# Etre guidé dans le choix du type de dataviz Face à l'étendue des possibilités de représentation il n'est pas toujours facile de choisir. Plusieurs principes doivent prévaloir : 1. C'est **la nature des données** qui constitue le paramètre déterminant. La forme graphique n'est là que pour mettre en valeur les données, en extraire du sens, un message. 2. Le type de graphique dépend également **du message** : veut on montrer une évolution ? une corrélation ? une répartition ? 3. **Plusieurs essais** avec les données dans un tableur peuvent aider à sélectionner la famille de graphique appropriée avant d'utiliser une plateforme de datavisualisation. Il est également possible d'utiliser des outils en ligne qui aiguillent l'utilisateur vers les représentations les plus adaptées en fonction du nombre de variables, du type de variable et de l'organisation des données. {% hint style="danger" %} Ces outils ont pour inconvénient d'être en anglais avec des noms de dataviz qui n'ont pas toujours d'équivalent en Français. Par ailleurs ces diagrammes décisionnels ne renvoient pas toujours vers les logiciels capables de créer les représentations qu'ils proposent. {% endhint %} --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://opendatafrance.gitbook.io/editorialisation-des-donnees-publiques/mettre-en-oeuvre-son-projet-dataviz/etre-guide-dans-le-choix-du-type-de-dataviz.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.