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Visualización de datos en el trabajo diario del analista digital

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Todos hemos sido víctimas y verdugos de malas presentaciones, malos gráficos y terribles reportes en Excel o PowerPoint, donde los tipos de letra, los tamaños y los colores se mezclan en un carrusel multicolor digno de la más creativa prenda de ropa salida de la mente de Ágata Ruiz de la Prada.

Nos encontramos en un momento donde el acceso a la información y la capacidad de crear gráficos es tan sumamente fácil, que la gran mayoría de veces no nos detenemos a pensar cómo deberían ser esas simples visualizaciones que realizamos en Excel. Más tarde, las “plantamos” en un PowerPoint que presentaremos a un cliente o a nuestros jefes y tiramos por tierra todo nuestro esfuerzo por dar respuestas y mejorar, dato mediante, los negocios que analizamos.

No es la primera vez que hablamos de visualización de datos en el blog, pero la idea de este post es recopilar algunas de las que considero buenas prácticas para mejorar nuestras visualizaciones en el día a día y que podemos aplicar desde este mismo momento. No obstante, me gustaría introducir primero los conceptos de carga cognitiva” y “ruido” que nos van a proporcionar el marco sobre el que basar todas nuestras representaciones visuales.

  • Carga cognitiva: se podría definir como la cantidad de esfuerzo mental que utilizamos para obtener la información que necesitamos. Para la visualización de datos, tenemos que aprender a minimizar la carga cognitiva y al mismo tiempo comunicar el mensaje con precisión.
  • Ruido: quizás la definición menos científica de este concepto sería “si no aportas, aparta”. Por lo tanto, discernir entre lo verdaderamente necesario en un gráfico y lo que genera ruido y complica nuestras presentaciones, es otra de las claves.

El color nos ayuda a contar historias, pero también puede destrozarlas

Nos encanta utilizar colores en los gráficos, nos ayudan a reforzar nuestro discurso o a que el destinatario entienda de forma rápida si algo va bien o mal con la combinación de colores: rojo, verde y, en ocasiones, amarillo.

No obstante, no todos los destinatarios son iguales, es importante conocer a nuestra audiencia y saber que no todo el mundo puede ver los colores igual o los entiende de igual manera (sobre todo si vas a trabajar en proyectos internacionales).

Con los colores inferiores, nuestro jefe o cliente daltónico vería el maravilloso dashboard que hemos preparado si solo confiáramos en los colores para indicar si algo ha sido bueno/estable/malo en España.

La importancia del color daltonicos dataviz

Hago referencia a España ya que también debemos tener en cuenta que no en todos los países los colores significan los mismo, como podemos ver en la siguiente imagen:

Dataviz

Como decía anteriormente, nos encanta utilizar los colores, pero normalmente no vemos su utilidad más allá de la ya comentada o para separar los elementos de un gráfico, cosa que muchas veces aporta más ruido que valor. Es importante utilizar el color con intencionalidad y dejar de usarlo para separar elementos de un gráfico, si no es necesario:

Mezcla de colores en la visualizacion de datos

En una de ellas utilizamos el color para resaltar el valor actual (diferenciándolo del resto) y lo pongo en verde para mostrar que el beneficio ha sido mayor que en los anteriores años. En el derecho el color no aporta nada, lo pongo por poner algo o porque por defecto la herramienta me lo ha puesto así.

Evidentemente, tenemos otras ocasiones en las que utilizar esta mezcla de colores puede ser necesaria. Si tuviéramos varios gráficos haciendo referencia a diferentes dimensiones, sí que sería conveniente unir todos los gráficos/dimensiones con los mismos colores:

mezcla correcta colores en visualizaciones

Otro ejemplo puede ser el de usar colores corporativos:

mezcla correcta colores en dataviz

El formato de los números: cuídalo

Una de las cosas que menos nos suele gustar de las presentaciones o de los dashboard, son los números sin formato o con malos formatos:

  • Revisa la alineación y el número de decimales (quítalos cuando no sean relevantes):

Decimales en visualizacion de datos

  • Y por supuesto, no te olvides de separar los miles y redondear cuando hablamos de grandes cifras y los “picos” no aportan valor, algo muy básico pero que no siempre cumplimos:

numeros en visualización de datos

 

Etiquetas, bordes y otras formas de complicarse la vida

Como he comentado al principio del post, reducir el ruido y la carga cognitiva debe ser uno de nuestros principales objetivos cuando intentamos comunicar mediante una visualización. Es por ello que mantener un enfoque “minimalista” o “simple” nos va a ayudar a cumplir este objetivo.

Partamos de un gráfico base muy común, por desgracia:

mal grafico en visualizacion de datos

Todos hemos reportado esto alguna vez, admítelo. Y hasta nosotros mismos nos damos cuenta de lo difícil que es comprender qué está pasando ahí. Ocupémonos primero del gráfico en sí y luego entraremos en una propuesta para representar estos datos.

  • El primer paso es sencillo, quita bordes, quita las líneas de guía que no aporten nada y obstaculicen la visión, y, por supuesto, quita todas las leyendas (ahora hablaremos de ellas)

mejorar un grafico

Ahora tenemos un gráfico más legible, pero seguimos con la fiesta de la serpentina montada. Una de las posibles soluciones que podemos utilizar, es perderle el miedo a crear varios gráficos de menor tamaño y representar cada una de las fuentes en gráficos separados, pero con la misma escala:

como mejorar un grafico de evolucion

Como podéis ver, se han cambiado varias cosas y, bajo mi punto de vista, se ha aumentado mucho la comprensión de los datos haciendo lo siguiente:

  • Eliminando bordes y barras horizontales.
  • Eliminando colores que no aportan valor una vez separas los gráficos (ahora podría utilizarlos para resaltar caída o subidas).
  • Añadiendo etiquetas para resaltar Min, Max y valor actual.
  • Separando los datos en varias gráficas más pequeñas para poder visualizar correctamente cada una de ellas, manteniendo la escala para no perder la visión global y la relación entre fuentes.

Por último, si solo estamos representando, por ejemplo, una evolución de visitas, no es necesario colocar la leyenda, que es otro de los errores que solemos cometer:

leyendas redundantes en graficos

Las tartas y el problema de las áreas

Ningún post que se precie sobre visualización de datos puede obviar los pie chart o gráficos de tarta. Es importante resaltar que los seres humanos no somos muy buenos diferenciando el tamaño de dos o más áreas cuando su tamaño es parecido. Esta realidad aplica para muchos tipos de gráficos de áreas, no solo las “tartas”:

alternativa a graficos de tarta y areas

En muchas ocasiones será preferible usar un gráfico diferente a uno de área. No obstante, siempre hay excepciones donde las áreas pueden hacer un gran trabajo y reflejar mejor nuestro mensaje.

Fuente: Anychart

Por lo tanto, ¿cuándo podríamos usar un gráfico de tarta?:

  • Cuando los datos formen parte de un todo.
  • Cuando no haya datos muy similares en las diferentes dimensiones.
  • Cuando no vayamos a utilizar más de dos o tres valores (hay personas que dicen incluso cinco).
  • Cuando no queramos comparar: nunca compares dos gráficos de tarta, utiliza solo uno.

Los ejes: no los utilices como los tertulianos de TV

Seguro que muchos habéis visto en programas de TV cómo utilizan los ejes de los gráficos para retorcer los datos y mostrar o apoyar un discurso concreto, en vez de hacerlo para clarificar las cosas y mostrarlas de una manera lo más objetiva posible.

Como no hacer un grafico de barras

En este caso, la best practice es muy sencilla: siempre fijar el eje a 0. Si necesitamos mostrar algo con más de detalle porque la variación es muy poca, podemos generar un gráfico adicional para reflejar esto, pero siempre en contexto y sin cambios demasiado bruscos cuando sabemos que no existen.

Ajustar eje en grafico de tendencia

Estos son solo algunos pequeños tips para el día a día, pero seguro que se os ocurren mucho más. Podéis dejarlos en los comentarios para enriquecer el post.

*Fuente de las imágenes: Taro Ochiai, accesibilidadenlaweb.blogspot.com.es, Gnomo: DiegoDraws, Anychart, RTVE.com

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