graphiques > Bulles.
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