7 Recomendaciones para realizar gráficos en Tableau

| Última modificación: 14 de noviembre de 2024 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

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La visualización de datos requiere de un gran conocimiento del propósitos de análisis visual, el tipo de datos y la elección de gráficos. De esta manera, realizar gráficos en Tableau ofrece una gran cantidad de posibilidades, sin embargo, cada uno de ellos necesita de una serie de preceptos para emplearse debidamente.

En este post, te mencionamos siete recomendaciones para realizar gráficos en Tableau según el tipo de visualización de datos.

Recomendaciones para tipos de gráficos

1. Barras

Ejemplo de gráfico de barras
Otro ejemplo de gráfico de barras

En primer lugar, en el gráfico de barras debes recordar no quitar el número cero, ya que no da una buena percepción.
Ten en cuenta que este tipo de gráfico funciona muy bien para atributos categóricos, pero no para datos temporales.

Ejemplo de gráfico de barras

Por último, la orientación no tiene que dificultar el análisis visual de usuario final. A continuación, te exponemos dos ejemplos, uno horizontal y otro vertical.

Gráfico de barras vertical
Gráfico de barras horizontal

2. Pie chart o tarta

En segunda instancia, se encuentra el gráfico pie chart, también llamado tarta o circular. Con respecto a este, ten en cuenta que la percepción visual supone mayor dificultad al comparar áreas 2D y ángulos, como se ilustra en el siguiente ejemplo:

Gráfico circular

Por ello, para mejorar la vista se puede dibujar el promedio del precio en forma de anillo por los distintos barrios, como se muestra a continuación:

Gráfico de anillo

3. Mapas

Otra de las formas de realizar gráficos en Tableau son los mapas. Te aconsejamos usar mapas cuando la localización sea relevante.
Por otra parte, recuerda que no todos los mapas tienen que ser geográficos.

Ejemplo de mapa

4. Líneas y gráficos de área

Por otra parte, los gráficos de líneas y áreas deben emplearse con cuidado, ya que pueden resultar confusos. Por ejemplo, en el siguiente ejemplo se crea confusión al analizar las ventas por región.

Ejemplo de gráfico de áreas

Por ello, es mucho mejor realizar los dos gráficos a la par para clarificar la información, como se muestra a continuación:

Gráfico de barras y de líneas

5. Dashboard Estratégico

Otra de las formas de realizar gráficos en Tableau son los dashboards. Sin embargo, estos se dividen en tres. El primero de ellos, es el Dashboard Estratégico, que funciona para los manager, puesto que ayuda a monitorizar el estado del negocio a alto nivel.

Dashboard Estratégico

6. Dashboard Operacional

Este puede monitorizar un proceso de ventas, no visión alta del negocio (puede monitorizar las ventas en tiempo real, más enfocado a un proceso).

Dashboard operacional

7. Dashboard Analítico

Al realizar gráficos en Tableau y, sobre todo, este tipo de gráficos, es recomendable apostar por la interactividad, debido a la cantidad de cálculos avanzados y su análisis con contexto.

Este último, es una gran experiencia para el perfil del data scientist.

Dashboard analítico

Ahora, te compartimos un ejemplo de un dashboard recomendable:

Ejemplo de Dashboard

Por último, ten en cuenta que al realizar gráficos en Tableau de dashboards, estos te permiten bajar a nivel de detalle, ya sea desde los más alto con jerarquías (top-down), mediante acciones, etc.
Los dashboards tienen que generar acciones y mantener un objetivo, ya que si no tiene un objetivo no es un dashboard.

Aprende más herramientas Big Data

Ahora conoces varias recomendaciones para tener en cuenta a la hora de realizar gráficos en Tableau. Sin embargo, cada uno de ellos requiere de un estudio más exhaustivo. En efecto, aún quedan muchas más herramientas y plataformas del manejo de Big Data por aprender.

Por este motivo, te aconsejamos echar un vistazo al Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning, con el que aprenderás sobre el procesamiento y la presentación de los datos utilizando diferentes herramientas. ¡Empieza ahora!

Sandra Navarro

Business Intelligence & Big Data Advisor & Coordinadora del Bootcamp en Data Science, Big Data & Machine Learning.

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