Data visualization

Visualización de datos: cómo elegir el gráfico correcto

Partamos de una premisa: no todos los gráficos son iguales. Esta afirmación puede parecer obvia, pero en realidad es fundamental saber cómo elegir el gráfico correcto. Se debe entender que cuando elegimos un gráfico no sólo nos referimos a su parte visual, sino también al contenido que se transmite. Sin embargo, con demasiada frecuencia la elección de un gráfico se hace casi al azar. Por ejemplo eligiendo entre las opciones recomendadas por el software que utilizamos o en función del espacio disponible. Sino, para evitar utilizar siempre el mismo tipo de gráfico, elegimos una alternativa por variar un poco. Sin embargo, todo esto es incorrecto desde el punto de vista de la visualización de datos: cada gráfico es más adecuado para mostrar determinados tipos de relaciones, del mismo modo que, si queremos pintar un cuadro, elegimos distintos pinceles en función del trazo, el tamaño y los colores de los elementos que queremos representar.

La visualización de datos es el eslabón que nos permite conectar la información de la que partimos.  Los datos, con el objetivo del análisis, la búsqueda de una visión. Pero para que esto ocurra eficazmente, los datos deben visualizarse de la manera correcta. Definimos correcto cuando la visualización logra su propósito, que es comunicar de forma visual y coherente el punto de vista del análisis.

Los seres humanos sólo podemos procesar y prestar atención a una cantidad limitada de información simultáneamente. Básicamente, somos muy eficientes a la hora de identificar diferencias visuales, como la longitud, la posición y el color de los objetos. De hecho, es mucho más fácil interpretar un gráfico de barras que mirar enormes cantidades de números en una hoja de cálculo.

Dicho esto, hay muchos tipos diferentes de gráficos y elegir el que mejor se adapte a los datos que tenemos no suele ser una elección fácil. En este artículo queremos dar algunas pautas para orientarnos en la elección más importante de todas a la hora de visualizar datos.

La importancia de la visualización de datos

Hemos dicho que la visualización de datos es la representación gráfica de los datos para comprender mejor la información que contienen.

Veamos los datos representados en la siguiente imagen:

visualización-de-datos

Probablemente nos haya costado entender de qué estamos hablando y cuáles son los valores significativos.
Veamos ahora esta imagen:

El gráfico de la imagen es una visualización de los datos anteriores. Observar esta representación facilita la comprensión de los datos.

¿Cómo empezar? Análisis visual

Sin tener un plan claro en mente, crear una visualización puede resultar muy complejo. Aunque el proceso es repetitivo, tener una buena estrategia evita callejones sin salida o malentendidos.

Antes de empezar a examinar los distintos tipos de gráficos que tenemos a nuestra disposición, debemos hacernos cinco preguntas. Estas nos ayudarán a comprender mejor nuestros datos y, por tanto, a elegir el tipo de gráfico perfecto para representarlos.

1. ¿Cuál es la historia que intentan contar tus datos?

Los datos son una historia contada en números. Por lo tanto, lo primero que debemos saber es qué historia intentan contar. ¿Por qué y cómo se han recopilado estos datos? ¿Se recopilan para detectar tendencias? ¿Para comparar distintas opciones? ¿Queremos mostrar una distribución? ¿O los utilizamos para observar la relación entre diferentes conjuntos de valores? Comprender el origen de los datos y saber qué describen hará que elegir un tipo de gráfico sea una tarea mucho más sencilla.

2. ¿A quién presentarás tus resultados?

Una vez que entendemos la historia que hay detrás de nuestros datos, es importante saber a quién se los vamos a presentar y quién los va a utilizar. Por ejemplo, si estamos analizando las tendencias del mercado bursátil, tenemos que saber si nuestro público objetivo son personas que están familiarizadas con el tema y necesitan explorarlo en detalle o si son novatos y potencialmente necesitan una visión más general. Como ya hemos dicho, el objetivo de la visualización de datos es facilitar su comunicación. Para saber cómo elegir el gráfico correcto es necesario conocer a tu audiencia para que puedas elegir el mejor tipo de gráfico a utilizar a la hora de representarles los datos.

3. ¿Cómo se relacionan entre sí los distintos elementos de tus datos?

Es bueno entender cómo se relacionan entre sí los distintos elementos de nuestros datos. ¿Se basan en algún factor como el tiempo, el tamaño o el tipo? ¿Se trata de series temporales (es decir, datos que cambian con el tiempo)? ¿O se trata más bien de una distribución? Cómo se relacionan los datos entre sí puede ayudar a comprender mejor qué tipo de gráfico utilizar.

4. ¿Qué quiero mostrar?

¿Qué es lo que queremos observar al leer el gráfico? Podemos empezar poniendo un buen título al gráfico. Los títulos ayudan a entender lo que se muestra en el gráfico, pero también centran la atención en el enunciado inicial.

5. ¿Qué tipo de relación quiero analizar?

Cuando pensamos en la visualización, tenemos que elegir el mejor tipo de gráfico y la mejor forma de utilizar los elementos visuales del gráfico. Además, para ayudar al usuario a leer correctamente la visualización, podemos hacer uso de herramientas como descripciones, etiquetas y leyendas.

Elige la visualización adecuada para sus datos

Elegir la visualización adecuada es esencial para poder comunicar los datos con claridad y eficacia. No saber cómo elegir el gráfico correcto puede dar lugar a una distorsión de la información que queremos comunicar (¡o incluso a un error!).

En general, según el tipo de datos, es posible dividir los gráficos en macrotipos. Estas categorías proceden del proyecto de investigación de Jon Schwabish, The Graphic.

Distribución: representación gráfica de la distribución de los datos
Tiempo: destaca los cambios a lo largo del tiempo
Categorías: compara valores entre categorías
Geoespacial: asocia datos a nivel espacial
Parte de un todo: visualizaciones que relacionan la parte de una variable con su total
Relaciones: ilustra correlaciones o relaciones entre variables

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