Visualización de datos

System I

describe el procesamiento de los pensamientos que es rápido, automático e inconsciente. Usamos este método frecuentemente en nuestras vidas diarias y podemos lograr lo siguiente:

• Leer texto de una señal
• Determinar de dónde procede un sonido
• Resolver 1+1
• Diferenciar los colores
• Montar en bici

System II

describe un pensamiento de cálculo, lento, lógico e infrecuente, e incluye:

• Distinguir la diferencia de significado entre varias señales contiguas
• Decir su número de teléfono
• Comprender convenciones sociales complejas
• Resolver 23x21

• Anclaje

Una tendencia a verse influido por números irrelevantes. Por ejemplo, esta tendencia la manipulan los negociadores expertos que ofrecen un precio bajo (el anclaje) que esperan obtener y entonces suben ligeramente por encima del anclaje.

• Disponibilidad

La frecuencia a la que se producen los eventos en nuestra mente no son reflexiones acertadas de las probabilidades reales. Es un atajo mental; asumir que los eventos que pueden recordarse son más probables que ocurran.

• Sustitución

Se refiere a nuestra tendencia a sustituir preguntas difíciles por otras más sencillas. Esta tendencia es la llamada falacia de la conjunción o “problema de Linda”. Este ejemplo plantea la pregunta:

Linda tiene 31 años, es soltera, sincera y muy brillante. Ha estudiado filosofía. Como estudiante, estaba muy implicada con los problemas de discriminación y justicia social, y también participó en manifestaciones antinucleares.

¿Qué es más probable?

1) Linda trabaja como cajera en un banco

2) Linda trabaja como cajera en un banco y es una activista del movimiento feminista

La mayoría de los participantes en el estudio eligieron la opción dos, aun cuando esta respuesta es contraria a las leyes de la probabilidad. En sus mentes, la opción dos era más representativa de Linda, por lo que usaron el principio de sustitución para responder a la pregunta.

• Optimismo y aversión a la pérdida

Kahn creía que esta podría ser la tendencia que más nos caracteriza. El optimismo y la aversión a la pérdida nos crean una falsa ilusión de control porque tendemos solo a la posibilidad de los resultados conocidos que se han observado. A menudo no consideramos los resultados desconocidos ni los completamente imprevistos. Nuestro rechazo a esta complejidad explica porque usamos una pequeña muestra para dar por sentado resultados futuros.

• Marcos

Los marcos se refieren al contexto en el que se presentan las opciones. Por ejemplo, más participantes en el estudio se inclinaron por la cirugía si se enmarcaba o contextualizaba en una tasa de supervivencia del 90 %, frente a un contexto del 10 % de tasa de mortalidad.

• Coste perdido

Esta tendencia suele observarse en las investigaciones cuando las personas siguen invirtiendo en un activo de bajos resultados y escasas perspectivas en lugar de desviar la inversión a otro activo con unos pronósticos más favorables.

• Gráficos de líneas

Están entre las visualizaciones más básicas y de uso habitual. Muestran un cambio en una o varias variables a lo largo del tiempo.



Cuándo se usa: Tiene que mostrar cómo cambia una variable durante el tiempo.

• Gráficos de área

Una variante de los gráficos de línea que muestran varios valores en una serie temporal.



Cuándo se usa: Tiene que demostrar los cambios acumulativos en varias variables durante el tiempo.

• Gráficos de barras

Estos gráficos son como los de líneas, pero usan barras para representar cada punto de datos.



Cuándo se usa: Los gráficos de área se recomiendan cuando tiene que comprar varias variables en un intervalo concreto o una variable en una serie temporal.

• Pirámides de población

Las pirámides de población son gráficos de barras apiladas que ilustran la configuración social compleja de una población.



Cuándo se usa: Tiene que demostrar la distribución de una población.

• Gráficos circulares

Muestran las partes de un todo en forma circular.



Cuándo se usa: Le interesa ver las partes de un todo con una relación porcentual. Sin embargo, muchos expertos recomiendan usar otros formatos porque con una mera inspección visual es más difícil interpretar los datos con este formato debido al mayor tiempo de procesamiento que se necesita. Son muchos los que argumentan que los gráficos de barras o de líneas son más útiles.

• Mapas de árboles

Los mapas de árboles son un método para visualizar datos jerárquicos en formato anidado. El tamaño de los rectángulos es proporcional al valor porcentual respecto al todo de cada categoría.



Cuándo se usa: Resultan más útiles para comparar partes de un todo y cuando se tienen numerosas categorías.

Desviación

• Gráfico de barras (real y estimación)

Compara un valor estimado y el valor real de una variable concreta.



Cuándo se usa: Tiene que comparar valores estimados y reales de una única variable. El ejemplo anterior muestra el número de artículos vendidos por categoría frente al número estimado. Puede ver fácilmente cómo los jerséis tuvieron menos ventas que las estimadas de entre todas las categorías, pero los vestidos y las bermudas tuvieron mejores resultados.

Correlación

• Gráficos de dispersión

Los gráficos de dispersión muestran la correlación entre dos variables en la forma de un eje X y otro Y, y puntos que representan los puntos de datos.



Cuándo se usa: Desea ver la correlación entre dos variables.

• Histogramas

Los histogramas reflejan el número de veces que se produce un evento dentro de un conjunto de datos específico y se presentan en formato de gráfico de barras.



Cuándo se usa: Desea detectar la distribución de frecuencia de un conjunto de datos. Por ejemplo, le interesa ver la probabilidad relativa de vender 300 artículos en un día con un rendimiento histórico.

• Diagramas de caja

Son visualizaciones no paramétricas que muestran una medida de dispersión. La caja representa el segundo y tercer cuartil (50 %) de los puntos de datos y la línea de la caja representa la mediana. Las dos líneas que se extienden fuera de la caja son los llamados “bigotes” y representan el primero y cuarto cuartil, junto con el valor mínimo y máximo.



Cuándo se usa: Desea ver la distribución de uno o varios conjuntos de datos. Se usan en lugar de los histogramas cuando el espacio tiene que minimizarse.

• Gráficos de burbujas

Los gráficos de burbujas son como los de dispersión, pero ofrecen más funciones, porque el tamaño o el color de cada burbuja representan más datos.



Cuándo se usa: Cuando tiene tres variables para comparar.

• Mapa de calor

Un mapa de calor es una representación gráfica de datos en los que un valor concreto se contiene en una matriz. Las sombras representan una cantidad definida por la leyenda.



Cuándo se usa: Son útiles si desea analizar una variable en una matriz de datos, como un intervalo de días y horas. Las distintas sombras le permiten distinguir rápidamente los extremos. El ejemplo anterior muestra a los usuarios de un sitio web por hora y momento del día durante una semana.

Comparación geográfica

• Coroplético

Las visualizaciones coropléticas son una variante de los mapas de calor en las que se aplican sobras a un mapa geográfico.



Cuándo se usa: Tienen que comprar un conjunto de datos por región geográfica.

Flujo

• Diagrama Sankey

El diagrama Sankey es un tipo de diagrama de flujo en el que la anchura de las flechas se corresponde proporcionalmente con la cantidad del flujo.



Cuándo se usa: Tiene que visualizar el flujo de una cantidad. El ejemplo anterior es un ejemplo famoso de un ejército de Napoleón al invadir Rusia durante un crudo invierno. El ejército empieza un avance en masa pero se va mermando conforme se adentra en Moscú hasta retirarse.

• Diagrama de red

Muestran relaciones complejas entre las entidades. Ilustra cómo cada entidad se conecta con el resto para formar una red.



Cuándo se usa: Tiene que comprar las relaciones dentro de una red. Son especialmente útiles para redes grandes. El ejemplo anterior muestra la red de rutas de vuelo de las aerolíneas del sudoeste.