¡Siempre analizamos datos, todo el tiempo! Desde la cantidad de visitas a un sitio web, el rendimiento del sistema, la satisfacción de quienes consumen un producto, volúmenes de ventas, e inclusive muchos elementos más.
En pocas palabras, la visualización de datos es una forma de comunicar, pasamos de información cruda a componentes (visuales) fáciles de analizar, para obtener un resultado sencillo que permita tomar decisiones, y que de manera atractiva, puedan contar una historia por sí mismos.
¿Cómo hacemos esto?
Hablemos sobre el proceso de creación. Si existen datos, debemos asegurar que los gráficos utilizados sean los correctos. Es cierto que varios tipos de gráficos pueden parecer adaptarse sin problema, sin embargo, no cualquiera cumple el objetivo de expresar el mensaje correcto.
El primer paso es identificar las preguntas que debemos responder con nuestros gráficos, en este punto entran en juego indicadores, medidas, KPIs, entre otros. Esto nos permite ordenar nuestras ideas, y claridad sobre la información disponible.
Cuatro preguntas que deberíamos hacernos para elegir un gráfico
1.- ¿Tenemos que comparar variables?
Parte de la utilidad de los gráficos es realizar comparaciones que nos permitan reconocer entre diferencias o similitudes. Las comparaciones debemos usarlas para conocer variaciones entre períodos de tiempo, categorías o un valor esperado.
Para estos casos usamos gráficos de barras, líneas o dispersión. También puede utilizarse un gráfico de radar, aunque este es menos recomendable porque las comparaciones entre variables (más de dos) pueden ser confusas.
2.- ¿Queremos analizar la composición?
Nos referimos a composición cuando necesitamos comprender las partes que forman una totalidad; es decir, cuántas, y qué tan distintas son las partes del todo. Si los datos son sencillos (menos de siete secciones) podemos utilizar un gráfico de pastel.
Esto es una excepción, porque este es el tipo de gráfico menos recomendado de la lista. Ante cualquier otro caso utilizamos barras apiladas o una opción más atractiva como los gráficos treemap.
3.- ¿Buscamos entender la distribución?
Cuando intentamos descubrir patrones de comportamiento, tendencias o la relación entre variables, estamos analizando la distribución de los datos, y mayormente utilizamos la variable de tiempo (días, meses, años u otros). Para esto, los gráficos de dispersión, líneas o histogramas permiten visualizar estos cambios temporales con facilidad.
4.- ¿Tratamos de entender la relación entre los datos?
Para entender cuánto influye una variable, o un conjunto de datos sobre otro; nos interesa entender cómo interactúan entre sí, y qué pasa cuando se combinan. Al evaluar esto, vemos si se afectan de forma positiva o negativa.
Para estos casos, lo ideal es ubicarnos en un sistema cartesiano, esto quiere decir, que utilizamos gráficos de dispersión o un gráfico de burbujas para visualizar más de dos variables.
Momento de pasar a los ejemplos
Veamos el primer ejemplo, respondamos una pregunta típica. ¿Las ventas se han incrementado en comparación al último mes (o cualquier variante, semestre, año)?
Tenemos una variable de tiempo, donde nos interesa analizar la tendencia (crece, decrece o se mantiene) queremos entender la distribución, por eso utilizamos el gráfico de líneas que nos permite visualizar la fluctuación de las ventas.
Por otra parte, si quisiéramos entender ¿Cuál es la provincia, cantón o distrito donde más consumen nuestros productos? Buscamos conocer cuánto contribuye cada elemento (lugar) al todo, y comprender su composición.
En un caso como este la recomendación es utilizar un gráfico treemap, cada color representa una región y si nos interesa podemos aplicar filtros para visualizar diversidad de categorías (más de siete), por lo tanto, descartaríamos un gráfico de pastel.
Reflexiones finales
La visualización de datos permite hacer un uso más eficiente del tiempo, además que facilita la toma de decisiones a organizaciones de todo el mundo, ya que permite comunicar el mensaje claro a nuestra audiencia.
Debemos perderle el miedo a utilizar gráficos, así conseguiremos identificar rápidamente colores, y patrones, colocando la vista del público en los elementos importantes, aquellos que deben captar su atención.
Sigamos conversando sobre visualización de datos, puede ser a mi correo, fgranados@interfaz.io, o por LinkedIn https://www.linkedin.com/in/félix-granados-vives-66b49110a.
Referencias
Data Visualization 101: How to Choose the Right Chart or Graph for Your Data. https://blog.hubspot.com/marketing/types-of-graphs-for-data-visualization
4 Easy rules to select the right chart for your data. https://medium.com/@iDashboards_UK/4-easy-rules-to-select-the-right-chart-for-your-data-fcc86a2a09ee
