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Meilleures pratiques en matière d’analyse visuelle Techniques simples pour que chaque visualisation des données soit utile et esthétique
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2 Table des matières Commençons par les questions.....................................................................................................................................5 Choix du type de graphe adéquat...............................................................................................................................7 Évolution des tendances........................................................................................................................................................................................7 Comparaison et classement................................................................................................................................................................................9 Corrélation.................................................................................................................................................................................................................10 Distribution................................................................................................................................................................................................................11 Partie-intégralité......................................................................................................................................................................................................13 Données géographiques.....................................................................................................................................................................................14 Création de vues efficaces.............................................................................................................................................15 Mise en valeur des données les plus importantes...............................................................................................................................16 Orientation des vues pour une meilleure lisibilité...............................................................................................................................17 Organisation des vues..........................................................................................................................................................................................18 Éviter de surcharger les vues...........................................................................................................................................................................20 Limitation du nombre de couleurs et de formes dans une même vue..................................................................................21 Conception de tableaux de bord complets.........................................................................................................22 Instructions générales...........................................................................................................................................................................................23 Donner le contrôle aux utilisateurs grâce à l’interactivité..............................................................................................................24 Surlignage....................................................................................................................................................................................................................25 Filtres..............................................................................................................................................................................................................................26 Ajout d’hyperliens et utilisation de la puissance du Web................................................................................................................30 Dimensionnement : vérification de la visibilité de la visualisation...............................................................................................31 Barres de défilement............................................................................................................................................................................................31 Vues écrasées...........................................................................................................................................................................................................32 Ajustement.................................................................................................................................................................................................................32 Perfectionnement de votre travail.............................................................................................................................33 Les téléviseurs couleur offrent une meilleure image que les téléviseurs en noir et blanc : utilisation des visualisations en couleur................................................................................................................34 Polices : pouvez-vous lire ceci ? (pouvez-vous lire ceci ?)................................................................................................................35 Les infobulles disent tout...................................................................................................................................................................................36 Des axes intelligents ou juste de jolis rectangles..................................................................................................................................37 Ajout d’un libellé pour votre visualisation dans tous les emplacements adéquats...........................................................38 Évaluation de votre chef d'œuvre.................................................................................................................................................................39
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3 À propos de ce livre blanc Vous avez créé une visualisation ! Félicitations : vous faites partie d’un groupe en constante croissance qui tire profit de la puissance de la visualisation. Toutefois, il faut du temps, de la patience et un souci du détail pour transformer des visualisations simplement exactes en visualisations particulièrement performantes. Pour vous aider, nous avons établi une liste, courte mais importante, des techniques qui vous permettront de commencer. Bonne visualisation ! Remarque : ce document ne fournit pas d’instructions sur la conception de visualisations ; nous partons du principe que vous savez le faire. Il vise plutôt à fournir des conseils qui rendront vos visualisations plus efficaces. Voici deux exemples de visualisation : une visualisation simplement exacte et une visualisation particulièrement performante. Pourquoi l’une est-elle tout juste exacte et l’autre est-elle performante ? Tout simplement parce que la deuxième visualisation facilite la compréhension des données. Elle permet d’obtenir plus d’informations et plus rapidement. Il existe de nombreuses méthodes pour optimiser une visualisation. Nous allons présenter différentes techniques dans le présent document. Improving Your VizImproving Your Viz Good visualizationGood visualization Great visualizationGreat visualization Home PricesHome Prices Home PricesHome Prices $4,000K$4,000K $4M$4M Select Type:Select Type: $3.7M$3.7M SingleSingle $3,000K$3,000K $3M$3M DuplexDuplex TriplexTriplex MiscMisc $2,000K$2,000K $2M$2M PricePrice PricePrice $1,000K$1,000K $1M$1M $0K$0K $0M$0M $0.3M$0.3M 0K0K 1K1K 2K2K 3K3K 4K4K 5K5K 0K0K 2K2K 4K4K 6K6K Home (sq ft)Home (sq ft) Home (sq ft)Home (sq ft)
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4 Commençons par les questions Quel est le message que vous essayez de transmettre ? L’étape la plus importante pour créer une visualisation véritablement performante consiste à connaître précisément le message qu’elle doit véhiculer. Les données aujourd’hui sont innombrables. Il est très facile de se perdre parmi la multitude de nuages de points et de géocodages. Il est essentiel que votre visualisation ait un objectif bien défini et que vous soyez particulièrement sélectif lorsque vous choisissez les données à inclure dans votre visualisation. Comment savoir si votre visualisation remplit son objectif ?Il suffit de répondre à quelques questions. À quel public la visualisation est-elle destinée ? Quelles sont les questions de ce public ? Quelles réponses lui donnez-vous ? Quelles sont les autres questions que cela vous inspire ? Quelles sont les conversations qui en résultent ? L’objectif est de faire en sorte que les personnes qui consultent votre visualisation obtiennent un résultat en échange du temps qu’elles consacrent à cette consultation.
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5 Imaginons que vous travaillez pour un courtier qui investit dans les introductions en bourse. Vous souhaitez créer une visualisation qui lui facilitera le choix des Il est essentiel que investissements à privilégier. Vous pouvez poser une question de ce type : votre visualisation ait « La rentabilité des introductions en bourse a-t-elle une incidence sur le rendement un objectif bien défini des actions ? » Vous pourriez alors créer cette vue : et que vous soyez particulièrement sélectif lorsque vous choisissez les données à inclure dans votre visualisation. Cette vue vous permettrait de constater que la rentabilité des introductions en bourse a une forte incidence sur leurs rendements. Cependant, cet ensemble de données contient des informations sur les introductions en bourse de tous les éditeurs de logiciel au cours des trente dernières années. Vous ne parviendrez pas à distinguer si la tendance que vous avez constatée se vérifie sur toutes les périodes. Une deuxième vue pourrait vous apporter la réponse : Vous constatez dans cette vue que la tendance ne se vérifie que dans les années1990. Par ailleurs, vous pouvez faire ces deux autres constats : 1) Toutes les entreprises ont été rentables dès l'introduction en bourse dans les années 1980. 2) La rentabilité n’a pas eu d’incidence importante sur les performances des actions dans les années 2000. Cela signifie-t-il que les investisseurs actuels prennent plus de risques que leurs prédécesseurs ? Ou cela veut-il dire que les entreprises non rentables ont la même probabilité de réussite que les entreprises rentables ? Vous devez pousser les recherches plus loin pour avoir la réponse.
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6 Choix du type de graphe adéquat Lorsque vous avez un objectif en tête, il est temps de réfléchir aux types d’analyses qui permettront de l’atteindre. Dans cette section, nous allons présenter les types d’analyses les plus courants et voir les types de graphes les plus adaptés.
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7 Évolution des tendances L’une des méthodes d’analyse des données les plus répandues est l’analyse de l’évolution des tendances. Dans l’exemple ci-dessous, nous souhaitons voir l’évolution Les courbes, les graphes des tendances dans le temps et par secteur du flux des fonds de prêts à redevances. d'aire et les graphes à Dans notre expérience, les courbes, les graphes d'aire et les graphes à barres comptent barres comptent parmi parmi les visualisations les mieux adaptées à l’affichage de l’évolution des tendances. les visualisations les mieux Par ailleurs, vous devez essayer de placer le temps sur l’axe X et la mesure sur l’axe Y. Ce choix permettra d’intégrer les conventions culturelles en matière de tendance. adaptées à l’affichage de l’évolution des tendances. Observons d’abord la courbe ci-dessous. Nous avons placé les années sur l’axe X et le montant des fonds sur l’axe Y, et avons codé les types de secteurs à l’aide Par ailleurs, vous devez de couleurs. Nous pouvons constater dans cette vue que tous les secteurs suivent la essayer de placer letemps même tendance de financement dans le temps. Nous voyons également les tendances sur l’axe X et la mesure de chaque secteur, ainsi que les différences d’un secteur à l’autre. Mais quelle est sur l’axeY. la tendance globale de financement ? Êtes-vous en mesure de définir le montant de financement pour tous les secteurs en 2000 ou à toute autre date donnée ? C’est impossible. Les courbes ne permettent pas d’obtenir ce type d’informations. Si ces questions sont importantes pour vous, vous pouvez vous orienter vers des graphes d'aire ou des graphes à barres (voir ci-dessous). Ces deux types de graphes sont tout à fait adaptés si vous souhaitez mettre en valeur l’évolution des tendances de financement total et déterminer l’évolution de la contribution de chaque secteur à ce financement. Ces deux graphes présentent toutefois une différence : un motif correspond à un secteur dans le graphe d'aire et à une année dans le graphe à barres.
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8 Comparaison et classement Les données peuvent également être analysées à l’aide de la méthode de comparaison et classement. Nous comparons et classons des pays, régions, secteurs d’activité, représentants commerciaux et sportifs en fonction d’un ou de plusieurs critères. Dans la plupart des cas, cette méthode permet de se situer et d’évaluer les performances. Le graphe à barres est parfaitement adapté à la comparaison et au classement, car il encode des valeurs quantitatives telles que la longueur sur une même base de référence, ce qui facilite beaucoup la comparaison de différentes valeurs. Le graphe à barres est parfaitement adapté à la comparaison et au classement, car il encode des valeurs quantitatives telles que la longueur sur une même base de référence, ce qui facilite beaucoup la comparaison de différentes valeurs.
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9 Corrélation Nous cherchons tous à établir des relations entre les mesures. C’est d’ailleurs l’essence même de l’analyse des données. Le tabac provoque-t-il le cancer ? Le prix d’un produit a-t-il un impact sur la quantité des ventes ? La température extérieure a-t-elle un impact sur l’augmentation de la navigation de plaisance ? La politique gouvernementale encourage-t-elle la création d’emplois ? Une simple analyse de corrélation est le point de départ idéal pour identifier les relations entre les mesures. N’oubliez pas qu’une corrélation ne garantit pas forcément une relation. Elle ne fait que suggérer une possibilité de relation. Afin de vérifier l’existence d’une relation, il est nécessaire de faire appel à une méthodologie plus élaborée. Voici un exemple de conception d’un nuage de points simple visant à détecter des corrélations entre deux facteurs. Les données sont issues d’une société de vente en gros de produits alimentaires. Nous avons les prix de vente sur l’axe Y et les quantités sur l’axe X. Les chiffres des ventes mensuelles figurent dans les détails. Comme l’indique le graphe (en particulier si vous ajoutez une ligne de tendance), il existe une corrélation négative évidente entre le prix de vente et la quantité. Lorsque le prix est élevé, la quantité est faible, et inversement. Cela signifie-t-il que l’entreprise doit réduire les prix des produits pour dynamiser les ventes ? Pas nécessairement. C’est la raison pour laquelle nous superposons le bénéfice net et la taille des cycles. L’entreprise semble réaliser les meilleurs bénéfices aux deux extrémités. Une simple analyse de corrélation est le point de départ idéal pour identifier les relations entre les mesures. N’oubliez pas qu’une corrélation ne garantit pas forcément une relation.
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10 Mais qu’en est-il des autres types de graphes ? Pouvons-nous obtenir des résultats semblables ? Dans cet exemple, nous associons deux courbes à un graphe à barres. En plaçant côte à côte à la partie supérieure les lignes de tendance de prix de vente et de quantité, nous incitons la personne qui consulte les graphes à s’orienter vers une comparaison de ces deux tendances. Vous voyez une corrélation négative évidente, n’est-ce pas ? Oui. Là encore, le graphe à barres du bénéfice net fournit des informations supplémentaires qui facilitent la prise de décision, sans interrompre l’analyse de corrélation. Distribution L’analyse de distribution est extrêmement utile dans l’analyse des données, car elle indique le mode de distribution des valeurs quantitatives dans l’intégralité de la plage de valeurs. Par exemple, un établissement hospitalier souhaite observer la distribution de la durée de traitement des patients. Quel graphe cet établissement doit-il utiliser ? Différents graphes sont possibles. Dans cet exemple, nous allons présenter les types de graphes les plus courants pour cet objectif. Il s’agit du diagramme en boîte et de l’histogramme. Les diagrammes en boîte sont adaptés à l’affichage de plusieurs distributions. Ils affichent tous les points de données (dans ce cas, les minutes par patient) dans une boîte à moustaches (voir ci-dessous). Vous pouvez ainsi identifier facilement et simultanément les valeurs basses, les valeurs correspondant au 25e centile, les médianes, les valeurs du 75e centile et les valeurs maximales dans toutes les catégories. Cette boîte à moustaches met notamment en évidence le fait que la durée du traitement diffère grandement d’un patient à l’autre dans les catégories Urgence et Non-urgence, dont les boîtes sont beaucoup plus grandes. Pourquoi ? Certains patients arrivent-ils aux urgences et leur état s’avère-t-il ensuite ne pas nécessiter de traitement d’urgence ? Ont-ils des problèmes très différents et reçoivent-ils par conséquent des traitements très différents également ? Les médecins urgentistes traitent-ils les patients de manière très différente des autres médecins ?
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11 L’histogramme est une autre méthode qui permet d’afficher les distributions. L’histogramme ne répartit pas les données en fonction des catégories de triage et ne représente pas la durée passée par les patients dans chaque catégorie : il les répartit en fonction des durées et indique le nombre de patients dans chaque segment. Ce graphe indique également que la durée de traitement la plus courante (le pic) est de 70 minutes. Nous pouvons également colorer les barres de l’histogramme pour identifier la variation des nombres de patients en fonction des différentes catégories de triage. Nous pouvons voir que des patients se trouvent dans plusieurs catégories dans la plupart des durées et que les catégories de triage Urgent et Less Urgent sont les plus courantes.
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12 Partie-intégralité Vous aurez parfois besoin d’utiliser des analyses de type partie-intégralité. Les graphes sectoriels sont couramment utilisés pour ce type de situation, mais nous ne les recommandons pas pour deux raisons : 1) Le système visuel humain n’est pas très performant pour les estimations et 2) Vous ne pouvez comparer que les secteurs contigus. Par exemple, dans le graphe ci-dessous, pouvez-vous identifier le secteur le plus grand ou les différences de groupes d’âge dans la région ouest ? Les graphes sectoriels sont courammment utilisés pour l’analyse partie- intégralité, mais nous vous conseillons de les éviter. Ces comparaisons sont parfois compliquées avec les graphes sectoriels. Mais qu’en est-il des graphes à barres ? Les mêmes données sont représentées ci-dessous sous la forme d’un graphe à barres pourcentage-total. Ce graphe permet-il de répondre aux questions précédentes ? Absolument ! Nous voyons désormais que le plus grand secteur correspond au groupe d’âge 25-40 de la région ouest. Par ailleurs, nous voyons désormais beaucoup plus facilement les différences régionales pour tous les groupes d’âge.
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13 Données géographiques Pour afficher un emplacement, utilisez une carte ! N’oubliez jamais que les cartes sont généralement plus performantes si elles sont associées à un autre graphe qui précise les informations de la carte. Il peut s’agir d’un graphe à barres dans lequel les données sont classées de la plus élevée à la plus basse, d’une courbe qui indique les tendances ou même d’un simple tableau à double entrée qui présente les données elles-mêmes. Nous ne recommandons pas les graphes sectoriels pour les relations partie-intégralité, mais nous les conseillons pour accompagner les cartes, comme c’est le cas de la carte de trafic Internet ci-dessous. L’utilisation de graphes sectoriels sur la carte permet d’obtenir le détail de la répartition pour chaque pays. Ces informations peuvent être très utiles lorsqu’elles sont accompagnées d’autres types de graphes tels que ceux mentionnés précédemment. Website Traf�ic by Country Pie on Map Les cartes sont souvent de meilleure qualité lorsqu’elles sont associées Visits 0K à un autre graphe qui Section User-generated 20K précise les informations Examples 40K figurant dans la carte. Community 60K Blog 80K About Tableau maps: www.tableausoftware.com/mapdata ≥ 100K Blog Community Examples User-generated United States 10K 16K 62K 67K United Kingdom 2K 4K 12K 14K Canada 1K 1K 6K 9K India 1K 1K 3K 10K Australia 1K 1K 4K 6K China 0K 0K 1K 7K France 1K 1K 2K 4K Argentina 0K 0K 2K 5K
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14 Création de vues efficaces Même si vous avez choisi les types de graphes les mieux adaptés à votre analyse, les vues efficaces ne viennent pas toujours naturellement. La création de vues efficaces demande des efforts, de l’intuition et un souci du détail, ainsi que des tâtonnements. Vous trouverez ci-dessous des exemples de vues efficaces et faciles à comprendre grâce à un effort particulier.
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15 Mise en valeur des données les plus importantes De nombreux types de graphes permettent d’intégrer dans une même vue plusieurs mesures et dimensions. Dans les nuages de points, par exemple, vous pouvez placer des mesures sur l’axe X ou l’axe Y, et attribuer une couleur, une taille ou une forme aux données. Le choix de l’emplacement de la mesure dépend du type d’analyse que vous réalisez et des informations que vous souhaitez mettre en évidence. En règle générale, les données les plus importantes se placent sur l’axe X ou l’axe Y, et les moins importantes sont repérées par une couleur, une taille ou une forme. La vue ci-dessous représente des acquéreurs de biens immobiliers. Elle permet de comprendre la relation entre le prix d’une habitation, sa taille, la surface du terrain et le type d’habitation qui les intéresse. Quelle est la première relation que vous voyez ? La relation entre le prix et la surface du terrain est plutôt évidente. Mais est-ce vraiment l’information la plus importante pour les acquéreurs ? Probablement pas : la relation entre le prix et la surface habitable est certainement plus importante. Pour la plupart des acquéreurs, l’espace à vivre est prioritaire sur la surface du terrain. C’est la raison pour laquelle le graphe suivant est plus efficace. En règle générale, les données les plus importantes se placent sur l’axe X ou l’axeY, et les moins importantes sont repérées par une couleur, une taille ou une forme.
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16 Orientation des vues pour une meilleure lisibilité Il suffit parfois d’une simple modification pour que les visualisations soient plus faciles à interpréter. Prenons l’exemple de la vue ci-dessous : La trouvez-vous difficile à lire ? Si c’est le cas, c’est probablement parce que les libellés sont orientés verticalement. Placés ainsi, ils sont difficiles à lire. Si les libellés que vous avez à placer sont longs et ne peuvent être placés que verticalement, essayez de faire pivoter la vue. Les champs des lignes peuvent être inversés avec ceux des colonnes, et vice versa, à l’aide du bouton d’inversion qui se trouve dans la barre d’outils. Vous avez ci-dessous la même vue, mais orientée cette fois-ci à l’horizontale. Cette modification simple facilite réellement la lecture du graphe et les comparaisons. Si les libellés que vous avez à placer sont longs et ne peuvent être placés que verticalement, essayez de faire pivoter la vue.
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17 Organisation des vues Imaginons que vous souhaitez évaluer une équipe de ventes en comparant les ventes aux quotas. Notre intuition nous indique que nous devrions placer ces deux mesures côte à côte. Cela donnerait le graphe ci-dessous. Pourtant, cette vue ne permet pas de connaître immédiatement les performances de Greg Powell par exemple. Nous savons qu’il dépasse les quotas, mais de combien exactement ? Ces barres horizontales placées côte à côte ne facilitent pas les comparaisons. Et que diriez-vous de cette vue ? Au lieu de placer les données des ventes et des quotas dans des colonnes, nous les plaçons dans des lignes. Cela permet de créer une base de référence commune pour la barre des ventes et pour celle des quotas. Les comparaisons sont alors plus simples à effectuer. Nous voyons maintenant que Greg Powell dépasse le quota, mais de très peu.
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18 Mais il existe une visualisation encore plus adaptée à ces données : le « bullet graph ». Ce type de graphe associe un graphe à barres à des lignes de référence, Le « bullet graph » ce qui crée un excellent mode de comparaison visuelle entre les chiffres réels et associe un graphe à ceux des objectifs. Dans cet exemple, les données réelles correspondent aux ventes barres à des lignes de (barres) et les objectifs correspondent au quota (lignes de référence verticales). référence, ce qui crée Nous avons non seulement les performances de chaque vendeur par rapport à ses un excellent mode de objectifs, mais pouvons également réduire les barres de 50 % en affichant les données dans des lignes de référence. comparaison visuelle entre les chiffres réels et ceux des objectifs.
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19 Éviter de surcharger les vues La surcharge d’une vue est l’une des erreurs les plus communes qui sont commises dans la visualisation des données. Prenons la vue ci-dessous. Pouvez-vous évaluer les performances de l’Inde en matière de vente et de rentabilité, par client et par service ? Vous n’allez probablement pas y parvenir, car les mesures et dimensions affichées dans cette vue sont tout simplement beaucoup trop nombreuses. Au lieu d’empiler les pays, services et rentabilités en une seule vue condensée, répartissez ces mesures en plusieurs vues plus petites. Nous voyons et comprenons maintenant toutes les informations utiles en quelques secondes. Cet exemple démontre que l’utilisation pertinente de la visualisation, associée aux tableaux à double entrée traditionnels, peut présenter des avantages évidents. Au lieu d’empiler de nombreuses mesures et dimensions en une seule vue condensée, répartissez- ls en plusieurs vues plus petites.
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20 Limitation du nombre de couleurs et de formes dans une même vue En utilisant efficacement les couleurs et les formes, les motifs sont plus lisibles et plus faciles à comprendre Toutefois, si le nombre de couleurs et de formes est trop élevé, l’objectif de clarté n’est pas atteint. La vue ci-dessous comprend 24 couleurs. Toutes ces couleurs et lignes sont regroupées, si bien qu’il est impossible de déterminer la correspondance entre une ligne et un pays ; encore moins la tendance présentée par les différents pays en ce qui concerne la quantité de commandes. Par ailleurs, certains pays ont la même couleur ou une couleur similaire car il n’existe tout simplement pas suffisamment de couleurs distinctes. Too Many Values on Color hgf Algeria 2000 Too Many Values on Color Argentina 1500 Australia hgf Algeria 2000 Austria 1000 Argentina Brazil Order Quantity1500 Australia 500 Canada Chile Austria 10000 EgyptBrazil 2010 2011 2012 2013 2014 Order Quantity 500 EthiopiaCanada Algeria Chile Greece Italy Fiji Chile 0 Argentina Egypt Hong Kong Japan 2010Australia 2011Ethiopia 2012 India 2013 Kenya 2014FranceEgypt Austria Fiji Iraq Mexico GermanyEthiopia Algeria Chile Greece Italy Brazil France Ireland Peru GreeceFiji Argentina Egypt Hong Kong Japan Canada Germany Israel Turkey 2010 Australia Ethiopia India Kenya France Austria Fiji Iraq Mexico Germany Au lieu de mettre les pays en couleur, mettons plutôt les différents services en Brazil France Ireland Peru Greece couleur et voyons la différence. Les tendances de chaque service sont-elles plus Canada Germany Israel Turkey 2010 évidentes ? Absolument ! Si vous limitez les couleurs et les formes entre 7 et 10,Limited Values Colors ces dernières sont plus visibles et les motifs importants ressortent mieux.hgf Department Furniture Si vous limitez 2K Office Supplies Limited Values Colors les couleurs et les Technology hgf formes entre 7 et 10, Department Furniture ces dernières sont 1K Order Quantity2K Office Supplies plus visibles et les Technology motifs importants 0K ressortent mieux. 1K 2010 2011 2012 2013 2014 Order Quantity 0K 2010 2011 2012 2013 2014
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