Cómo seleccionar una visualización significativa
Este artículo lo guiará a través del proceso de selección de un gráfico para una visualización.
Lluvia de ideas sobre su visualización
Los tres pasos del proceso de visualización de datos son preparar , visualizar y diseñar datos. Cuando nos enfrentamos a un lienzo en blanco, el segundo paso del proceso, visualizar los datos, puede resultar abrumador. Para ayudar, hemos creado un diagrama para guiar la selección de un gráfico basado en lo que desea explorar en sus datos.
Al planificar una visualización, normalmente tendrá una idea de las preguntas que querrá explorar. Sin embargo, es posible que inicialmente se pregunte exactamente qué gráfico utilizar. ¡Este momento es una de las partes más emocionantes del proceso!
Durante tu fase de lluvia de ideas, debes considerar dos cosas:
La pregunta de enfoque que desea responder con su gráfico El tipo de datos que desea visualizar Dependiendo de las preguntas de enfoque que intente responder, el tipo de gráfico que seleccione debe ser diferente e intencional en su diferencia. En el siguiente diagrama, hemos asignado visualizaciones de Matplotlib a diferentes categorías. Estas categorías exploran preguntas de enfoque comunes y tipos de datos que quizás desee mostrar en una visualización.
¡Un diagrama de diagramas!
Categorías de gráficos
Cuadros de composición
Pregunta de enfoque: ¿Cuáles son las partes de un todo? ¿De qué están hechos los datos?
Conjuntos de datos que funcionan bien: los datos relacionados con probabilidades, proporciones y porcentajes se pueden visualizar como con los gráficos de esta categoría de composición. Los gráficos de esta categoría ilustran los diferentes componentes de datos y sus porcentajes como parte de un todo.
Gráficos de distribución Conjuntos de datos que funcionan bien: los datos en grandes cantidades y/o con una variedad de atributos funcionan bien para este tipo de gráficos. Las visualizaciones en esta categoría le permitirán ver patrones, recurrencias y una agrupación de puntos de datos.
Nota: En estadística, una distribución que se ve comúnmente es una curva de campana, también conocida como distribución normal. Una curva de campana es una distribución en forma de campana en la que la mayoría de los valores del conjunto de datos se apiñan alrededor del promedio (también conocido como media), lo que provoca que se forme la curva. Si desea ver cómo se “distribuyen” los valores de los datos entre las variables, la mejor manera de hacerlo sería con las visualizaciones de esta categoría.
Gráficos de relaciones Pregunta de enfoque: ¿Cómo se relacionan las variables entre sí?
Conjuntos de datos que funcionan bien: en estos gráficos se pueden mostrar datos con dos o más variables. Estos gráficos suelen ilustrar una correlación entre dos o más variables. Puede comunicar esta relación asignando múltiples variables en el mismo gráfico. La correlación mide la fuerza de una relación entre variables.
Cuadros comparativos Pregunta de enfoque: ¿Cómo se comparan las variables entre sí?
Conjuntos de datos que funcionan bien: los datos deben tener múltiples variables y las visualizaciones de esta categoría permiten a los lectores comparar esos elementos con los demás. Por ejemplo, un gráfico de líneas que tiene varias líneas, cada una de las cuales pertenece a una variable diferente. Los gráficos de barras multicolores también son una excelente manera de comparar elementos de datos.
Resumen Cuando haga una lluvia de ideas sobre una visualización, utilice el diagrama anterior para guiar la selección de su gráfico. Recuerde ser intencional en su selección pensando en qué tipo de datos está tratando y qué pregunta de enfoque desea responder.