Herramientas de visualización de datos

Introducción

La visualización de datos desempeña un papel fundamental en la presentación de resultados de la investigación clara y accesible. Al convertir conjuntos de datos complejos en formatos visuales, los investigadores pueden destacar tendencias, patrones y valores atípicos que podrían pasarse por alto en el análisis de datos tradicional. Este artículo examina la visualización de datos, su importancia en la investigación, ejemplos de tipos comunes de visualización y una visión general de lo que las herramientas de visualización de datos aportan a su investigación. La comprensión de estos componentes ayuda a los investigadores a comunicar sus ideas de manera eficaz y a tomar decisiones informadas basadas en su análisis de datos o data analytics.

¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es la representación gráfica de información y datos. Mediante el uso de elementos visuales como cuadros, gráficos y mapas, se proporciona una forma accesible de mostrar cómo los investigadores analizan los datos para comprender tendencias, patrones y valores atípicos dentro de los conjuntos de datos. Este método simplifica los datos complejos presentándolos en un contexto visual, lo que permite una comprensión y un análisis más rápidos.

La teoría de la visualización de datos puede ser amplia y complicada pero, en esencia, la visualización de datos transforma la información numérica o textual en un formato visual. Esta transformación puede abarcar desde simples gráficos hasta intrincadas infografías y cuadros de mando interactivos. El objetivo es comunicar la información de forma clara y eficaz aprovechando las señales visuales, facilitando tanto a los expertos como a los no expertos la comprensión de los mensajes subyacentes en los datos.

Para crear visualizaciones de datos eficaces se emplean diversas técnicas y herramientas. Entre los métodos más comunes están los diagramas de barras, los gráficos lineales y los diagramas de dispersión, que son adecuados para comparar cantidades, observar tendencias a lo largo del tiempo e identificar relaciones entre variables, respectivamente. Las visualizaciones más avanzadas, como los mapas de calor y los diagramas de red, se utilizan para representar estructuras de datos o interacciones complejas. La elección de una u otra visualización depende de la naturaleza de los datos y de la información específica que se quiera transmitir.

La visualización de datos es un componente clave del análisis de datos porque revela perspectivas que podrían no ser evidentes inmediatamente a partir de los datos brutos. Ayuda a identificar patrones, correlaciones y anomalías, lo que permite a investigadores y analistas tomar decisiones con conocimiento de causa. Al presentar los datos visualmente, también facilita la comunicación eficaz de los resultados a las partes interesadas que pueden no tener conocimientos técnicos, salvando la distancia entre los datos complejos y el conocimiento práctico.

¿Por qué es importante la visualización de datos para la investigación?

La visualización de datos transforma los datos brutos en formatos visuales más fáciles de interpretar, lo que permite a los investigadores extraer ideas significativas y comunicar los resultados con eficacia. En esta sección se analizan las principales razones por las que la visualización de datos es importante para la investigación.

Simplifica los datos complejos para una mejor comprensión

La investigación suele implicar el manejo de grandes y complejos conjuntos de datos que pueden resultar difíciles de interpretar en su forma original. La visualización de datos simplifica esta complejidad al representar los datos visualmente, haciéndolos más accesibles. Elementos visuales como tablas, gráficos y mapas permiten a los investigadores captar rápidamente la esencia de los datos. Por ejemplo, una hoja de cálculo compleja con miles de puntos de datos puede transformarse en un mapa de calor que destaque las zonas de valores altos y bajos. Al convertir los números y las estadísticas en formatos visuales, los patrones y las relaciones se hacen más evidentes, lo que facilita una comprensión más profunda del tema. Esta simplificación es importante tanto para los investigadores que analizan los datos como para comunicar las conclusiones a otras personas que pueden no tener el mismo nivel de conocimientos.

Revela patrones, tendencias y valores atípicos

Las representaciones visuales de los datos facilitan la identificación de patrones, tendencias y anomalías que podrían no ser evidentes a partir de los datos brutos por sí solos. Por ejemplo, un gráfico de líneas puede mostrar tendencias a lo largo del tiempo, destacando aumentos o disminuciones en variables específicas. Los gráficos de dispersión pueden revelar correlaciones entre distintos factores, indicando relaciones positivas o negativas. La identificación de estos patrones es fundamental para formular hipótesis, validar teorías y extraer conclusiones en la investigación. La detección de valores atípicos también es importante, ya que pueden indicar errores en la recolección de datos, casos únicos o desviaciones significativas que justifican una investigación más profunda. Por ejemplo, en la investigación médica, detectar un valor atípico en la respuesta de un paciente podría conducir al descubrimiento de un nuevo efecto secundario o un tratamiento innovador.

Mejora la comunicación y la colaboración

La comunicación eficaz de los resultados de la investigación es esencial, sobre todo cuando se comparten con partes interesadas que pueden no tener conocimientos técnicos. La visualización de datos ayuda a presentar información compleja de forma comprensible para un público más amplio. Las herramientas visuales ayudan a transmitir el significado de los datos de forma sucinta, lo que facilita los debates y la toma de decisiones. Por ejemplo, presentar los resultados clave en un gráfico de barras o una infografía puede hacer que la información sea más atractiva y fácil de digerir que una tabla de números. Además, las visualizaciones pueden servir como punto de referencia común para los esfuerzos de colaboración. Los equipos pueden utilizar cuadros de mando e informes visuales compartidos para asegurarse de que todos los miembros tienen acceso a la misma información, lo que les permite alinear su comprensión y trabajar más eficazmente hacia objetivos compartidos. Este aspecto colaborativo es especialmente importante en la investigación interdisciplinar, en la que los miembros del equipo pueden proceder de diferentes campos con distintos niveles de conocimiento de los datos.

Ejemplos de visualización de datos

La visualización de datos abarca una amplia gama de representaciones gráficas que ayudan a interpretar los datos de forma eficaz. Los distintos tipos de visualizaciones sirven para diversos propósitos, dependiendo de la naturaleza de los datos y de los conocimientos que se busquen. Esta sección explora algunos ejemplos comunes de técnicas de visualización de datos utilizadas en investigación.

Gráficos de barras

Los gráficos de barras se utilizan para comparar cantidades entre distintas categorías. Representan los datos con barras rectangulares, en las que la longitud o altura de cada barra corresponde al valor que representa. Los gráficos de barras pueden orientarse vertical u horizontalmente y son eficaces para mostrar datos discretos. Por ejemplo, un gráfico de barras puede mostrar las cifras de ventas de distintos productos de una empresa, lo que permite compararlos fácilmente. Los gráficos de barras agrupados o apilados pueden representar varios conjuntos de datos simultáneamente, lo que facilita el análisis comparativo entre distintas variables o periodos de tiempo. Los gráficos interactivos también pueden ayudar a los investigadores a mostrar datos más detallados cuando la investigación se difunde en línea o en conferencias.

Gráficos de líneas

Los gráficos de líneas muestran la información como una serie de puntos de datos conectados por líneas rectas. Son ideales para mostrar tendencias a lo largo del tiempo o datos continuos. Cada punto del gráfico representa un valor en un momento o categoría específicos, y la conexión de estos puntos ilustra la trayectoria de los datos. Los investigadores suelen utilizar los gráficos de líneas para seguir los cambios en variables como las lecturas de temperatura, los precios de las acciones o el crecimiento de la población a lo largo de intervalos. Pueden trazarse varias líneas en el mismo gráfico para comparar distintos conjuntos de datos y destacar correlaciones o divergencias entre ellos.

Histogramas

Los histogramas son gráficos de barras especializados que representan la distribución de datos numéricos. Agrupan los datos en intervalos, mostrando cuántos puntos de datos caen dentro de cada intervalo. El eje horizontal representa los intervalos, mientras que el eje vertical indica la frecuencia o el recuento de puntos de datos dentro de cada intervalo. Los histogramas son útiles para comprender la distribución de frecuencias subyacente de los datos, como la distribución normal, la asimetría o la presencia de valores atípicos. Suelen utilizarse en análisis estadísticos para evaluar la variabilidad y la tendencia central de los conjuntos de datos.

Gráficos circulares

Los gráficos circulares representan los datos como rebanadas de un círculo, donde cada rebanada corresponde a la proporción de una categoría del total. El tamaño de cada porción es proporcional a su cantidad, lo que permite una comparación visual de las partes con el todo. Los gráficos circulares son eficaces para mostrar datos porcentuales o proporcionales, como la distribución de cuotas de mercado entre empresas o la composición de una población por segmentos demográficos. Sin embargo, se utilizan mejor cuando hay un número limitado de categorías, ya que un número excesivo de rebanadas puede dificultar la interpretación del gráfico.

Diagramas de Sankey

Los diagramas de Sankey ilustran el flujo de información de un conjunto de categorías a otro. Utilizan flechas o caminos cuya anchura es proporcional a la cantidad de flujo, proporcionando una representación visual de las transferencias o relaciones entre entidades. Los diagramas de Sankey pueden ser especialmente útiles para visualizar el flujo de datos cualitativos, como temas, códigos o categorías dentro de su análisis. Por ejemplo, pueden ilustrar cómo se distribuyen códigos específicos en diferentes documentos o cómo las subcategorías contribuyen a varios temas. Esta visualización ayuda a identificar patrones significativos y conexiones clave en los datos, así como posibles hallazgos inesperados en el proceso de análisis.

Gráficos de dispersión

Los gráficos de dispersión muestran los valores de dos variables como puntos en un gráfico bidimensional. Cada punto representa una observación con coordenadas correspondientes a sus valores para las dos variables. Los gráficos de dispersión se utilizan para evaluar la relación o correlación entre variables. Los patrones en la distribución de los puntos pueden indicar una correlación positiva, negativa o nula. Por ejemplo, un gráfico de dispersión puede revelar si existe una relación entre las horas estudiadas y las calificaciones de los exámenes entre los estudiantes. Pueden añadirse líneas de tendencia o de regresión para cuantificar la fuerza y la dirección de la relación.

Mapas mentales

Los mapas mentales son diagramas utilizados para organizar visualmente la información, mostrando las relaciones entre las piezas de un todo. Empiezan con un concepto central y se ramifican hacia ideas relacionadas, creando una estructura jerárquica. Los mapas mentales ayudan en la lluvia de ideas, la planificación y la organización de pensamientos, lo que los convierte en herramientas útiles en investigación cualitativa. Permiten a los investigadores ver las conexiones entre conceptos, identificar temas clave y estructurar su análisis. Los mapas mentales pueden crearse manualmente o mediante herramientas informáticas, y son valiosos para presentar ideas complejas en un formato claro y accesible.

¿Qué son las herramientas de visualización de datos?

Las herramientas de visualización de datos son aplicaciones informáticas que permiten a los usuarios crear representaciones gráficas de los datos. Estas herramientas ayudan a transformar información numérica o textual sin procesar en formatos visuales como cuadros, gráficos y mapas, haciendo que los datos complejos sean más accesibles y comprensibles. Son esenciales para analizar conjuntos de datos, identificar patrones y comunicar los resultados con eficacia.

Estas herramientas ofrecen una gama de funciones que se adaptan a las diferentes necesidades y niveles de experiencia de los usuarios. Las herramientas básicas ofrecen interfaces sencillas para crear cuadros y gráficos estándar, adecuados para el análisis de datos. Las herramientas avanzadas ofrecen funciones más sofisticadas, como la gestión de grandes conjuntos de datos, la visualización interactiva y la posibilidad de personalización. La elección de una herramienta u otra suele depender de factores como la complejidad de los datos, los requisitos específicos del proyecto y los conocimientos técnicos del usuario.

Las herramientas de visualización de datos suelen permitir a los usuarios importar datos de diversas fuentes, como hojas de cálculo, bases de datos y servicios en la nube. Proporcionan funcionalidades para manipular los datos y personalizar los resultados visuales, como seleccionar diferentes tipos de gráficos, ajustar los estilos visuales y añadir etiquetas o anotaciones. Algunas herramientas también admiten actualizaciones de datos en tiempo real, lo que permite a los usuarios visualizar los cambios a medida que se producen.

Tipos de herramientas de visualización de datos

Existen varias categorías de herramientas de visualización de datos:

• Software de hojas de cálculo: Aplicaciones como Microsoft Excel y Google Sheets ofrecen herramientas de gráficos integradas adecuadas para visualizaciones básicas. Son muy utilizadas debido a su accesibilidad y familiaridad entre los usuarios.
• Plataformas de inteligencia empresarial: Herramientas como Tableau, Power BI y QlikView ofrecen funciones avanzadas para el análisis y la visualización de datos. Admiten cuadros de mando interactivos, procesamiento de datos en tiempo real y pueden manejar conjuntos de datos complejos y de gran tamaño.
• Bibliotecas y marcos de programación: Para los usuarios con conocimientos de programación, bibliotecas como Matplotlib, Seaborn y ggplot2 en Python o R ofrecen altos niveles de personalización. Son ideales para crear visualizaciones a medida e integrarlas en aplicaciones o informes más amplios.
• Plataformas en línea y herramientas basadas en la nube: Servicios como Google Data Studio y Tableau Online permiten a los usuarios crear, compartir y colaborar en visualizaciones a través de navegadores web. Facilitan el trabajo en equipo al permitir que varios usuarios accedan a las visualizaciones y las editen simultáneamente.
• Herramientas especializadas: Las aplicaciones diseñadas para tipos de datos o sectores específicos, como Gephi para el análisis de redes o ArcGIS para la visualización de datos geográficos, ofrecen funcionalidades especializadas que atienden a necesidades de nicho.

Al seleccionar una herramienta de visualización de datos, es importante tener en cuenta factores como la facilidad de uso, la compatibilidad con las fuentes de datos, las opciones de personalización y la escalabilidad. Los investigadores deben elegir herramientas que se ajusten a los objetivos de sus proyectos y a sus conocimientos técnicos. Otras consideraciones pueden ser las características de seguridad de los datos, el coste, la disponibilidad de asistencia técnica y la presencia de una comunidad de usuarios activa para la resolución de problemas y el asesoramiento.

Visión general de las herramientas de visualización de datos

Las herramientas de software de visualización de datos ayudan a transformar los datos brutos en representaciones visuales, haciendo más accesible la información compleja. Esta sección ofrece una visión general de varias herramientas populares con capacidades de visualización de datos, destacando sus características clave y su idoneidad para diferentes usuarios.

Tableau de Salesforce

Tableau es una completa herramienta de visualización de datos con amplias funciones. Con un precio mensual aproximado de 70 dólares por usuario, es ideal para analizar datos de ventas y otros conjuntos de datos complejos. Existe una versión gratuita, Tableau Public, pero no mantiene la privacidad de los datos.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI permite a los usuarios analizar visualmente datos empresariales, integrándose perfectamente con las aplicaciones de Microsoft Office. Es gratuito para usuarios individuales, con costes que aumentan para miembros adicionales del equipo y funciones avanzadas.

Gephi

Gephi es un software de código abierto diseñado para el análisis y la visualización de redes. Procesa datos relacionales, como las conexiones de redes sociales en plataformas como Twitter. Gephi también es útil para evaluar datos electorales y otras redes complejas.

Tableau Public

Tableau Public es una plataforma en línea gratuita en la que los usuarios pueden explorar, crear y compartir visualizaciones de datos. Ofrece una galería de ejemplos y permite a los usuarios publicar sus trabajos públicamente.

QlikView

QlikView es una herramienta de inteligencia de negocio dirigida a usuarios empresariales. Más allá de la visualización de datos, ayuda a descubrir información inesperada y correlaciones de datos, apoyando una toma de decisiones más informada.

Datawrapper

Datawrapper es muy adecuada para las redacciones, ya que ofrece gráficos que se adaptan perfectamente a diversos dispositivos. La versión gratuita puede ser suficiente para estudiantes o pequeñas empresas, mientras que la versión premium cuesta a partir de 499 euros al mes. La herramienta es fácil de usar y la mayoría de sus funciones son autoexplicativas.

Google Charts

Google Charts permite a los usuarios importar datos de bases de datos SQL y crear una gran variedad de gráficos. Es gratuito, pero el soporte se limita a los foros de la comunidad.

Plotly

Plotly es un potente marco para crear gráficos interactivos basados en web. Es conocido por producir visualizaciones de alta calidad y es compatible con diversos lenguajes de programación, como Python y JavaScript.

FusionCharts

FusionCharts simplifica la incrustación de gráficos en páginas web y ofrece amplias opciones de formato. Es una herramienta completa adecuada para aplicaciones empresariales, con costes de licencia asociados.

RAWGraphs

RAWGraphs se posiciona como el "eslabón perdido entre las hojas de cálculo y la visualización de datos". Esta herramienta de código abierto convierte los datos en gráficos vectoriales, procesando la información en el navegador sin almacenamiento externo.

Infogram

Infogram permite a los usuarios crear infografías, gráficos y mapas utilizando diversas plantillas. Las visualizaciones pueden descargarse o incrustarse en sitios web. Dispone de un plan básico gratuito, por lo que es adecuado para estudiantes, pequeñas empresas y organismos públicos.

Zoho Analytics

Zoho Analytics es una plataforma de análisis e inteligencia empresarial que permite crear informes, cuadros de mando y visualizaciones de datos. Los precios empiezan en 24 dólares al mes para la versión básica, mientras que la edición para empresas cuesta hasta 455 dólares al mes.

ChartBlocks

ChartBlocks es una herramienta en línea que ofrece diferentes planes para particulares y empresas. Requiere que los usuarios creen una cuenta y está diseñada para la simplicidad. Los gráficos creados pueden compartirse fácilmente en las redes sociales.

Chart.js

Chart.js es una biblioteca JavaScript de código abierto para diseñadores y desarrolladores. Ofrece opciones sencillas y es ligera, lo que la hace adecuada para sitios web móviles. Al ser de código abierto, su uso es gratuito.

D3.js

D3.js es una biblioteca JavaScript de código abierto que permite crear visualizaciones de datos personalizadas. Requiere conocimientos de programación, pero ofrece una gran flexibilidad y potencia para quienes estén familiarizados con la codificación.

Grafana

Grafana es una herramienta de código abierto para crear cuadros de mando dinámicos en tiempo real. Es adecuada para visualizar datos internos de varios sistemas, apoyando a los equipos en tareas de monitorización y análisis.

Highcharts

Highcharts es una biblioteca de gráficos JavaScript que permite a los desarrolladores crear gráficos interactivos para aplicaciones web. Admite una amplia gama de tipos de gráficos y es gratuita para uso no comercial.

Visualización de datos en ATLAS.ti

ATLAS.ti es software de análisis de datos cualitativos que ofrece herramientas para visualización de datos para ayudar a los investigadores en el análisis de las relaciones y la presentación de los resultados. Las características clave de visualización en ATLAS.ti incluyen Análisis de Co-ocurrencia de Código, Análisis Código-Documento, y Redes.

Análisis de Co-ocurrencia de Código

El Análisis de co-ocurrencia de códigos muestra la frecuencia con la que los códigos aparecen juntos en los datos. Presenta una matriz en la que tanto las filas como las columnas representan códigos, y cada celda muestra la frecuencia con la que un par de códigos co-ocurre. Los resultados también pueden visualizarse en forma de gráfico de fuerza dirigida, diagrama de barras y diagrama de Sankey. Estas visualizaciones ayudan a identificar relaciones y patrones entre diferentes temas o conceptos. Al examinar las frecuencias de co-ocurrencia, los investigadores pueden descubrir conexiones entre códigos que pueden indicar estructuras subyacentes o asociaciones importantes en los datos.

Análisis Código-Documento

El Análisis código-documento muestra cómo se distribuyen los códigos entre los diferentes documentos o casos del conjunto de datos. Presenta una matriz con los códigos como filas y los documentos como columnas, mostrando el número de veces que aparece cada código en cada documento. Esta herramienta ayuda a los investigadores a comprender la prevalencia de los temas en partes específicas de los datos. Permite realizar comparaciones entre documentos, lo que ayuda a identificar patrones o diferencias entre diversas fuentes o grupos de participantes.

Redes

Las redes en ATLAS.ti proporcionan representaciones gráficas de las relaciones entre elementos como códigos, citas, memos y documentos. Los usuarios pueden crear mapas visuales que ilustran cómo están conectados estos elementos. Esta característica ayuda a examinar relaciones complejas y estructuras dentro de los datos. Las redes permiten a los investigadores organizar e interpretar sus hallazgos trazando visualmente las conexiones, lo que puede resultar especialmente útil para identificar temas centrales y organizar el análisis general.