Comment créer un graphique en barres empilées et en courbes pour les ventes d'une boulangerie
Créez un graphique combiné barres empilées et courbes pour les ventes au détail d'une boulangerie avec ChartGen AI. Comparez les volumes en semaine vs week-end et visualisez l'écart de ventes par catégorie de produit.
La demande au détail bascule souvent entre jours de semaine et week-ends. Pour les boulangeries, café, pain, thé et pâtisseries peuvent se vendre très différemment selon le type de jour. Dans ce tutoriel, nous utilisons ChartGen AI pour créer un graphique combiné : barres empilées pour les volumes semaine vs week-end, plus une courbe montrant l'écart entre les deux.
Ce graphique répond à des questions telles que :
- Quels produits de boulangerie se vendent le plus au total ?
- Certaines catégories sont-elles plus populaires en semaine ou le week-end ?
- Quelle catégorie a le plus grand écart semaine–week-end ?
Aperçu du jeu de données
| Fichier | Description |
|---|---|
| Bakery.csv | Jeu de données original des ventes de boulangerie au niveau transaction (une ligne par article acheté). |
| bakery_sales_revised.csv | Version nettoyée avec des noms de colonnes plus clairs et des valeurs date-heure / type de jour standardisées. |
Nous utilisons bakery_sales_revised.csv parce que les colonnes sont plus claires et que les valeurs de type de jour sont déjà standardisées.
Parcours pas à pas
Étape 1 : Importer le jeu de données des ventes de boulangerie
Ouvrez ChartGen AI et importez Bakery.csv et bakery_sales_revised.csv.
Étape 2 : Définir l'objectif du graphique
Nous voulons que le graphique montre trois choses à la fois : le volume total par catégorie top, la répartition semaine/week-end, et l'écart par catégorie. Un simple graphique en barres montre le volume mais pas l'écart ; un graphique en courbes montre l'écart mais pas la taille des catégories — un graphique combiné barres empilées et courbes est donc idéal.
Étape 3 : Rédiger la consigne du graphique
Crée un graphique combiné de barres empilées et de courbe pour les ventes au détail d'une boulangerie, avec une palette douce à faible saturation et fraîche, en tons atténués et délicats. Axe X : Top 8 catégories de produits par volume total de ventes. Axe Y primaire pour les barres empilées : nombre de ventes, empile les barres par Day Type, Weekday et Weekend, avec des libellés de segments clairs et lisibles. Axe Y secondaire pour la courbe : la valeur d'écart de ventes entre semaine et week-end pour chaque catégorie. Mets en évidence de façon proéminente la catégorie avec le plus grand écart de ventes entre semaine et week-end, avec une emphase visuelle subtile mais distincte, alignée sur le style frais à faible saturation.
| Champ du jeu de données | Comment ChartGen AI l'utilise |
|---|---|
| Items | Catégories de produits sur l'axe X |
| DayType | Groupes d'empilement : Weekday et Weekend |
| Lignes de transaction | Comptées comme volume de ventes |
| Weekday − Weekend | Utilisé comme valeur de la courbe |
| Top 8 catégories | Sélectionnées par décompte total de ventes |
Étape 4 : Générer le graphique combiné
ChartGen AI génère le graphique dans une palette douce à faible saturation : ventes en semaine en vert sauge poussiéreux, ventes le week-end en bleu brume doux, et la courbe d'écart en terracotta chaud.
Étape 5 : Interpréter les résultats
Coffee a le volume total le plus élevé et le plus grand écart semaine–week-end :
| Métrique | Valeur |
|---|---|
| Weekday | 3,543 |
| Weekend | 1,928 |
| Total | 5,471 |
| Écart | 1,615 |
| Rang | Catégorie | Ventes totales | Écart |
|---|---|---|---|
| 1 | Coffee | 5,471 | 1,615 |
| 2 | Bread | 3,325 | 859 |
| 3 | Tea | 1,435 | 517 |
| 4 | Cake | 1,025 | 199 |
| 5 | Pastry | 856 | 276 |
| 6 | Sandwich | 771 | 253 |
| 7 | Medialuna | 616 | 62 |
| 8 | Hot Chocolate | 590 | 90 |
Coffee, Bread et Tea sont les catégories les plus tirées par les jours de semaine. Medialuna et Hot Chocolate ont des écarts plus petits, donc leur demande est plus équilibrée entre types de jours.
Étape 6 : Affiner et exporter
Si le graphique est trop chargé : « Augmente l'espacement entre les catégories, garde les libellés de segments lisibles, et rends la courbe d'écart un peu plus fine. » Si la mise en évidence est trop forte : « Rends la mise en évidence de Coffee plus subtile, avec une légère teinte d'arrière-plan ou un contour doux. » Puis exportez — PNG pour les rapports, PPT pour présenter aux équipes retail ou opérations.
Conclusion
Nous avons créé un graphique combiné barres empilées et courbes à partir des données de ventes d'une boulangerie. Les barres empilées ont comparé les volumes semaine vs week-end sur le top 8 des catégories, et la courbe a montré l'écart. Coffee avait le plus grand écart (3,543 en semaine vs 1,928 le week-end, soit une différence de 1,615 unités). Ce seul graphique montre à la fois le volume et les différences de comportement, aidant les managers à planifier les effectifs, les stocks et les promotions par type de jour.
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