¿Qué es la visualización de datos? Guía completa de herramientas, técnicas y buenas prácticas

Imagina desplazarte por filas interminables de datos sin ser capaz de detectar los insights que esconden. Esa es la realidad de muchas empresas hoy en día, con unos 402,74 millones de terabytes generados cada día. Entonces, ¿cómo le damos sentido a todo esto? La respuesta está en la visualización de datos.

Las organizaciones y las personas utilizan los datos para determinar las causas de los problemas e identificar pasos accionables. Sin embargo, a medida que el volumen de datos crece sin parar, resulta cada vez más difícil interpretarlos. Por naturaleza, buscamos patrones y estructura: así almacenamos información y aprendemos cosas nuevas. Cuando los datos no se presentan de forma visualmente clara, detectar esos patrones y encontrar estructura puede ser complicado o, en algunos casos, imposible.

En este artículo veremos cómo la visualización de datos puede resolver este problema. También hablaremos de qué es la visualización de datos, por qué es importante, consejos para desarrollar tus habilidades, gráficos habituales y herramientas para visualizar tus datos. 

¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es el proceso de representar datos de forma gráfica. Consiste en traducir los datos a un contexto visual, ya sea con gráficos, diagramas, animaciones, infografías, etc. La idea es facilitarnos la identificación de tendencias, valores atípicos y patrones en los datos. Profundizamos en este concepto en nuestro curso Understanding Data Visualization.

Los profesionales de datos recurren con frecuencia a visualizaciones para resumir los principales insights y trasladar esa información a las personas interesadas.

Por ejemplo, un profesional de datos puede crear visualizaciones para el equipo directivo, que después las usa para orientar la estrategia de la organización. Otro ejemplo: los científicos de datos utilizan visualizaciones para descubrir la estructura subyacente de los datos y comprenderlos mejor.  

Dado el propósito de la visualización de datos, hay dos ideas clave que podemos extraer de su definición: 

1) Una forma de hacer los datos accesibles: La mejor manera de hacer algo accesible es mantenerlo simple. Pero "simple" depende del contexto: lo que es sencillo para una niña de diez años puede no serlo para alguien con un doctorado. La visualización de datos es una técnica para hacer los datos accesibles a quien corresponda. 

2) Un medio para comunicar: Esta idea es una extensión de la anterior. Para comunicar con eficacia, todas las personas deben hablar el mismo idioma. Da igual si trabajas en solitario o en equipo: las visualizaciones deben aportar insights relevantes para quienes las vayan a ver. Una CEO quizá prefiera ver conclusiones que se traduzcan en acciones, mientras que un equipo de machine learning puede querer entender el rendimiento de sus modelos. 

En resumen, la visualización de datos es una técnica que facilita reconocer patrones o tendencias en los datos. 

Nuestra chuleta de visualización de datos ofrece una representación visual de sus conceptos clave

¿Por qué es tan importante para los científicos de datos?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinar que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimiento e insights de datos ruidosos, estructurados y no estructurados (consulta nuestra guía sobre qué es la ciencia de datos para una explicación más profunda). El reto al que se enfrentan los científicos de datos es que no siempre es posible conectar los puntos cuando se trabaja con datos en bruto; aquí es donde la visualización de datos aporta un valor enorme. Veamos por qué es una herramienta tan potente para ellos. 

Descubrimiento y aprendizaje

Se espera que los científicos de datos comprendan bien los datos con los que trabajan. La visualización les permite resaltar los aspectos más informativos de sus datos y, así, entender de un vistazo qué está ocurriendo. Por ejemplo, identificar tendencias en una tabla es mucho más difícil que verlo de forma gráfica. Hablaremos de esto con más detalle más adelante. 

Narrativa

Llevamos siglos usando historias para transmitir información. Funcionan porque crean una conexión emocional con la audiencia. Esa conexión ayuda a comprender mejor la experiencia ajena y hace que la información sea más memorable. Data storytelling es una forma de visualización: ayuda a dar sentido a los datos y a compartirlos en un formato fácil de entender. 

Eficiencia 

Es cierto que, en ocasiones, se pueden extraer insights directamente de bases de datos, pero esto exige una concentración enorme y supone un coste importante para el negocio. En estos casos, la visualización de datos es mucho más eficiente. Por ejemplo, si el objetivo es identificar todas las empresas que tuvieron pérdidas en 2024, sería más fácil usar rojo para resaltar las que tienen beneficios por debajo de cero y verde para las que están por encima. Las que se quedaron en equilibrio quedarían neutras. Esta técnica es mucho más eficiente que revisar la base de datos manualmente para marcar cada empresa. 

Estética 

Aunque los datos en bruto pueden ser informativos, rara vez resultan atractivos o estimulantes. La visualización de datos transforma información valiosa pero poco amena en conocimiento claro y atractivo. Hacer los datos más visuales encaja con nuestra naturaleza eminentemente visual: procesamos la información mucho más rápido cuando estimula la vista.  

Cómo aprender visualización de datos

La visualización de datos es una habilidad clave para cualquiera que trabaje con datos, desde analistas de negocio hasta científicos de datos. Dominarla te permite comunicar insights con eficacia, haciendo que tus decisiones basadas en datos sean más claras y tengan más impacto. Si no sabes por dónde empezar, te ofrecemos recursos para guiarte en cada etapa de tu aprendizaje, tanto si estás comenzando como si quieres afinar habilidades avanzadas.

Así puedes empezar:

1. Empieza por lo básico

Si eres completamente nuevo en visualización, es esencial comprender los fundamentos antes de sumergirte en herramientas y técnicas avanzadas. DataCamp ofrece itinerarios de aprendizaje estructurados para guiarte por estos fundamentos.

• Recurso recomendado: Understanding Data Visualization. Este curso te introduce en los conceptos clave de la visualización de datos y te enseña a diseñar e interpretar visualizaciones sencillas pero eficaces. Cubre los tipos de gráficos esenciales, las mejores prácticas y cómo pensar de forma crítica sobre los datos.
• Temas tratados:
  • Tipos básicos de gráficos (barras, sectores, líneas)
  • Errores comunes en visualización
  • Cómo elegir el tipo de gráfico adecuado para tus datos

2. Aprende a visualizar datos con herramientas sin código

Si aún no dominas la programación, tenemos cursos sobre herramientas que te permiten crear visualizaciones sin escribir código. Son ideales para perfiles de negocio, responsables y quienes necesiten crear visualizaciones con rapidez.

• Recurso recomendado: Power BI Fundamentals. Power BI es una herramienta potente y sin código para crear paneles y reportes interactivos. Este itinerario te enseña a usar su interfaz intuitiva para crear visualizaciones convincentes que comuniquen insights con claridad.
• Recurso recomendado: Tableau Fundamentals. Tableau es otra herramienta muy popular para crear paneles interactivos y atractivos. Con su función de arrastrar y soltar, explorar los datos y crear visualizaciones es muy sencillo.
• Temas tratados:
  • Creación de paneles interactivos
  • Limpieza y preparación de datos para visualizar
  • Buenas prácticas de narrativa visual

3. Desarrolla habilidades de programación para visualizaciones avanzadas

Si quieres pasar a la acción con código, aprender a crear visualizaciones con Python o R ampliará mucho tu capacidad de personalizar y automatizar tus gráficos.

• Recurso recomendado: Data Visualization with Python. Python ofrece librerías muy potentes (como Matplotlib, Seaborn y Plotly) para crear desde gráficos sencillos hasta visualizaciones interactivas complejas. Este itinerario te ayudará a construir una base sólida en herramientas de visualización en Python.
• Recurso recomendado: Data Visualization with R. R se usa ampliamente para computación estadística y visualización. El paquete ggplot2, en particular, es un estándar del sector para crear gráficos bonitos e informativos. En este itinerario aprenderás a crear visualizaciones de alta calidad y a aprovechar la potencia de R para manipular datos.
• Temas tratados:
  • Creación de visualizaciones personalizadas con Matplotlib, Seaborn y ggplot2
  • Comprensión de gráficos avanzados como histogramas, mapas de calor y diagramas de dispersión
  • Construcción de visualizaciones interactivas con Plotly y Shiny

4. Practica con proyectos

Una vez que domines lo básico, la práctica es clave para afianzar la visualización. Los proyectos prácticos de DataCamp te permiten aplicar tus habilidades a conjuntos de datos reales y ganar experiencia.

• Recurso recomendado: Data Visualization Projects. Estos proyectos guiados te permiten trabajar con datos reales y poner en práctica lo aprendido. Crearás visualizaciones desde cero, ganando experiencia tanto en exploración como en el diseño de una comunicación visual eficaz.
• Proyectos de ejemplo:
  • Exploring the Evolution of LEGO – Aprende a crear visualizaciones para explorar tendencias en la producción de sets de LEGO usando Matplotlib y Seaborn en Python.
  • Understanding the Gender Gap in College Degrees – Crea gráficos de líneas y áreas en Python para visualizar la brecha de género en distintas titulaciones universitarias.

5. Sigue aprendiendo y mantente al día

La visualización de datos evoluciona constantemente, con nuevas herramientas y técnicas que surgen de forma regular. DataCamp actualiza sus cursos e incorpora otros nuevos para mantenerte al tanto de las últimas tendencias.

• Recurso recomendado: Data Visualization Cheat Sheet. Ten a mano esta chuleta como referencia de gráficos habituales, buenas prácticas de diseño y consejos para elegir la visualización adecuada según tus datos y audiencia.
• Explora nuevas herramientas: Mantente a la vanguardia con herramientas punteras como Plotly Dash o D3.js (una librería de JavaScript) a medida que avances en tu camino.

Herramientas de visualización de datos

Profesionales como científicos y analistas de datos suelen apoyarse en herramientas de visualización para trabajar con más eficiencia y comunicar sus hallazgos de forma más efectiva.

Estas herramientas se pueden dividir en dos categorías: 1) sin código y 2) con código. Veamos algunas de las más populares en cada una. 

Herramientas sin código

No todo el mundo en tu organización es experto en tecnología. Aun así, no saber programar no debería impedirte extraer insights de los datos. Puedes no programar y aun así tener competencia en datos: saber leer, escribir, comunicarte y razonar con datos para tomar mejores decisiones basadas en datos. 

Por tanto, las herramientas sin código son una solución accesible para quienes no tienen conocimientos de programación (aunque quienes sí programan también pueden preferir usarlas). En términos formales, son interfaces gráficas que incluyen la capacidad de ejecutar scripts nativos para procesar y enriquecer los datos.

Algunos ejemplos de herramientas sin código son: 

Power BI

Power BI es una solución de Microsoft muy popular para visualización y business intelligence. Es de las herramientas de BI más extendidas para reporting, analítica de autoservicio y analítica predictiva. Esta plataforma facilita limpiar, analizar y empezar a encontrar insights en los datos de tu organización con rapidez. 

Si te interesa aprender Power BI, te recomendamos empezar con el itinerario de habilidades Power BI Fundamentals de DataCamp.  

Tableau

Tableau también es una de las herramientas de business intelligence más populares del mundo. Su sencilla funcionalidad de arrastrar y soltar la hace muy accesible para que cualquiera empiece a obtener insights de los datos de su organización mediante visualizaciones interactivas. 

El itinerario Tableau Fundamentals de DataCamp es una gran forma de empezar con Tableau. 

ChatGPT

ChatGPT se ha convertido rápidamente en una herramienta para ayudar a visualizar datos. Como explicamos en nuestro artículo sobre GPT-4o, con unos pocos prompts puedes usarla para visualizar tendencias en tus datos. La IA generativa está cambiando la forma en que pensamos en los datos, y esto no ha hecho más que empezar. Echa un vistazo a nuestro itinerario ChatGPT Fundamentals para aprender a sacarle partido. 

Visualización con código 

Si te sientes cómodo con la tecnología, quizá prefieras usar un lenguaje de programación para visualizar tus datos. El aumento en la producción de datos ha impulsado la popularidad de Python y R gracias a sus numerosas librerías para el procesamiento de datos. 

Veamos algunas de estas librerías. 

Paquetes de Python 

Python es un lenguaje de programación interpretado, de alto nivel y propósito general. Ofrece varias librerías excelentes para visualizar datos, como:

• Matplotlib 
• Seaborn 
• Plotly
• Bokeh

El itinerario de habilidades Data Visualization with Python es una excelente secuencia de cursos para potenciar tus competencias en ciencia de datos con las librerías de visualización más populares y robustas de Python.

Paquetes de R 

R es un lenguaje para computación estadística y gráficos. Es una gran herramienta de análisis, ya que permite crear prácticamente cualquier tipo de gráfico con sus distintos paquetes. Entre los más populares en R para visualización están: 

• ggplot2
• Lattice
• highcharter
• Leaflet
• RColorBrewer
• Plotly

Explora los itinerarios Data Visualization with R e Interactive Data Visualization in R para llevar tus habilidades de visualización en R al siguiente nivel. 

Gráficos más comunes en visualización de datos

Ya hemos visto que la visualización es una forma eficaz de presentar y comunicar con datos. En esta sección veremos cómo crear algunos tipos habituales de gráficos, un punto de partida muy útil para la mayoría de tareas de visualización, usando Python y el paquete Matplotlib. También compartiremos casos de uso para cada gráfico. 

Puedes consultar este cuaderno de DataLab para acceder al código completo. 

Tabla de frecuencias

Una tabla de frecuencias es ideal para representar cuántas veces ocurre un evento o valor. Suele usarse para obtener estadísticas descriptivas. Por ejemplo, podemos querer entender el efecto de una característica sobre la decisión final. 

Vamos a crear un ejemplo de tabla de frecuencias. Usaremos el Car Evaluation Data Set del repositorio de UCI Machine Learning y Pandas para construirla.

import pandas as pd"""source: https://heartbeat.comet.ml/exploratory-data-analysis-eda-for-categorical-data-870b37a79b65"""def frequency_table(data:pd.DataFrame, col:str, column:str):    freq_table = pd.crosstab(index=data[col],                            columns=data[column],                                     margins=True)    rel_table = round(freq_table/freq_table.loc["All"], 2)    return freq_table, rel_tablebuying_freq, buying_rel = frequency_table(car_data, "class", "buying")print("Two-way frequency table")print(buying_freq)print("---" * 15)print("Two-way relative frequency table")print(buying_rel)Con la tecnología de

Gráfico de barras

El gráfico de barras es uno de los más sencillos y eficaces. Suele utilizarse para comparar diferencias entre categorías. Por ejemplo, podemos visualizar el número de casos de fraude frente a no fraude. Otro caso de uso sería mostrar la frecuencia de cada valoración por estrellas de una película.  

Así crearíamos un gráfico de barras en Python: 

"""Starter code from tutorials pointsee: https://bit.ly/3x9Z6HU"""import matplotlib.pyplot as plt# Dataset creation.programming_languages = ['C', 'C++', 'Java', 'Python', 'PHP', "Other", "None"]employees_frequency = [23, 17, 35, 29, 12, 5, 38]# Bar graph creation.fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))plt.bar(programming_languages, employees_frequency)plt.title("The number of employees competent in a programming langauge")plt.xlabel("Programming languages")plt.ylabel("Frequency")plt.show()Con la tecnología de

Gráficos de sectores

Los gráficos de sectores (o "pie") también son sencillos y prácticos. Se usan para comparar partes de un total. Por ejemplo, un buen uso sería representar la cuota de mercado de los smartphones. Vamos a implementarlo en Python.  

"""Example to demonstrate how a pie chart can be used to represent the marketshare for smartphones.Note: These are not real figures. They were created for demonstration purposes."""import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt# Dataset creation.smartphones = ["Apple", "Samsung", "Huawei", "Google", "Other"]market_share = [50, 30, 5, 12, 2]# Pie chart creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.pie(market_share,        labels = smartphones,        autopct='%1.2f%%')plt.title("Smartphone Marketshare for April 2021 - April 2022",          fontsize=14)plt.show()Con la tecnología de

Gráficos de líneas y de áreas

Los gráficos de líneas son perfectos para visualizar tendencias o evolución a lo largo del tiempo. Por ejemplo, podemos representar el número de zapatillas vendidas en julio con un gráfico de líneas. 

import matplotlib.pyplot as plt# Data creation.sneakers_sold = [10, 12, 8, 7, 7, 10]dates = ["Jul '1", "Jul '7", "Jul '14", "Jul '21", "Jul '28", "Jul '31"]# Line graph creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.plot(dates, sneakers_sold)plt.title("Sneakers sold in Jul")plt.ylim(0, 15) # Change the range of y-axis.plt.xlabel("Dates")plt.ylabel("Number of sales")plt.show()Con la tecnología de

Un gráfico de áreas es una extensión del de líneas, pero con el área bajo la línea rellena de color o un patrón. 

Aquí está exactamente el mismo dato anterior en un gráfico de áreas: 

# Area chart creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.fill_between(dates, sneakers_sold)plt.title("Sneakers sold in Jul")plt.ylim(0, 15) # Change the range of y-axis.plt.xlabel("Dates")plt.ylabel("Number of sales")plt.show()Con la tecnología de

También es habitual ver gráficos de áreas apiladas que muestran los cambios de varias variables a lo largo del tiempo. Por ejemplo, en lugar de las ventas totales, podríamos visualizar por marcas las zapatillas vendidas en julio con un gráfico de áreas apiladas. 

# Data creation.sneakers_sold = [[3, 4, 2, 4, 3, 1], [3, 2, 6, 1, 3, 5], [4, 6, 0, 2, 1, 4]]dates = ["Jul '1", "Jul '7", "Jul '14", "Jul '21", "Jul '28", "Jul '31"]# Multiple area chart creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.stackplot(dates, sneakers_sold, labels=["Nike", "Adidas", "Puma"])plt.title("Sneakers sold in Jul")plt.ylim(0, 15) # Change the range of y-axis.plt.xlabel("Dates")plt.ylabel("Number of sales")plt.legend()plt.show()Con la tecnología de

Cada gráfico muestra exactamente los mismos datos, pero de una forma distinta. 

Histogramas

Los histogramas se utilizan para representar la distribución de una variable numérica. 

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.random.sample(size=100) # Graph will change with each runfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.hist(data, bins=6)plt.title("The distribution of data")plt.xlabel("Data")plt.ylabel("Frequency")plt.show()Con la tecnología de

Diagramas de dispersión

Los diagramas de dispersión muestran la relación entre dos variables. Es habitual añadir una recta de mejor ajuste para revelar la dirección general de los datos. Un ejemplo sería representar cómo afecta la temperatura al número de helados vendidos. 

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# Data creation.temperature = np.array([30, 21, 19, 25, 28, 28]) # Degree's celsiusice_cream_sales = np.array([482, 393, 370, 402, 412, 450])# Calculate the line of best fitX_reshape = temperature.reshape(temperature.shape[0], 1)X_reshape = np.append(X_reshape, np.ones((temperature.shape[0], 1)), axis=1)y_reshaped = ice_cream_sales.reshape(ice_cream_sales.shape[0], 1)theta = np.linalg.inv(X_reshape.T.dot(X_reshape)).dot(X_reshape.T).dot(y_reshaped)best_fit = X_reshape.dot(theta)# Create and plot scatter chartfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.scatter(temperature, ice_cream_sales)plt.plot(temperature, best_fit, color=\"red\")plt.title(\"The impact of weather on ice cream sales\")plt.xlabel(\"Temperature (Celsius)\")plt.ylabel(\"Ice cream sales\")plt.show()Con la tecnología de

Mapas de calor

Los mapas de calor utilizan un código de color para representar la intensidad entre dos elementos. Un caso de uso sería ilustrar una previsión meteorológica (por ejemplo, las zonas en rojo indican lluvia intensa). También puedes usarlos para representar tráfico web y casi cualquier dato tridimensional. 

Para crear un mapa de calor en Python, utilizaremos otra librería llamada Seaborn, una librería de alto nivel basada en Matplotlib.  

import numpy as npimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.random.rand(8, 10) # Graph will change with each runfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))sns.heatmap(data)plt.title("Random Uniform Data")plt.show()Con la tecnología de

Treemaps

Los treemaps representan datos jerárquicos con rectángulos anidados. Son muy útiles para visualizar relaciones parte-todo entre muchas categorías, por ejemplo, en datos de ventas.  

Para construir un treemap en Python, usaremos Plotly, una librería para gráficos interactivos. 

"""Source: https://plotly.com/python/treemaps/"""import plotly.express as pximport numpy as npdf = px.data.gapminder().query("year == 2007")fig = px.treemap(df, path=[px.Constant("world"), 'continent', 'country'], values='pop',                  color='lifeExp', hover_data=['iso_alpha'],                  color_continuous_scale='RdBu',                  color_continuous_midpoint=np.average(df['lifeExp'], weights=df['pop']))fig.update_layout(margin = dict(t=50, l=25, r=25, b=25))fig.show()Con la tecnología de

3 consejos para una visualización eficaz

La visualización de datos es un arte. Desarrollar tus habilidades lleva tiempo y práctica. Aquí tienes tres consejos para ir en la dirección correcta: 

Consejo n.º 1: formula una pregunta concreta 

El primer paso, y el más importante, para crear una visualización eficaz es tener en mente una pregunta clara y específica. Sin ello, corres el riesgo de producir visualizaciones difusas y difíciles de interpretar.

• Ejemplo: Si analizas ventas, en lugar de preguntar «¿Cómo evolucionan las ventas este año?», sé más concreto: «¿Cómo han cambiado las ventas online en EE. UU. del producto X en el T3 frente al T2?»

Esa precisión te ayuda a centrar la visualización en responder directamente a la pregunta y evitar información innecesaria que pueda despistar o saturar a quien la vea.

• Mal ejemplo: Un panel abarrotado que muestra ventas totales por todas las regiones, tipos de producto y canales de los últimos cinco años.
• Buen ejemplo: Un sencillo gráfico de barras que compara solo las ventas online en EE. UU. del T2 frente al T3 para un producto concreto.

Consejo n.º 2: elige la visualización adecuada

No todos los gráficos sirven para lo mismo. Elegir el tipo inadecuado puede distorsionar el mensaje y confundir a la audiencia. Cada gráfico tiene sus puntos fuertes y se adapta a tipos de datos concretos.

• Ejemplo: Si quieres mostrar la proporción de un total, un gráfico de sectores puede ser adecuado. Pero si comparas cambios a lo largo del tiempo, es mejor un gráfico de líneas o de barras.

Cómo elegir bien:

• Gráfico de barras: para comparar categorías.
• Gráfico de líneas: para tendencias en el tiempo.
• Gráfico de sectores: para proporciones de un total.
• Diagrama de dispersión: para relaciones entre dos variables.
• Mal ejemplo: Usar un gráfico de sectores para mostrar cambios de ingresos en el tiempo.
• Buen ejemplo: Usar un gráfico de líneas para resaltar los cambios mensuales de ingresos y facilitar la detección de tendencias.

Idea clave: Ajusta el tipo de gráfico a la pregunta o a los datos con los que trabajas para ganar claridad.

Consejo n.º 3: destaca lo más importante

Al crear una visualización, es esencial dirigir la atención de la audiencia hacia los insights clave. Un uso eficaz del color, tamaño y elementos de diseño te ayuda a enfatizar lo que realmente importa.

• Ejemplo: Imagina que muestras ingresos por múltiples productos. Si usas colores llamativos para los más vendidos y tonos más suaves para el resto, será fácil centrarse en la información crítica.

Formas de resaltar la información clave:

• Usa colores con contraste: Señala los puntos importantes con colores distintivos.
• Varía el tamaño: Haz más grandes o más gruesos los datos críticos.
• Anotaciones: Añade notas breves o etiquetas directamente en el gráfico para señalar áreas clave.
• Mal ejemplo: Un diagrama de dispersión en el que todos los puntos tienen el mismo color y tamaño, dificultando ver patrones o datos relevantes.
• Buen ejemplo: Un dispersión con puntos grandes para enfatizar outliers o tendencias, junto con degradados de color para indicar intensidad.

Idea clave: Pequeñas decisiones de diseño sobre color, tamaño y etiquetas pueden mejorar mucho la rapidez con la que tu audiencia capta los insights.

Reflexión final

En definitiva, una visualización eficaz aprovecha nuestra tendencia natural a reconocer patrones. El uso de colores, formas, tamaños, etc. es una técnica muy potente para enfatizar la información más importante que quieres mostrar.

La visualización de datos es un arte; para hacerla bien hay que formular una pregunta concreta, elegir la visualización adecuada y destacar lo esencial. No te desanimes si tu primer intento no es brillante; mejorar requiere tiempo y práctica. Los numerosos cursos de visualización de datos de DataCamp son un recurso excelente para convertirte en un gran visualizador de datos.