A fin de crear una magnífica visualización, debe descubrir cuál es el mejor tipo de gráfico visual para la historia que desea contar con sus datos. En esta publicación se exploran los mapas de Tableau para saber si son apropiados para una visualización de datos, cuándo son adecuados y cómo incrementar su eficacia. Si desea usar un mapa, es importante tener un motivo para hacerlo.

Los mapas pueden ayudarlo a descubrir, comprobar o comunicar patrones espaciales con datos. Si trabaja con mapas de datos, su punto de partida debe ser una pregunta sobre un aspecto espacial. Esa pregunta garantizará la utilidad del mapa para encontrar una respuesta de la manera más eficaz.

Hagamos un ejercicio. Responda la siguiente pregunta con un mapa de datos:

¿Qué condado de los Estados Unidos tiene la mayor tasa de obesidad?

¿Cuánto tiempo le llevó contestar esa pregunta? ¿Puede encontrar rápidamente la ubicación correcta sin posicionarse sobre cada condado de color oscuro? Supongo que no. Este mapa, por sí solo, podría no ser la herramienta adecuada para responder esta pregunta sobre un aspecto espacial.

Ahora, intente responder la misma pregunta con el siguiente gráfico de barras.

Probablemente, fue más fácil encontrar la respuesta.

Dé un paso más. Piense en el modo en que el mapa y el gráfico de barras, en conjunto, podrían ayudarlo a responder su pregunta aún más rápido.

En general, los mapas son eficaces para responder estos dos tipos de preguntas sobre aspectos espaciales:

  1. ¿Qué valor corresponde a una ubicación o una marca específicas del mapa?
  2. ¿Qué similitudes y diferencias hay entre los patrones de las distintas ubicaciones, regiones o atributos?

A continuación, presentamos algunos consejos para responder estas preguntas de la mejor manera.

1. ¿Qué valor corresponde a una ubicación o una marca específicas del mapa?

Al usar un mapa para evaluar los valores de ubicaciones específicas, puede mejorar la legibilidad de las marcas y obtener respuestas más rápido. Para ello debe usar y optimizar las descripciones emergentes. Las descripciones emergentes son una herramienta práctica. Le permiten situar el puntero del mouse sobre una marca y ver una lista de todas las dimensiones y las medidas subyacentes.

Puede editar una descripción emergente para agregarle texto estático y dinámico. Si lo hace, incrementará la eficacia de su mapa. La edición de las descripciones emergentes le permite contar una historia. Asegúrese de eliminar los elementos que no sean relevantes.

Por ejemplo, ¿cuál de estas descripciones emergentes le cuenta una historia clara sobre los terremotos en Japón?

La descripción emergente también puede acelerar la obtención de información para este tipo de preguntas. Eso se debe a que los observadores del mapa son capaces de buscar ubicaciones específicas sobre las cuales desean aprender. Algunos casos son más sencillos que otros porque la búsqueda se basa en la geografía (por ejemplo, estado y país).

Por ejemplo, ¿cuál es el porcentaje de uso de Internet en Uganda?

En otros casos, la búsqueda de ubicaciones individuales se basa en un patrón visual de los datos. Por ejemplo, uno puede pensar lo siguiente: “Esa marca es más grande que las demás. ¡Qué interesante! ¿Qué representa?”. Para responder estas preguntas, es importante que se puedan distinguir las marcas individuales de su mapa.

En esta visualización sobre terremotos, el poder de descubrimiento aumenta cuando se ajusta el tamaño de las marcas y se incrementa el contraste entre el mapa, el color de las marcas, el contorno de estas y la opacidad. De ese modo, los usuarios pueden distinguir los valores atípicos rápidamente. (Observe que quizá deba ajustar la configuración exacta según las preferencias de sus usuarios. ¿Es más probable que acerquen el mapa, como en el ejemplo siguiente, o que exploren patrones generales en todo el mundo?).

2. ¿Qué similitudes y diferencias hay entre los patrones de las distintas ubicaciones, regiones o atributos?  

Para responder este tipo de preguntas con un mapa, debe elegir datos, símbolos y colores que permitan hacer una comparación directa. Por ejemplo, la codificación por color predeterminada no facilita la comparación directa de estos dos conjuntos de datos sobre el desempleo. El color rojo oscuro no representa el mismo valor en ambos mapas. Eso podría ser confuso para el usuario que no conoce los datos en detalle. En estas visualizaciones, parece que el desempleo de julio de 2015 en Nevada es tan alto como el de julio de 2009 en Michigan. Y no es así. 

Una solución rápida es asegurarse de que las rampas de colores de ambos mapas usen el mismo intervalo de valores.  Ahora, el dashboard solo necesita una leyenda, ya que la rampa de colores es exactamente la misma para ambos mapas.

Otra manera de lograr que sus datos puedan compararse fácilmente es ajustar el esquema de colores para que diferentes grupos de colores tengan el mismo significado semántico. Los colores con asociación semántica ayudan a las personas a procesar la información más rápido. Por eso, es aconsejable usar el amarillo para representar bananas, el rojo para el calor o el azul para el frío.

Veamos otro ejemplo. Estas visualizaciones muestran el índice ambiental de los alimentos y las tasas de prevalencia de obesidad. La comparación es difícil porque los datos sin procesar tienen distintos intervalos de valores: uno de 10,7 % a 46,6 %, y el otro de 0,5 a 10.  Si deseamos explorar las tasas relativas entre los condados, debemos hacer algo para que los valores sean comparables.  

Si transformamos los valores en percentiles y trazamos los datos por cuartiles (25 % de los condados en cada grupo), los patrones son comparables. Podemos clasificar los condados según si se encuentran en el 25 % superior, en el intervalo medio o en el 25 % inferior. Existen numerosos recursos en los cálculos de tablas de Tableau que pueden ser útiles para hacer este tipo de ajustes a sus datos.

Consejo adicional: cómo usar mapas para generar otras visualizaciones y filtrar un dashboard

A veces, un mapa no está inspirado en preguntas ni patrones espaciales. Con frecuencia, la geografía le permite encontrar los datos que le interesan con más facilidad. Por ejemplo, suponga que desea evaluar las ventas en Washington, Oregón y California. Le llevará más tiempo seleccionarlas en una lista de un filtro que hacer una selección múltiple en un mapa con una acción de resaltado.      

Si desea obtener más información acerca del uso de mapas en Tableau, consulte este tutorial gratuito. Aprenderá cómo comenzar a trabajar con datos geográficos y cómo usar la tarjeta Marcas. También descubrirá otras opciones de mapas para optimizar su análisis.

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