Visualización de Datos: Tipos y Herramientas
Mapas de calor, treemaps y gráficos de burbujas. Aprende a elegir la visualización correcta para contar la historia detrás de tus datos.
Cuando se trabaja con grandes cantidades de datos, una práctica común es procesarlos para que sean más fáciles de presentar y comprender. La visualización de datos facilita esta comprensión.
Introducción
Es más fácil comprender una gráfica de barras que una tabla; esa es la parte importante de presentar datos de manera visual. La visualización suele responder a una o varias preguntas, idealmente respondidas inmediatamente a partir de la imagen, usando colores para resaltar y eligiendo el visual adecuado.
Tipos de Visualización
Además de los clásicos (barras, circular), existen otros muy útiles:
- Mapas: Distribuciones geográficas, mapas de calor o interactivos.
- Líneas: Cambios de una variable numérica en el tiempo.
- Área: Evolución de valores acumulados en el tiempo.
- Burbujas: Relaciones entre puntos usando ubicación y tamaño (3 variables).
- Treemap: Relación jerárquica y contribución a un total (ej. ventas por país).
- Cajas (Boxplot): Distribución estadística de un conjunto de datos.
Herramientas
Existen diferentes herramientas, tanto de acceso libre como privado:
- Apache ECharts
- Deck.gl
- Google Charts
- Looker Studio
Aplicación Práctica
Para mostrar un ejemplo, se pueden tomar datos de producción agrícola (Datos Abiertos México), procesarlos y visualizarlos en Looker Studio filtrando por estado y valor producido.
Conclusiones
Comprender la importancia de la visualización de datos es fundamental en la actualidad. Poder procesar y presentar la información de forma accesible es casi un arte: los datos vienen a contarnos historias.