11 técnicas de visualización de datos para cada caso de uso con ejemplos

La visualización de datos se está convirtiendo rápidamente en una habilidad esencial en la ciencia de datos y en muchas otras industrias basadas en datos, como las finanzas, la educación y la sanidad. No es de extrañar: dado que los profesionales de los datos se enfrentan a un volumen cada vez mayor de datos complejos y variados, la visualización de datos proporciona un conjunto de técnicas para darles sentido y comunicar eficazmente las perspectivas de los datos.

Históricamente considerado un tema menor en la ciencia de datos, hoy en día, la visualización de datos es un campo vibrante y de ritmo rápido, enriquecido con numerosas técnicas, herramientas, teorías y aportaciones de otras disciplinas, como la psicología y la neurociencia. Si estás interesado en convertirte en un mago de la visualización de datos, DataCamp te lo pone fácil. Consulte nuestro catálogo de cursos de visualización de datos para acceder a más de 30 cursos de visualización de datos impartidos por destacados expertos y que abarcan una gran variedad de tecnologías populares.

Este artículo ofrece una visión general del estado de la visualización de datos. Nos centraremos en los análisis, técnicas y herramientas de visualización de datos más populares. Siga leyendo.

El poder de una buena visualización de datos

La visualización de datos implica el uso de representaciones gráficas de los datos, como gráficos, diagramas y mapas. En comparación con las estadísticas descriptivas o las tablas, los visuales proporcionan una forma más eficaz de analizar los datos, incluida la identificación de patrones, distribuciones y correlaciones y la detección de valores atípicos en conjuntos de datos complejos.

Los visuales permiten a los científicos de datos resumir miles de filas y columnas de datos complejos y presentarlos en un formato comprensible y accesible.

Al dar vida a los datos con gráficos y diagramas perspicaces, la visualización de datos es vital en los procesos de toma de decisiones. Tanto si se trata de analistas de datos que explican sus hallazgos a partes interesadas no técnicas, como de científicos de datos que realizan pruebas A/B con fines de marketing o ingenieros de aprendizaje automático que explican posibles sesgos en modelos lingüísticos complejos de gran tamaño como ChatGPT, la visualización de datos es la clave para pasar de la comprensión de los datos a la toma de decisiones.

A pesar del uso de la visualización de datos, muchos análisis de datos minuciosos y detallados siguen acabando en el cajón por la sencilla razón de que no han conseguido cautivar a la audiencia, ya sean responsables de la toma de decisiones, partes interesadas u otros miembros del equipo.

Gracias a los avances en disciplinas como la neurociencia, hoy sabemos que la forma en que se representa una visualización de datos puede afectar gravemente a cómo la perciben las personas. Las decisiones que tome al diseñar un gráfico -por ejemplo, los colores, el diseño y el tamaño- pueden marcar una gran diferencia. ¿Le interesa la teoría de la visualización de datos? Nuestro curso Comprender la visualización de datos es un buen punto de partida.

Aunque la visualización de datos desempeña un papel importante a la hora de comunicar información, la receta para una comunicación eficaz es más compleja. Esa es la idea en la que se basa la narración de datos, un enfoque innovador que aboga por el uso de elementos visuales, narrativos y datos para convertir la información en acción. Para saber más sobre la narración de datos, echa un vistazo a nuestro podcast DataFramed, donde hablamos con Brent Dykes, Director Senior de Insights & Data Storytelling en Blast Analytics y autor de Effective Data Storytelling.

Tipos de análisis de visualización de datos

La visualización de datos se utiliza para analizar visualmente el comportamiento de las distintas variables de un conjunto de datos, como la relación entre los puntos de datos de una variable o la distribución. En función del número de variables que se quieran estudiar a la vez, se pueden distinguir tres tipos de análisis de visualización de datos.

• Análisis univariante. Se utiliza para resumir el comportamiento de una sola variable a la vez.
• Análisis bivariante. Ayuda a estudiar la relación entre dos variables
• Análisis multivariante. Permite a los profesionales de los datos analizar más de dos variables a la vez.

Técnicas clave de visualización de datos

Examinemos ahora las técnicas de visualización de datos más populares.

Gráficos lineales

Los gráficos de líneas, una de las visualizaciones más utilizadas, son excelentes para seguir la evolución de una variable a lo largo del tiempo. Normalmente se crean colocando una variable temporal en el eje x y la variable que se desea analizar en el eje y. Por ejemplo, el siguiente gráfico de líneas muestra la evolución de la cotización del DJIA durante 2022.

Fuente. DataCamp

Para aprender a crear gráficos de líneas atractivos, consulte nuestro Tutorial sobre gráficos de líneas en MatplotLib con Python.

Gráficos de barras

Un gráfico de barras clasifica los datos según el valor de varias categorías. Consta de rectángulos cuya longitud es proporcional al valor de cada categoría. Los gráficos de barras están muy extendidos porque son fáciles de leer. Las empresas suelen utilizar gráficos de barras para hacer comparaciones, como la cuota de mercado de distintas marcas o los ingresos de distintas regiones. Existen varios tipos de gráficos de barras, cada uno adecuado para un fin distinto.

Existen varios tipos de gráficos de barras, cada uno de ellos adecuado para un propósito diferente, incluidos los gráficos de barras verticales, los gráficos de barras horizontales y los gráficos de barras agrupadas.

Gráficos de barras verticales, horizontales y agrupadas.

Nuestro curso Introducción a la ciencia de datos en Python abarca una serie de técnicas de visualización de datos, incluidos los gráficos de barras.

Histogramas

Los histogramas son una de las visualizaciones más populares para analizar la distribución de los datos. Muestran la distribución de la variable numérica con barras.

Para construir un histograma, los datos numéricos se dividen primero en varios rangos o intervalos, y se cuenta la frecuencia de aparición de cada rango. El eje horizontal muestra el rango, mientras que el eje vertical representa la frecuencia o el porcentaje de ocurrencias de un rango.

Los histogramas muestran inmediatamente cómo está sesgada la distribución de una variable o dónde alcanza su punto máximo. He aquí algunos ejemplos de nuestra serie Data Demystified sobre visualizaciones de datos que captan las distribuciones.

Gráficos de cajas y bigotes

Otro gran gráfico para resumir la distribución de una variable son los gráficos de caja. Los gráficos de caja ofrecen una forma intuitiva y atractiva de detectar los siguientes elementos:

• Mediana. Valor medio de un conjunto de datos en el que el 50% de los datos son inferiores a la mediana y el 50% de los datos son superiores a la mediana.
• El cuartil superior. El percentil 75 de un conjunto de datos en el que el 75% de los datos son inferiores al cuartil superior y el 25% de los datos son superiores al cuartil superior.
• El cuartil inferior. El percentil 25 de un conjunto de datos en el que el 25% de los datos es inferior al cuartil inferior y el 75% es superior al cuartil inferior.
• El rango intercuartílico. El cuartil superior menos el cuartil inferior
• El valor superior adyacente. O coloquialmente, la "máxima". Representa el cuartil superior más 1,5 veces el rango intercuartílico.
• El valor adyacente inferior. O coloquialmente, el "mínimo". Representa el cuartil inferior menos 1,5 veces el rango intercuartílico.
• Valores atípicos. Cualquier valor por encima del "máximo" o por debajo del "mínimo".

La anatomía de un gráfico de caja. Fuente: Galarnyk

Por ejemplo, el siguiente boxplot basado en seaborn muestra la distribución de la longitud de los sépalos en tres variedades de plantas de iris, a partir del popular conjunto de datos iris. Nuestro tutorial de Python Seaborn para principiantes es un recurso perfecto para descubrir cómo crear boxplots y otros gráficos utilizando el popular paquete de visualización de Python, Seaborn.

Gráficos de dispersión

Los gráficos de dispersión se utilizan para visualizar la relación entre dos variables continuas. Cada punto del gráfico representa un único punto de datos, y la posición del punto en los ejes x e y representa los valores de las dos variables. Suele utilizarse en la exploración de datos para comprenderlos y aflorar rápidamente posibles correlaciones.

El siguiente ejemplo toma de nuevo el conjunto de datos del iris para trazar la relación entre la anchura y la longitud de los sépalos.

Para ver más ejemplos de gráficos de dispersión, lea nuestra serie Data Demystified sobre visualizaciones de datos que capturan relaciones. También puede aprender a crear una variedad de gráficos, incluyendo gráficos de dispersión, en nuestro tutorial sobre gráficos con Matplotlib.

Gráfico de burbujas

Los gráficos de dispersión pueden ampliarse fácilmente añadiendo nuevos elementos que representen nuevas variables. Por ejemplo, si queremos trazar la relación entre la anchura y la longitud de los sépalos en las distintas variedades de iris, podríamos simplemente añadir colores a los puntos, como se indica a continuación:

También podríamos cambiar el tamaño de los puntos en función de otra variable. Esto es lo que caracteriza a las llamadas parcelas burbuja. Por ejemplo, este increíble gráfico muestra la relación entre la esperanza de vida y el PIB de un país, añadiendo color para representar la región del país y tamaño para representar la población del país.

Fuente. Gapminder

Cubrimos los gráficos de burbujas y cómo crearlos en nuestro curso, Intermediate Interactive Data Visualization with plotly in R.

Treemaps

Los mapas de árbol son adecuados para mostrar relaciones parte-todo en los datos. Muestran los datos jerárquicos como un conjunto de rectángulos. Cada rectángulo es una categoría dentro de una variable determinada, mientras que el área del rectángulo es proporcional al tamaño de esa categoría. En comparación con otras visualizaciones similares, como los gráficos circulares, los mapas de árbol se consideran más intuitivos y preferibles.

A continuación encontrará un ejemplo.

En nuestro curso de Análisis de Sentimiento en R, aprenderá a utilizar mapas de árbol para visualizar el sentimiento en grupos de documentos.

Mapas de calor

Un mapa de calor es un gráfico matricial común y bonito que puede utilizarse para resumir gráficamente la relación entre dos variables. El grado de correlación entre dos variables se representa mediante un código de colores.

Por ejemplo, este heat extraído de nuestro Curso Intermedio de Visualización de Datos con Seaborn analiza la ocupación de los invitados del Daily Show durante el periodo 1999-2012. Como era de esperar, los invitados de la industria de la interpretación y los medios de comunicación son los asistentes más frecuentes.

Para obtener más información sobre cómo crear un mapa de calor, puede consultar nuestro tutorial que explora cómo crear uno utilizando Power BI.

Nubes de palabras

Las nubes de palabras son útiles para visualizar palabras comunes en un texto o conjunto de datos. Son similares a los diagramas de barras, pero suelen ser más atractivos visualmente. Sin embargo, a veces las nubes de palabras pueden ser más difíciles de interpretar. Las nubes mundiales son útiles en los siguientes escenarios:

• Identificar rápidamente los temas o asuntos más importantes de un texto extenso.
• Comprender el sentimiento o tono general de un escrito.
• Explorar patrones o tendencias en datos que contienen información textual.
• Comunicar las ideas o conceptos clave de forma visualmente atractiva.

Echa un vistazo a nuestro tutorial Generar nubes de palabras en Python para descubrir cómo crear tu propia nube de palabras.

Fuente. Datacamp

Mapas

Una parte considerable de los datos que se generan cada día son intrínsecamente espaciales. Los datos espaciales -también conocidos a veces como datos geoespaciales o información geográfica- son datos para los que se asocia una ubicación específica a cada registro.

Cada punto de datos espaciales puede localizarse en un mapa utilizando un determinado sistema de referencia de coordenadas. Por ejemplo, la siguiente imagen, extraída de nuestro Tutorial de GeoPandas, muestra los diferentes distritos de Barcelona.

El análisis geoespacial es un campo en rápida evolución dentro de la ciencia de datos. Los mapas son el núcleo de esta disciplina. Echa un vistazo a nuestro Curso de Trabajo con Datos Geoespaciales en Python para empezar a dibujar mapas hoy mismo.

Diagramas de red

La mayoría de los datos se almacenan en tablas. Sin embargo, no es el único formato disponible. Los llamados gráficos son más adecuados para analizar datos organizados en redes, desde redes sociales en línea, como Facebook y Twitter, hasta redes de transporte, como las líneas de metro. La analítica de redes es el subdominio de la ciencia de datos que utiliza los grafos para estudiar las redes.

Los grafos de red constan de dos componentes principales: nodos y aristas, también conocidos como relaciones. Este es un ejemplo de un grafo de red simple.

Guay, ¿verdad? Las posibilidades de los grafos de red son infinitas. Para obtener una introducción suave a este campo, recomendamos encarecidamente nuestro Curso de Introducción al Análisis de Redes en Python.

Elegir la técnica de visualización adecuada

Sólo hemos presentado un pequeño subconjunto de las muchas técnicas de visualización de datos disponibles. En función del tipo de análisis que desee realizar, algunos gráficos serán más adecuados que otros.

Por ejemplo, si desea mostrar las tendencias y fluctuaciones de los datos a lo largo del tiempo, lo que busca es un gráfico de líneas. Por el contrario, si desea analizar la distribución de los puntos de datos de una variable, un histograma o un diagrama de caja serán más adecuados.

A la hora de decidir qué técnica utilizar, hágase las siguientes preguntas:

• ¿Cuántas variables quiere analizar a la vez? Dependiendo de la respuesta, realizará un análisis univariante, bivariante o multivariante.
• ¿Qué quiere analizar? Cada visualización es adecuada para analizar uno de los siguientes fenómenos:
• Distribución
• Correlación
• Clasificación
• Part-of-Whole
• Evolución
• Mapa
• Redes

Con la práctica, adaptar la técnica de visualización al tipo de datos y a la pregunta a la que se quiere dar respuesta será un proceso sencillo.

Herramientas de visualización de datos

Las herramientas de visualización de datos van desde herramientas de inteligencia empresarial sin código como Power BI y Tableau hasta plataformas de visualización en línea como DataWrapper y Google Charts. También existen paquetes específicos en lenguajes de programación populares para la ciencia de datos, como Python y R. Como tal, la visualización de datos se considera a menudo el punto de entrada, o la "droga de entrada", para muchos aspirantes a profesionales de los datos.

A la hora de decidirse por una herramienta de visualización de datos, debe tener en cuenta los siguientes factores:

• Curva de aprendizaje. La facilidad de uso y la complejidad de las herramientas de visualización de datos varían considerablemente. Por lo general, cuantas más funciones y capacidades, más pronunciada es la curva de aprendizaje. Las herramientas de visualización de datos más sencillas son más adecuadas para usuarios no técnicos, pero tienen más restricciones y limitaciones.
• Flexibilidad. Si quieres tener un control total sobre cada pequeño aspecto de tus visualizaciones, debes optar por herramientas con una amplia flexibilidad. Te llevará más tiempo familiarizarte con ellos, pero una vez que lo consigas, podrás producir visualizaciones increíblemente estéticas y personalizables.
• Tipo de visualización. Las herramientas de visualización de datos pueden clasificarse en función de si se centran en gráficos independientes o en cuadros de mando. La primera categoría de herramientas está diseñada para crear una visualización cada vez. La segunda categoría trata las aplicaciones o cuadros de mando como la unidad básica. Herramientas como Power BI y Tableau entran dentro de esta categoría.
• Precio. El precio es un factor importante a la hora de elegir una herramienta de visualización de datos. Dependiendo de sus necesidades y presupuesto, algunas herramientas funcionarán mejor que otras.

En el vertiginoso campo de la visualización de datos, cada día surgen nuevas herramientas en el ecosistema. Elegir el más adecuado a sus necesidades puede resultar desalentador. Por eso hemos preparado un artículo con 12 de las Mejores Herramientas de Visualización de Datos que puede ayudarte a decidirte.

Buenas prácticas para una visualización eficaz de los datos

El principal objetivo de la visualización de datos es reducir la complejidad y aportar claridad. Elegir la técnica de visualización de datos adecuada es vital para el éxito, pero hay muchos otros factores a tener en cuenta. Estas son algunas de las mejores prácticas de diseño para comunicar eficazmente los datos a su público.

• Piense en su público. Como regla de oro, siempre hay que empatizar con el público al que se dirige la visualización. Esto significa conocer bien el área de especialización, el nivel de conocimientos técnicos y los intereses de su público.
• Despeja el desorden. Para evitar hacer visualizaciones ilegibles y desordenadas, pregúntate si lo que estás incluyendo es relevante para la audiencia, y elimina los elementos innecesarios en la medida de lo posible.
• Vigila las fuentes. Aunque puede resultar tentador utilizar distintos tipos y tamaños de letra, como regla general, limítese a un solo tipo de letra con no más de tres tamaños diferentes. Debe seguir la jerarquía tipográfica y mantener los títulos más grandes que el cuerpo, así como utilizar un tipo de letra negrita para resaltar los elementos clave y los títulos.
• Utilice los colores de forma creativa. El color es uno de los aspectos más llamativos de cualquier visualización de datos. Por eso, hay que pensar mucho en la combinación de colores de la visualización de datos. Esto significa tener una paleta de colores coherente en todas las visualizaciones y utilizar el color sistemáticamente para distinguir entre grupos, niveles de importancia y distintos tipos de jerarquía de la información.

La visualización puede considerarse un arte. La intuición y el buen gusto pueden marcar la diferencia, pero siempre hay que tener en cuenta la teoría que hay detrás. Para saber más sobre las mejores prácticas para una visualización eficaz de los datos, le recomendamos que consulte nuestra hoja de trucos sobre comunicación y narración de datos. Además, si trabaja con cuadros de mando, merece la pena leer este artículo sobre las mejores prácticas para diseñar cuadros de mando.

Cómo dominar las técnicas de visualización de datos

Esperamos que le haya gustado este artículo. Ahora que ya conoces el estado de la visualización de datos, es hora de practicar. DataCamp está aquí para ayudar. A continuación encontrará más recursos que le guiarán en su viaje por la visualización de datos:

• Visualización de datos con Python Skill Track
• Visualización de datos con R
• Curso de Visualización de Datos en Power BI
• Curso de visualización de datos en Tableau
• Visualización de datos