Para obtener una información detallada por medio de elementos visuales es necesario estudiar con anterioridad los componentes del análisis visual. De esta manera, podrás centrar la atención en los datos que buscas destacar y en dinamizar la información.
Precisamente, con el volumen de datos que se genera, recolecta, almacena y administra, resulta imprescindible contar con una estrategia de análisis visual, debido a que realizar un gráfico adecuado para asimilar problemas y buscar soluciones te ahorrará una gran cantidad de tiempo.
Por este motivo, en este post te exponemos los componentes del análisis visual en Tableau y cómo implementarlos de una manera adecuada.
¿Cuáles son los componentes del análisis visual?
Seguro que te preguntas qué es el análisis visual debido a la amplitud del concepto. Realmente, el análisis visual hace referencia a una serie de entendimientos, como saber pintar un gráfico y ser capaz de analizar la información en cualquiera de las herramientas, ser consciente de qué tipo de gráfico se puede utilizar según los datos y qué color asignar según el interés de destacar u opacar la información presentada.
Sin embargo, precisamente estos conocimientos parten de los componentes del análisis visual. Estos son los aspectos que rigen cualquier tipo de gráfico en Tableau y es necesario conocerlos para potenciar la representación visual de los datos.
Forma
En cuanto al componente de forma, la plataforma posibilita una gran variedad de ellas como, las tablas, las barras, el pie chart o gráfico circular, los mapas, los gráficos de líneas y de áreas, los dashboards y el box plot, entre varias más.
La forma tiene una gran importancia en el análisis visual, puesto que moldea la información y cómo se esquematizará. Por ello, debes tener en cuenta los tipos de datos y pensar en cuál es la mejor forma de exponerlos.
Color
En cuanto al color, este componente requiere exactitud respecto al propósito del análisis, es decir, tener clara la pregunta que se contestará por medio del gráfico. De esta manera, se destacarán los datos relevantes, se usará una paleta de color adecuada y no se colorearán los datos innecesarios.
En suma, Tableau ofrece distintos tipos de paletas de color para emplear según el tipo de datos, como la cualitativa, la secuencial y la divergente.
Tamaño
Este componente se encuentra, sobre todo, en gráficos como la nube de palabras, el gráfico de burbuja o el gráfico de árbol, puesto que la manera de resaltar los datos importantes es a través del tamaño de sus factores.
Es decir, el tamaño desempeña un papel más o menos importante según el gráfico del que se hable. También es de gran importancia en los demás gráficos, sin embargo, las dimensiones se deben ajustar a las exigencias de la gestión de datos.
Orientación
La orientación dentro de los componentes del análisis visual se refiere a la posición en la que se encuentren el gráfico y sus elementos.
En efecto, la orientación está supedita al tipo de gráfico, ya que la verticalidad u horizontalidad de los elementos del gráfico dependen de la cantidad de ejes o de su ausencia.
Ejemplo del análisis visual
A continuación, te compartimos un breve ejemplo que ilustra la manera adecuada de emplear los componentes del análisis visual, específicamente, el color.
En primera instancia, el gráfico que se expone es una tabla que comparte los beneficios en determinadas categorías.
Como habrás notado, el análisis se dificulta de tal manera que no se puede contestar fácilmente a la pregunta: ¿qué subcategoría tiene menos beneficios y dónde está localizada?
Emplear el color en este caso sería de gran ayuda, ahora bien, si se tratara solo de usar color podría agregarse como se muestra a continuación:
Sin embargo, así solo se dificulta más la comprensión de los datos. Por ello, necesitas saber adecuar los componentes del análisis visual. A continuación, te ejemplificamos una manera adecuada de usar el color para potenciar los resultados.
¿Cuál es el siguiente paso?
En el transcurso de este post, te hemos expuesto los componentes del Análisis Visual en Tableau y cuál es la manera adecuada de implementar cada uno de ellos. Recuerda que debes tener claro cuál es el propósito de tu análisis de datos para llevar a cabo una visualización acorde y dinámica.
Desde KeepCoding, te aconsejamos echar un vistazo al Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. Por medio de este bootcamp comprenderás que el análisis exploratorio de datos es el primer paso que todo Data Scientist tiene que tomar y que, para ello, es fundamental tener un buen conocimiento de estadística que te permita saber si ciertas variables tienen relación o no, o si varios grupos de datos se pueden considerar diferentes o iguales. ¡No esperes más para instruirte con KeepCoding!
