La visualización de datos es una disciplina que está en desarrollo. En las últimas décadas, varias escuelas de pensamiento elaboraron perspectivas sobre cuándo y cómo usar elementos visuales para analizar datos. Quizás sea complicado intentar decidir cuál es el tipo que mejor se adapta a tus objetivos o a los datos que tienes. La gente ve docenas de tipos comunes de visualizaciones de datos por día. Algunas son atractivas, pero aportan poca información. Otras son funcionales y le permiten al observador sacar conclusiones rápidamente, pero no tienen valor estético. Algunas necesitan modificaciones menores y el creador debe preparar los datos para que sean eficaces. Más allá de los cincuenta y tantos tipos comunes de visualizaciones, existen una veintena que son confusas. El objetivo del creador, así como la estructura y el tamaño de los datos subyacentes, determina cuándo utilizar un tipo de visualización en lugar de otro.

Este glosario de visualizaciones de datos analiza muchos de los tipos más comunes y te ayudará a tomar decisiones informadas durante la creación. En este momento, no abarcamos todos los temas y tipos de visualizaciones. El contenido aumentará y evolucionará con el tiempo al igual que la disciplina.

Familias de visualizaciones

Una familia de visualizaciones se refiere a su naturaleza. De esta forma, se pueden clasificar los grupos principales de manera jerárquica: cuadros, visualizaciones geoespaciales y tablas. Muchas escuelas de pensamiento sobre las visualizaciones clasifican a las familias en diferentes líneas. Es más común dividir los cuadros en subcategorías independientes. Elegimos tres para simplificar el glosario y dar más importancia a la función de análisis y al tipo de marca.

Cómo usar las visualizaciones de datos para hacer análisis

La función de análisis describe cómo las personas interpretan, exploran y entienden los datos que contiene una visualización. Muchas visualizaciones tienen más de una función de análisis. A menudo esto depende de cómo las implementa el creador. Dividimos las funciones con un diferenciador significativo en las páginas correspondientes. Las seis funciones de análisis que se enumeran a continuación cubren muchas formas en que una visualización explora los datos, pero la lista no es exhaustiva.

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La importancia de elegir el tipo correcto de visualización

La visualización es una herramienta que ayuda a que los datos cobren sentido. Como todas las herramientas, algunas son útiles en instancias especiales, mientras que otras son de uso más general. Un gráfico de barras puede abordar una cantidad significativa de necesidades, pero una nube de palabras solo es útil en determinadas situaciones. La elección del tipo correcto de visualización depende de tres cosas: el propósito de tu visualización, los datos que quieres mostrar y las necesidades de tu audiencia. No siempre es posible definir los tres puntos antes de la diseñarla, pero es una buena práctica intentarlo.

De todas las cosas que tienes que tener en cuenta, lo más importante es conocer las necesidades de tu audiencia. Una buena visualización permite que las personas obtengan rápidamente información a partir de datos complejos. Destacan las relaciones entre las medidas. Explican conceptos y llaman mucho más la atención que los datos sin procesar. Sin embargo, el uso de una visualización incorrecta puede confundir al observador o no llamarle la atención. Ten en cuenta las necesidades de tu audiencia para garantizar que la visualización sea eficaz.

La determinación de un propósito específico te ayuda a usar las necesidades de la audiencia para definir claramente tus opciones. Algunas visualizaciones de datos ayudan a realizar análisis mientras que otras presentan información de una manera más atractiva. Algunas representan conceptos, procesos o estrategias de una manera digerible. Un conjunto específico de visualizaciones puede ayudar a lograr mejor tu propósito. Ten en cuenta la función de análisis y el tipo de marca de tu visualización antes de crearla. Esto garantiza que eres capaz de lograr tu propósito.

Debes conocer bien tus datos para comprender qué tipos de visualizaciones puede admitir. Ciertos cuadros admiten una dimensión limitada. Otros son mejores para destacar las relaciones entre varias categorías. Puedes usar la estructura y la naturaleza de los datos que tienes para guiarte en la selección final. En caso de duda, puedes probar para después crear una visualización que encuentre el equilibrio entre tu propósito, los datos que tienes y las necesidades de tu audiencia.