# Google Sheets - Dashboards automatisés (Data Analytics) > Graphiques dynamiques, sparklines, dashboards interactifs, automatisation avec Apps Script - 20 questions d'entretien - Confirmé - [Questions d'entretien: Data Analytics](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien.md) ## 1. Quel type de graphique est le plus adapté pour afficher l'évolution d'un chiffre d'affaires mensuel sur un an dans un dashboard Google Sheets ? **Réponse** Le graphique en courbes (line chart) est le choix optimal pour visualiser une évolution temporelle continue. Il met en évidence les tendances, les pics et les creux sur une période donnée. Les barres conviennent mieux aux comparaisons catégorielles, le camembert aux proportions d'un tout, et le nuage de points aux corrélations entre deux variables. ## 2. Quelle fonction permet d'insérer un mini-graphique directement dans une cellule Google Sheets ? **Réponse** La fonction SPARKLINE permet de créer un graphique miniature à l'intérieur d'une cellule. Elle est idéale pour les dashboards car elle offre une visualisation compacte sans occuper d'espace supplémentaire. SPARKLINE supporte plusieurs types : ligne, barre, colonne et winloss. ## 3. Quelle syntaxe utiliser pour créer une sparkline en barres horizontales dans Google Sheets ? **Réponse** La syntaxe correcte est SPARKLINE(données, {"charttype","bar"}) pour obtenir une barre horizontale empilée. Le paramètre charttype accepte les valeurs line (défaut), bar, column et winloss. Le type bar affiche une barre horizontale proportionnelle, utile pour montrer des progressions ou des parts de marché dans un dashboard. ## 17 questions supplémentaires disponibles - Quel est l'avantage principal d'utiliser des plages nommées (named ranges) dans un dashboard Google Sheets ? - Quelle approche permet de créer une plage dynamique qui s'ajuste automatiquement quand de nouvelles données sont ajoutées ? S'inscrire gratuitement: https://sharpskill.dev/fr/login ## Autres sujets d'entretien Data Analytics - [Google Sheets - Les fondamentaux](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/google-sheets-basics.md): 20 questions, Junior - [Google Sheets - Formules avancées](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/google-sheets-advanced.md): 20 questions, Junior - [SQL - Les fondamentaux](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/sql-basics.md): 25 questions, Junior - [SQL - Agrégations et groupements](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/sql-aggregations.md): 20 questions, Junior - [SQL - Jointures](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/sql-joins.md): 20 questions, Junior - [BigQuery - Fondamentaux](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/bigquery-fundamentals.md): 20 questions, Junior - [Data Cleaning - Nettoyage des données](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/data-cleaning.md): 20 questions, Junior - [KPIs et métriques business](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/kpis-metrics.md): 20 questions, Junior - [Statistiques descriptives](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/descriptive-statistics.md): 20 questions, Junior - [Zapier et automatisation No-Code](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/zapier-automation.md): 20 questions, Junior - [Principes de data visualisation](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/data-viz-principles.md): 20 questions, Junior - [Python & Pandas - Fondamentaux](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/python-pandas-basics.md): 20 questions, Junior - [SQL - Sous-requêtes et CTEs](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/sql-subqueries-ctes.md): 20 questions, Confirmé - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/sql-window-functions.md): 20 questions, Confirmé - [BigQuery - Fonctionnalités avancées](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/bigquery-advanced.md): 20 questions, Confirmé - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/data-modeling.md): 20 questions, Confirmé - [Analyse de funnels et conversion](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/funnel-analysis.md): 20 questions, Confirmé - [Analyse de cohortes et rétention](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/cohort-retention.md): 20 questions, Confirmé - [Google Tag Manager et tracking](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/gtm-tracking.md): 20 questions, Confirmé - [APIs et webhooks](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/apis-webhooks.md): 20 questions, Confirmé - [dbt - Fondamentaux](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/dbt-fundamentals.md): 20 questions, Confirmé - [AB Testing et statistiques appliquées](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/ab-testing.md): 20 questions, Confirmé - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/looker-studio.md): 20 questions, Confirmé - [Power BI - Fondamentaux](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/power-bi-fundamentals.md): 20 questions, Confirmé - [SQL - Requêtes analytiques avancées](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/sql-advanced-analytics.md): 20 questions, Senior - [dbt - Fonctionnalités avancées](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/dbt-advanced.md): 20 questions, Senior - [Power BI - DAX et dashboards avancés](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/power-bi-dax.md): 20 questions, Senior - [Python Analytics - Analyse avancée et ML](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/python-analytics-advanced.md): 20 questions, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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