La visualización de datos es una disciplina que evoluciona constantemente. Durante las últimas décadas, diversas escuelas de pensamiento desarrollaron perspectivas acerca de cuándo y cómo utilizar elementos visuales para analizar datos. Tratar de decidir cuál es el tipo de visualización ideal según sus objetivos o sus datos puede resultar una tarea difícil. Todos los días vemos decenas de tipos comunes de visualizaciones de datos. Algunas son hermosas, pero brindan poca información. Otras son prácticas y permiten sacar conclusiones con solo echar un vistazo, pero no resultan atractivas visualmente. Algunas no requieren demasiado trabajo, pero su creador debe preparar bien los datos para que sean eficaces. Además de los cincuenta tipos comunes de visualizaciones, aproximadamente, existen algunas que son poco claras. El objetivo del creador, así como la estructura y el tamaño de los datos subyacentes, son los que determinan cuándo utilizar uno u otro tipo de visualización.

En este Glosario de visualización de datos se analizan muchos de los tipos comunes de visualizaciones. Leerlo le permitirá tomar decisiones más informadas cuando cree visualizaciones. Por el momento, hay muchos temas y tipos de visualizaciones que no se cubren en el glosario. A medida que la disciplina evolucione, el glosario incorporará cada vez más información.

Familias de visualizaciones

Cada familia de visualizaciones tiene una serie de características determinadas. Esto permite clasificar jerárquicamente las visualizaciones en grupos más importantes: gráficos, visualizaciones geoespaciales y tablas. Muchas escuelas de pensamiento que se ocupan de analizar las visualizaciones categorizan a las familias en función de diferentes líneas. La práctica más común consiste en dividir los gráficos en subcategorías independientes. Elegimos tres subcategorías a fin de simplificar el glosario y darle más importancia a la función analítica y el tipo de marca.

Uso de las visualizaciones de datos para el análisis

La función analítica describe la manera en que los usuarios interpretan, exploran y comprenden los datos. Muchas visualizaciones tienen más de una función analítica. Estas, a menudo, dependen de cómo las implementa el creador. Dividimos las funciones que tienen un factor diferenciador significativo y elaboramos una página para cada una. Las seis funciones analíticas que se indican a continuación abarcan muchas de las maneras en las que una visualización explora los datos. Aun así, la lista no es exhaustiva.

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La importancia de elegir el tipo correcto de visualización

La visualización es una herramienta que permite comprender los datos. Como toda herramienta, una visualización puede ser útil en una instancia en particular y otra puede ser útil en casos más generales. Por ejemplo, un gráfico de barras puede abordar muchas necesidades, mientras que una nube de palabras puede resultar útil solo en situaciones limitadas. Para elegir el tipo correcto de visualización, se deben considerar tres factores: el propósito de la visualización, los datos que se quiere mostrar y las necesidades del público. No siempre es posible definir estos tres factores antes de comenzar a crear la visualización, pero vale la pena intentarlo.

Entre los puntos que debe tener en cuenta, conocer las necesidades del público es el más importante. Las visualizaciones eficaces permiten que las personas obtengan información a partir de datos complejos con solo echar un vistazo. Resaltan las relaciones entre las medidas, explican conceptos y ayudan a comprender la información de un modo distinto a la simple observación de datos sin procesar. Sin embargo, si se utiliza la visualización incorrecta, el usuario se confundirá o no prestará atención. Conozca las necesidades de su público a fin de asegurarse de que la visualización sea eficaz.

Al determinar un propósito específico, puede usar las necesidades del público para acotar las alternativas. Algunas visualizaciones de datos ayudan a realizar el análisis, mientras que otras presentan la información de un modo atractivo. Algunas muestran conceptos, procesos o estrategias de un modo fácil de comprender. Existe un conjunto específico de visualizaciones para cada propósito. Antes de crear una visualización, piense en la función analítica y el tipo de marca. De este modo, se asegurará de que puede lograr su propósito.

Conozca en profundidad sus datos a fin de comprender qué tipos de visualizaciones pueden ser adecuados. Algunos gráficos admiten dimensiones limitadas. Otros se destacan porque resaltan las relaciones entre muchas categorías. Puede usar la estructura y la naturaleza de los datos como guía para realizar la selección final. Cuando tenga una duda, experimente. Así, podrá crear una visualización en la que se alineen su propósito, los datos y las necesidades del público.