Utilizamos gráficos para comunicación visual en negocios, estadísticas, investigación y otras áreas, donde los datos cuantitativos representan la fuente clave de la comunicación.
Los gráficos comunican información cuantitativa que se deriva de datos cuantitativos y categóricos.
El objetivo principal de los gráficos no es mostrar valores exactos de datos, sino representar relaciones y conexiones entre cantidades. Si nuestro propósito es informar números exactos, entonces es mucho más efectivo usar tablas. No considero las tablas como técnicas de visualización, ya que las tablas tienen valores codificados como texto y no como estructuras visuales. Esta es la principal diferencia entre gráficos y tablas. Los gráficos son especialmente útiles para hacer comparaciones. Si queremos exponer cambios, diferencias, similitudes y desviaciones en los datos, entonces Graph podría ser la mejor herramienta.
Hay cinco cosas sobre Graph que necesitan nuestra atención al diseñar gráficos:
- estructuras visuales,
- hachas y fondo,
- escamas y marcas de tick,
- Líneas de cuadrícula,
- texto.
Las estructuras visuales (o objetos de datos) representan valores en gráfico. Por lo general, esas estructuras son barras, puntos y líneas. Antes de decidir qué estructura visual es más adecuada para nuestros datos, es bueno preguntarnos:
- estructuras visuales,
- hachas y fondo,
- escamas y marcas de tick,
- Líneas de cuadrícula,
- texto.
Ejemplo: si queremos mostrar cómo están funcionando nuestras ventas para diferentes productos y señalar diferencias, entonces podría ser lo más lógico usar barras en lugar de líneas o puntos. Cuando se define el mensaje, todo lo que necesitamos ahora son los datos apropiados.
¿Qué sirve concentrar la información en una gráfica?
Las representaciones visuales nos ayudan a comprender los datos rápidamente. Cuando muestra un gráfico o gráfico efectivo, su informe o presentación obtiene claridad y autoridad, ya sea que esté comparando cifras de ventas o destacando una tendencia.
Pero, ¿qué tipo de gráfico o gráfico debe elegir? Si hace clic en la opción de gráfico en su programa de hoja de cálculo, es probable que se le presente muchos estilos. Todos se ven inteligentes, pero ¿cuál funciona mejor para sus datos y para su audiencia?
Para resolverlo, necesita una buena comprensión de cómo funcionan los gráficos y los gráficos. Este artículo explica cómo usar cuatro de los tipos más comunes: gráficos de línea, gráficos de barras, gráficos circulares y diagramas de Venn.
Las funciones principales de un gráfico son mostrar datos e invitar a una mayor exploración de un tema. Los gráficos se utilizan en situaciones en las que una tabla simple no demostrará adecuadamente relaciones o patrones importantes entre los puntos de datos.
Mantenga sus gráficos simples: bombardear a una audiencia con datos probablemente los dejará confundidos e inciertos, por lo que elimina cualquier elemento innecesario que pueda distraerlos de su punto central.
Nuestros cerebros procesan datos gráficos de una manera diferente al texto. Su audiencia buscará subconscientemente un centro visual que llame su atención. Solo use colores brillantes para áreas que desea enfatizar, y evite inclinar o inclinar su gráfico, ya que esto puede causar confusión.
Si los datos no respaldan su punto de vista, evite manipularlos para hacerlo. Esto no solo es poco ético, también es relativamente fácil de detectar para cualquier persona con experiencia en el análisis de datos.
¿Qué sirve concentrar los datos en gráficas?
A menudo, cuando importa, Visio detecta el tipo de datos que están vinculados a la forma, y luego aplica el gráfico de datos apropiado. En el siguiente ejemplo, Visio detectó que el campo % completo contenía porcentajes, por lo que aplicó un gráfico de barras de datos a la forma que significa progreso.
Pero es posible que desee cambiar el gráfico. Por ejemplo, es posible que desee que la barra de datos muestre un medidor. O, en el siguiente ejemplo, puede ver que Visio aplicó un gráfico de datos de llamada de texto. Puede cambiar esto para ser una barra de datos, un icono, o incluso puede colorear la forma de acuerdo con un cierto valor.
Los conjuntos de iconos son buenos para mostrar porcentajes y progresos también. Sin embargo, estos gráficos de datos son más compactos y, a menudo, de menor tamaño. Algunos conjuntos de iconos son buenos para mostrar símbolos para ciertos estados. Por ejemplo, un ícono verde representa una forma que está en un buen estado, un ícono amarillo representa un estado parcialmente bueno y una luz roja representa una preocupación. Los conjuntos de iconos también son buenos para mostrar valores de sí/no también.
Aunque Visio se refiere al «color por valor» como un gráfico de datos, esta opción no muestra «gráficos» o símbolos adicionales al lado de las formas. En cambio, esta característica llena la forma con un color según sus datos. Por ejemplo, en la ilustración anterior, todas las formas de la computadora que tienen el valor «apagado» son de color rojo. Las computadoras que están «encendidas» tienen el color del verde.
Los gráficos de datos de llamadas de texto (que no deben confundirse con las formas de llamadas) son como etiquetas de texto. Se pueden usar para mostrar simplemente datos en forma de texto. O bien, puede hacer que muestren texto más otros símbolos relacionados con los datos, como los símbolos de divisas.
¿Cuál es la importancia de colocar información de forma gráfica?
La visualización de datos puede facilitar la comunicación e interpretar datos que son difíciles de entender, ya que ayuda a los humanos a comprender el significado, revelar patrones, identificar valores atípicos y sacar conclusiones procesables, lo que lo convierte en una herramienta crítica en los negocios.
En este artículo, aprenda sobre la visualización de datos, cómo puede ayudar a su negocio y qué hace que una visualización de datos sea «buena».
¿Cómo puede ayudar la visualización de datos en la toma de decisiones? Primero, ayuda a aumentar la comprensión de las personas sobre el tema en cuestión. Cuando explica información compleja en términos de números y datos sin procesar, puede ser difícil comprender y absorber completamente esta información, especialmente en SEO y marketing.
Sin embargo, con la visualización de datos, hace que sea más fácil comprender la información más rápidamente, lo que puede conducir a una toma de decisiones mejorada y más eficiente.
No solo lo ayuda a tomar decisiones más rápido, sino que también puede ayudarlo a tomar decisiones mejores e impactantes. Con la visualización de datos, es más fácil comprender los hallazgos y actuar en consecuencia. Esto significa que tendrá fácil acceso a una buena información que lo ayudará a prevenir errores.
Por ejemplo, la tabla con datos a continuación puede ser útil si desea exportar los datos usted mismo para un análisis o si estaba buscando un solo número para un mes y canal determinados, pero es menos útil para obtener información rápida para ayudar a la decisión. haciendo:
¿Cómo puedes saber si un gráfico es engañoso? Si bien la visualización de datos puede ayudarlo a interpretar la información más fácilmente, a veces las personas pueden alterar gráficos y otras formas de visualización para que la información sea engañosa.
¿Qué es una gráfica de datos y para qué sirve?
Me he encontrado con muchas personas que nunca han oído hablar de una base de datos de gráficos. No se desanime si cae en esta categoría. Yo también lo hice hasta hace muy poco. Al echar un vistazo inicial, se siente tan extraño, pero revolucionario y emocionante.
En esta publicación, quiero cubrir qué es una base de datos de gráficos y los componentes que forman un producto en este espacio (específicamente, de Neo4J). También quiero hablar sobre una mayor expansión en esta área, casos de uso y oportunidades.
Volvamos un poco en el tiempo. Antes de 1979, todos nuestros datos se almacenaban en formularios en papel en los archivadores. Esto hizo que fuera muy difícil localizar información, así como conectar información sobre los silos (por ejemplo, encontrar la información de una persona del registro básico del cliente y luego las referencias cruzadas en pedidos que han realizado).
En 1979, esto comenzó a cambiar cuando la primera base de datos relacional llegó al mercado. A partir de ese momento, las cantidades de información que podrían almacenarse, analizarse y agregarse explotaron. Las bases de datos relacionales todavía se utilizan ampliamente y adecuadamente en las empresas de hoy, continúan impulsando el valor y ayudando a las empresas a progresar.
Sin embargo, nuestro mundo ha cambiado bastante desde 1979, ¿no? Llevamos dispositivos que conectan nuestros contactos, redes sociales, información bancaria, datos de salud, Internet, etc. La sociedad y el mundo están mucho más conectados ahora, y continúa aumentando.
¿Cómo seguimos mejor y analizamos todas estas relaciones entre nuestros datos actuales? Aquí es donde en Neo4J creemos que una base de datos de gráficos puede ayudar. En los próximos párrafos, definiremos qué es una base de datos de gráficos y cómo usarla para maximizar el valor comercial de los datos conectados.
¿Qué es una gráfica de barras y que datos se utilizan para elaborarla?
Un diagrama de barras, a menudo llamado gráficos de barras, es un gráfico que utiliza barras rectangulares para ver los datos entre categorías. Las categorías representadas pueden ser profesiones, años, países (como en el ejemplo anterior), grupos demográficos, etc.
Una de las razones por las cuales los diagramas de barra son tan populares es que son simples pero versátiles. Las barras se pueden alinear verticalmente, como en el ejemplo anterior, u horizontalmente, como en la infografía a continuación.
Cuando las barras de un diagrama de barra se organizan horizontalmente, a veces hablamos de un diagrama de columna o un gráfico en columnas porque las barras se parecen a columnas.
En los dos ejemplos anteriores, ves que una barra (o una columna) representa una categoría. Este no siempre es el caso, porque una categoría puede representarse por dos o más columnas:
El modelo anterior ilustra un gráfico de doble barra (o en este caso, un gráfico de columna doble). También se llama diagrama de barra grupal.
Este tipo de diagrama de barra alinea dos barras una al lado de la otra para cada categoría, cada barra representa un grupo de datos diferente. Como puede ver, es mejor usarlo para comparar diferentes conjuntos de datos.
Otro tipo de diagrama de barras que a menudo puede ver es el diagrama de barra apilado, también llamado diagrama de barra segmentado. Aquí hay un ejemplo:
Una categoría también está representada por varias barras, pero en lugar de colocarse uno al lado del otro, se apilan entre sí. Los diagramas de barra apilados como el anterior pueden permitirle dar un nuevo toque a lo que se espera y ganar espacio en su diseño.
¿Que se puede obtener al observar un gráfico?
A Graphis Una estructura de datos no lineal utilizada para la representación de un conjunto de objetos donde se conectan algunos pares de objetos. Los objetos interconectados están representados por puntos llamados vértices, y la línea que conecta los vértices se llama bordes. Los vértices están representados por V y los bordes están representados por E. También se puede decir que un gráfico es un par de conjuntos (V, E). Por ejemplo:
- El número máximo de bordes en un gráfico no dirigido de N vértices sin considerar los bucles autoportados: dado que cada nodo puede conectarse a todos los demás nodos, el primer nodo puede conectarse a (n-1) nodos. El segundo nodo puede conectarse a (n – 2) nodos, etc. Por lo tanto,
- El número máximo de bordes en una gráfica dirigida de N vértices sin considerar los bucle de autoconfianza: cada borde tiene su vértice inicial y vértice final. Hay N opciones para el vértice inicial. Dado que no hay bucles de sí mismo, hay (N-1) opciones para el vértice final. Entonces, multiplicando estas opciones para contar todas las opciones posibles. Por lo tanto,
- El número máximo de bordes en un gráfico con n vértices con bucle de autogestión:
- El número mínimo de bordes en un gráfico no dirigido con n vértices: dado que el gráfico está conectado, entonces debe haber una ruta única desde cada vértice hasta cualquier otro vértice y eliminar cualquier borde hará que el gráfico se desconecte. El mínimo se logra colocando 1 en cada fila del triángulo superior. Ahora, si la matriz de adyacencia es de dimensión nxn, la primera fila tiene (n – 1) elementos en el triángulo superior, el segundo tiene (n – 2) elementos en el triángulo superior, así. Y la última fila tiene 0 elementos en el triángulo superior. Es decir, hay (n – 1) filas totales «con un triángulo superior», cada una con solo 1. Por lo tanto,
- El número de matrices de adyacencia posibles para un gráfico no ponderado con N vértices y bordes E: para un gráfico no ponderado con N -Existencia de un borde) o 1 (que denota la existencia de un borde).
Ahora, si hay n opciones diferentes en la primera fila, hay (n – 1) opciones en la segunda fila (como se conoce información sobre los bordes 1, 2), y así sucesivamente. Entonces las posibilidades totales son:
O se puede decir que es igual al número de permutaciones de n elementos, es decir, n!.
¿Que puedes obtener observando un gráfico estadístico?
Vivimos en un mundo en el que se deben tomar decisiones sin información completa. Sabiendo esto, intuitivamente buscamos recopilar tanta información como sea posible antes de tomar la decisión real. Considere el matrimonio, que es una decisión bastante importante. Nunca podemos saber todo lo posible sobre una persona con la que queremos casarnos, pero buscamos la mayor cantidad de información posible saliendo primero. El empleo es otro ejemplo de una decisión importante, tanto para el empleador como para el empleado potencial. En cada caso, la información se obtiene a través de entrevistas, currículums, referencias e investigación antes de que se otorgue o acepten una oferta de trabajo.
Cuando se enfrenta a una decisión que se basará en datos, es la producción de gráficos y estadísticas lo que será análogo a las citas y entrevistas. Los datos que se recopilan deben ser útiles para responder las preguntas que se hicieron. El Capítulo 2 se centró tanto en la planificación del experimento como en el proceso de selección aleatoria que es importante para producir buenos datos de muestra. El Capítulo 3 ahora se centrará en qué hacer con los datos una vez que los tenga.
Ya hemos clasificado datos en dos categorías. Los datos numéricos se consideran cuantitativos, mientras que los datos que consisten en palabras se denominan datos categóricos o cualitativos. Los datos cuantitativos se pueden subdividir en datos discretos y continuos.
- Los datos discretos contienen un número finito de valores posibles porque a menudo se basan en los recuentos. A menudo, estos valores son números enteros, pero eso no es un requisito. Los ejemplos de datos discretos incluyen el número de salmón que migra una corriente para generar, el número de vehículos que cruzan un puente cada día o el número de personas sin hogar en una comunidad.
- Los datos continuos contienen un número infinito de valores posibles porque a menudo se basan en mediciones, que en teoría podrían medirse en muchos lugares decimales si la tecnología existiera para hacerlo. Los ejemplos de datos continuos incluyen el peso del salmón que está desove, el tiempo que lleva cruzar el puente o la cantidad de calorías que consume una persona sin hogar en un día.
Los datos cuantitativos discretos y los datos categóricos a menudo se confunden. Mire los datos reales que se escribirían para cada unidad en la muestra para determinar el tipo de datos. Como ejemplo, considere el escarabajo marrón, que está infectando árboles en el oeste de los Estados Unidos y Canadá. Si el propósito de la investigación era determinar la proporción de árboles que están infectados, entonces los datos que se recopilarían para cada árbol están «infectados» o «no infectados». En última instancia, el investigador contaría el número de árboles marcados infectados o no infectados, pero los datos en sí serían esas palabras. Si el propósito de la investigación era determinar el número promedio de escarabajo marrón en cada árbol, entonces los datos que se recopilarían son «el número de escarabajos marrones en un árbol», que es un recuento. Por lo tanto, los recuentos están involucrados para datos cuantitativos categóricos y discretos. Los datos categóricos se cuentan fueron como si los datos categóricos se contaran en múltiples lugares o tiempos, entonces los recuentos se convierten en datos cuantitativos discretos. Por ejemplo, en clase hoy, los estudiantes en la lista de la clase pueden marcarse como presentes o ausentes y esto sería categórico. Sin embargo, si consideramos el número de estudiantes que han estado presentes en cada clase durante la semana pasada, entonces los datos en los que estamos interesados son cuantitativos discretos.
¿Que se puede observar en un gráfico de barras?
Los gráficos de barras nos permiten comparar valores numéricos como enteros y porcentajes. Utilizan la longitud de cada barra para representar el valor de cada variable. Por ejemplo, los gráficos de barras muestran variaciones en categorías o subcategorías de escala o altura de escala en barras o rectángulos simples y espaciados.
La primera versión de una tabla de bar fue encontrada en un libro del siglo XIV por la matemática Nicole Oresme. Su gráfico de barras trazó la velocidad de un objeto en constante aceleración contra el tiempo. Cada barra era un ancho igual, mientras que la altura de la barra mostraba la variación en la velocidad con el tiempo. Más tarde, en la década de 1780, el ingeniero escocés William Playfair usó gráficos de bares para representar importaciones y exportaciones en Escocia.
Los gráficos de barras pueden representar medidas cuantitativas verticalmente, en el eje Y, u horizontalmente, en el eje X. El estilo depende de los datos y de las preguntas que aborda la visualización. La dimensión cualitativa irá a lo largo del eje opuesto de la medida cuantitativa. Los gráficos de barras generalmente tienen una línea de base de cero. Si se usa otro punto de partida, el eje debe etiquetarse claramente para evitar engañar al espectador.
Existen muchas otras variaciones de gráficos de barras. Los gráficos de barras apilados, los gráficos de barras de lado a lado, los gráficos de barras agrupados y los gráficos de barras divergentes son ejemplos representativos. Las etiquetas y leyendas ayudan al espectador a determinar los detalles incluidos en estos cuadros.
Los gráficos de barras muestran una comparación de diferentes valores en subcategorías. Por ejemplo, los gráficos de barras pueden mostrar cuánto dinero gasta una pequeña empresa por tipo de gasto. También pueden mostrar cuántos artículos diferentes vendieron cada departamento dentro de una tienda a través de un intervalo de tiempo constante.
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