Qué necesitas mostrar de A. V. Abela.
 

Para no ser redundantes con este magnífico resumen que recoge una información de por sí muy valiosa, si queremos aportar una serie de consejos recabados a través de nuestros años de experiencia que permitirá que te adelantes a futuras tomas de decisiones y no tropieces en las mismas piedras donde hemos caído otros.
 
Por tanto, hemos pretendido hacer un acercamiento sobre aquellos elementos visuales más comunes de las cuatro categorías reseñadas que no utilizamos de forma correcta en un interfaz de datos.
 

1.1. Gráficos de comparación 

Es uno de los propósitos de mayor vigencia y con mayor frecuencia de la analítica de datos

Como dijo Vesa Kuusela, experto en gráficos estadísticos, "Un gráfico adquiere su significado a partir de la comparación".
 

 

1.1.1. Gráficos de barras

Para comparar, se deben utilizar métodos sencillos, como pueda ser la longitud, y para ello, el rey, es el gráfico de barras (barras horizontales se entiende), por encima del gráfico de columnas que parece ser de los más extendidos.
 

1.1.2. Gráficos apilados

 

1.1.3. Gráficos de líneas

Son el recurso gráfico ideal para mostrar tendencias y para establecer correlaciones.

1.1.4. Gráficos de área

1.1.5. Gráficos de araña / radar

1.2. Datos de composición

1.2.1. Gráficos circulares y de anillos 

Son uno de los grandes vicios que existen en la representación de los datos, y no siempre utilizados de la forma más adecuada. En BABEL solemos decir, las tartas para el postre.
 
Los gráficos circulares y de anillo no transmiten bien las relaciones cuantitativas entre los datos, ya que se basan en áreas y ángulos para comunicar información, y es más difícil para los seres humanos decir cuánto más grande es un área que otra.
 
Como hemos comentado se utilizan de forma errónea, lo que no significa que no cumplan con su función cuando se usan de forma adecuada. Un uso apropiado sería el mostrar porcentajes respecto a respuestas binarias (si/no), sin embargo, en muchas de las ocasiones, se utilizan para representar excesivos tipos de datos, lo que dificulta su lectura, ya que el consumidor debe estar consultando la leyenda del mismo, a la vez que genera más ruido visual.
 
Por este motivo, se recomienda no superar 6 valores de datos por gráfico, ordenadas las porciones de mayor a menor en sentido de las agujas del reloj.
 
Debemos replantearnos su uso cuando podamos intuir que los datos a mostrar serán muy similares en cantidad, y difíciles de diferenciar, o bien si entre todos los valores no representan el 100% del área.
 
A continuación algunos ejemplos que te harán desistir en el empleo de gráficos circulares.
 

1.2.2. Mapas de árbol

  1.3. Gráficos de distribución y relación

1.3.1. Gráficos de puntos

Este tipo de gráfico brinda la capacidad de mostrar tendencias, patrones y grupos, y su relación en conjuntos de datos grandes y pequeños. Recomendamos su uso para representar visualmente los resultados de una investigación.
 

Anychart.com

1.3.2 Gráficos de burbujas

Los gráficos de burbujas son útiles cuando se necesita determinar la relación entre pares de variables correspondientes, es decir, averiguar la correlación entre tres o cuatro variables o para revelar patrones comunes en grandes conjuntos de datos.
 
Algunas de las observaciones más interesantes provienen de valores atípicos: puntos individuales que son notablemente diferentes a otros en su posición.
 

1.3.3. Gráficos de caja y bigotes

Cuando sólo interesan valores medios y los rangos de distribución clave, recomendamos el uso de gráficos de caja/bigotes. Representan datos numéricos en forma de un rectángulo ("caja"), dividido en dos partes por una línea horizontal que representa el valor mediano. Además, utiliza líneas verticales que se extienden desde los lados superior e inferior del cuadro para trazar el resto de la distribución estadística y puntos para especificar valores atípicos.
 

www.anychart.com
 

1.4 Otros gráficos

1.4.1. Gráficos de red

Muestra la interconexión mediante el uso de nodos / vértices y líneas de enlace para ayudar a iluminar el tipo de relaciones entre un grupo de entidades.

1.4.2. Mapas espaciales

Fundamentales para entrelazar actividades en un mapa geográfico. Los hay de muchos tipos desde los mapas geoespaciales, a los de calor, calor animado y área de Google a los Pew Pew maps… Existen una gran variedad de los mismos. A continuación, presentamos algunos que se pueden adaptar a necesidades específicas
 
Datos geoespaciales. Es fundamental prestar atención a la intensidad de color. Ser recomienda no más de 7 intensidades para favorecer la menoría y reducir la carga cognitiva. En este caso que exponemos, se van a 9 intensidades.

1.4.3. Mapas de flujo / Sankey

Muestran flujos y las cantidades en proporción entre sí, desde el origen al destino donde el ancho de las flechas es proporcional a la cantidad de flujo.
 
Permiten mostrar procesos complejos de forma sencilla con múltiples niveles de visualización (alto y bajo nivel).

1.4.4. Diales

Son los tipos de gráficos más adecuados para elegir mostrar datos de valor único y se utilizan ampliamente en paneles. En particular, son ideales para comparar un valor real con un KPI y visualizar el grado de consecución.

 

1.4.5. Diagramas de afinidad

Mide la relación de datos utilizando un punto de interconexión, lo que significa que el grado de afinidad se determina por el número de veces que tanto la fuente como el destino se conectan a ese punto.
 

1.4.6 Gráficos de tarjetas perforadas

Muestra valores a lo largo del tiempo para un conjunto de parámetros, y donde el tamaño de cada disco es proporcional a su valor.

1.4.7. Gráficos 3D

Trazar un gráfico de 2 variables en 3D se suele hacer para mejorar la estética, pero hace que el gráfico sea mucho más difícil de interpretar de forma rápida y precisa, ya que distorsiona las formas y la alineación de las características visuales que muestran los datos. Se desaconseja totalmente su uso.
 

Gráficos de detección de anomalías. Detectan comportamientos no esperados en una serie temporal determinada.

 
Grafico de detección de anomalías. Fuente – Devo.com

 

Conclusión

A través de los 3 artículos focalizados en la visualización del dato hemos pretendido dar luz sobre los aspectos fundamentales a nivel de experiencia de usuario, diseño de interfaz y diferentes tipos de gráficos, haciendo hincapié en los más utilizados prácticos.
 
Hay que entender que estamos en un contexto donde la era del dato no ha hecho más que empezar, y donde la tecnología de machine learning y a inteligencia artificial empiezan a tener la suficiente madurez para dar un paso más en la construcción de estos interfaces y darles un plus.
 
El valor añadido en la visualización del datos pasa por la personalización y predicción de los datos y cómo mostrarlos. La tecnología nos “obliga” a ser pitonisos frente a posibles demandas inconscientes de nuestros usuarios.
 
Mediante el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se podrá usar Big Data para predecir nuestras próximas acciones, a veces incluso mejor de lo que podríamos predecirlas nosotros mismos. El uso inteligente de Big Data además proprocionará mayores ganancias para las empresas.
 
Sin embargo, conviene no olvidar que hay una parte básica para los diseñadores de experiencias, que es asegurarse que un producto o servicio pueda afrontar bien los cambios y escalar a medida que aumenta la cantidad de datos que debe manejar. Por tanto, la necesidad de visualización de datos es especialmente importante para estructuras complejas de datos, y esta es una de las grandes preocupaciones de los altos cargos de las grandes compañías de BI y la analítica.
 
Una vez se recogen la ingente cantidad de datos y comienza su destilado, el dato cobra importancia, y para ello debe presentarse de forma clara e intuitiva. Estas visualizaciones muchas veces son la clave para comprender el Big Data.
 
Los datos que muestra un producto y cómo los muestra, son incluso más importantes que la forma en que los procesa, luego el thinking debe ser una parte esencial en los diseñadores de experiencias para elevar los productos adaptándolos a los usuarios que deben utilizarlos y consumir a información.
 
"Pensar es el trabajo más difícil que existe, y probablemente sea la razón por la que tan pocos se dedican a ello", Henry Ford.
 
Desde BABEL somos conscientes de ello desde hace años, y a través de nuestro área de UX Avanzado somos pioneros en la conceptualización y diseño de interfaces de datos y de cualquier producto digital. Nos gustan los retos. ¿Nos conocemos? Escríbenos a [email protected]