Cómo elegir el gráfico correcto
Framework para seleccionar visualizaciones efectivas.
La visualización correcta puede hacer la diferencia entre un insight que impulsa decisiones y un gráfico que confunde a tu audiencia. En esta lección, aprenderás un framework práctico para seleccionar el gráfico perfecto cada vez.
El problema de la elección incorrecta
Imagina esta situación: presentas un reporte de ventas a los directivos. Usaste un gráfico de pastel para mostrar las ventas de 15 productos diferentes. Los colores se mezclan, las etiquetas se superponen, y nadie entiende cuál producto lidera.
El error no fue en los datos. Fue en la elección del gráfico.
Consecuencias de elegir mal
| Gráfico incorrecto | Resultado |
|---|---|
| Demasiadas categorías en pastel | Confusión, colores indistinguibles |
| Líneas para datos sin tendencia temporal | Implica relación que no existe |
| Barras 3D | Distorsión visual, difícil comparar |
| Escala truncada | Exageración de diferencias |
Framework de selección de gráficos
La clave está en responder una pregunta simple: ¿Qué quieres comunicar?
Los 4 propósitos fundamentales
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ¿QUÉ QUIERES MOSTRAR? │
├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────────┤
│ COMPARACIÓN │ COMPOSICIÓN │ DISTRIBUCIÓN │
│ │ │ │
│ - Entre items │ - Partes del │ - Cómo se dispersan │
│ - A lo largo │ todo │ los valores │
│ del tiempo │ - Cambio en │ │
│ │ el tiempo │ │
├─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────────┤
│ RELACIÓN │
│ │
│ - Correlación entre variables │
│ - Causa y efecto │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Árbol de decisión visual
¿Qué tipo de dato?
│
┌───────────────┼───────────────┐
│ │ │
Categórico Temporal Numérico
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ Barras │ │ Líneas │ │ Scatter │
│ Pastel │ │ Área │ │ Histograma│
│ Treemap │ │ Columnas │ │ Boxplot │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
Guía detallada por tipo de gráfico
1. Gráfico de barras
Usar cuando: Comparar valores entre categorías discretas.
Variaciones en Power BI:
- Barras horizontales: Ideal cuando los nombres de categoría son largos
- Barras verticales (columnas): Cuando hay pocas categorías
- Barras apiladas: Mostrar composición dentro de cada categoría
- Barras 100% apiladas: Comparar proporciones, no valores absolutos
Ejemplo práctico:
Escenario: Ventas por región
Datos: Norte $45K, Sur $38K, Este $52K, Oeste $41K
✅ CORRECTO: Gráfico de barras horizontales
- Fácil comparar magnitudes
- Los nombres de región se leen bien
- El orden visual coincide con el valor
❌ INCORRECTO: Gráfico de pastel
- Los valores son muy similares
- Difícil distinguir 45K de 41K en sectores
Configuración en Power BI:
- Selecciona el visual Gráfico de barras agrupadas
- Arrastra la dimensión (Región) al campo Eje
- Arrastra la medida (Ventas) al campo Valores
- En Formato > Barras > activa Etiquetas de datos
2. Gráfico de líneas
Usar cuando: Mostrar tendencias a lo largo del tiempo.
Variaciones en Power BI:
- Línea simple: Una métrica en el tiempo
- Línea múltiple: Comparar tendencias de varias métricas
- Línea con marcadores: Resaltar puntos específicos
- Línea y columnas agrupadas: Combinar volumen y tendencia
Ejemplo práctico:
Escenario: Evolución de ingresos mensuales
Datos: Enero $100K, Feb $105K, Mar $98K, Abr $115K...
✅ CORRECTO: Gráfico de líneas
- Muestra la tendencia claramente
- Conecta puntos temporales secuenciales
- Facilita identificar patrones
❌ INCORRECTO: Gráfico de barras
- No enfatiza la continuidad temporal
- Más difícil ver la tendencia general
Reglas importantes:
- El eje X siempre debe ser temporal y ordenado
- No uses líneas para datos categóricos sin orden natural
- Limita a máximo 4-5 líneas por gráfico
3. Gráfico de pastel/dona
Usar cuando: Mostrar partes de un todo (máximo 5-6 categorías).
Advertencia: Los gráficos de pastel son los más mal utilizados. Antes de usar uno, pregúntate si un gráfico de barras no sería más claro.
Cuándo SÍ usar pastel:
- Máximo 5-6 categorías
- Una categoría domina claramente (>40%)
- El mensaje es "participación de mercado" o "distribución"
- La audiencia espera ver un pastel (reportes tradicionales)
Cuándo NO usar pastel:
- Más de 6 categorías
- Valores muy similares entre categorías
- Comparaciones precisas son importantes
- Hay valores negativos
Ejemplo comparativo:
DATOS: Participación de mercado
- Empresa A: 45%
- Empresa B: 25%
- Empresa C: 15%
- Otros: 15%
✅ Gráfico de dona (4 categorías, una dominante)
- Comunica "casi la mitad del mercado" claramente
DATOS: Ventas por 12 meses
- Enero: 8.3%, Feb: 8.1%, Mar: 8.5%... (valores muy similares)
❌ Gráfico de pastel (12 sectores casi iguales)
- Imposible distinguir diferencias
- Mejor usar barras o líneas
4. Gráfico de dispersión (Scatter)
Usar cuando: Mostrar relación entre dos variables numéricas.
Casos de uso:
- Correlación entre inversión en marketing y ventas
- Relación precio vs. volumen
- Identificar outliers
- Segmentación de clientes (RFM)
Configuración en Power BI:
- Selecciona Gráfico de dispersión
- Eje X: Primera variable numérica
- Eje Y: Segunda variable numérica
- Leyenda: Categoría para colorear puntos
- Tamaño: Opcional, tercera variable numérica
Ejemplo práctico:
Escenario: Análisis de clientes
- Eje X: Frecuencia de compra
- Eje Y: Valor promedio por compra
- Tamaño: Ingresos totales del cliente
- Color: Segmento (Nuevo, Activo, VIP)
Insight: Identificar clientes de alta frecuencia
y alto valor para programa de fidelización
5. Gráfico de área
Usar cuando: Mostrar volumen acumulado o tendencia con énfasis en magnitud.
Variaciones:
- Área simple: Volumen de una métrica en el tiempo
- Área apilada: Composición de un total en el tiempo
- Área 100% apilada: Proporciones cambiantes en el tiempo
Mejor que líneas cuando:
- Quieres enfatizar la magnitud total
- El volumen acumulado es importante
- Comparas 2-3 categorías máximo
6. Tabla y Matriz
Usar cuando: Se necesitan valores exactos o datos de detalle.
Tabla simple:
- Listados de transacciones
- Datos para exportar
- Cuando la precisión importa más que el patrón
Matriz (tabla dinámica):
- Análisis multidimensional
- Valores por filas y columnas
- Con jerarquías (expandir/colapsar)
Regla práctica: Si el usuario necesita buscar un valor específico, usa tabla. Si necesita ver un patrón, usa gráfico.
7. KPI y Tarjetas
Usar cuando: Mostrar un número clave con contexto.
Configuración efectiva:
- Valor principal: Grande y prominente
- Comparación: vs. período anterior o meta
- Indicador: Flecha o color según tendencia
- Contexto: Etiqueta clara de qué representa
Ejemplo:
┌────────────────────────────┐
│ VENTAS │
│ │
│ $1.2M │
│ ▲ +15% vs mes anterior │
│ │
│ Meta: $1.0M ✓ Cumplida │
└────────────────────────────┘
Errores comunes y cómo evitarlos
Error 1: Gráfico de pastel con muchas categorías
Antes (incorrecto):
Pastel con 15 categorías de productos
- Colores indistinguibles
- Etiquetas superpuestas
- Imposible comparar
Después (correcto):
Gráfico de barras horizontales
- Top 10 productos + "Otros"
- Ordenado de mayor a menor
- Etiquetas de valor visibles
Error 2: Líneas para datos sin orden temporal
Antes (incorrecto):
Línea conectando: Norte → Sur → Este → Oeste
(Implica que hay una secuencia o progresión)
Después (correcto):
Barras para datos categóricos sin orden inherente
Error 3: Doble eje mal utilizado
Antes (incorrecto):
- Eje izquierdo: Ventas ($0 - $100K)
- Eje derecho: Unidades (0 - 10,000)
- Las escalas hacen que las líneas parezcan correlacionadas
cuando en realidad no lo están
Después (correcto):
- Dos gráficos separados uno arriba del otro
- O usar índice (base 100) para comparar tendencias
Error 4: Gráficos 3D
Problema: La perspectiva 3D distorsiona las proporciones.
Pastel 3D: Los sectores al frente parecen más grandes
Barras 3D: Difícil comparar alturas reales
Columnas 3D: Profundidad no agrega información
Solución: SIEMPRE usar gráficos 2D en Power BI
El 3D es decoración, no información
Error 5: Escala truncada
Antes (engañoso):
Eje Y: 95% a 100%
- Una caída del 2% parece catastrófica
- Exagera diferencias pequeñas
Después (honesto):
Eje Y: 0% a 100%
- Las diferencias se ven en su proporción real
- Si la diferencia es pequeña, quizás no es noticia
Casos prácticos de selección
Caso 1: Reporte de ventas mensuales
Pregunta del negocio: ¿Cómo han evolucionado las ventas este año?
| Elemento | Gráfico recomendado |
|---|---|
| Tendencia de ventas | Línea |
| Comparación por región | Barras agrupadas |
| Composición por producto | Barras apiladas 100% |
| KPI de ventas totales | Tarjeta con indicador |
Caso 2: Dashboard de marketing
Pregunta del negocio: ¿Qué canales generan mejor ROI?
| Elemento | Gráfico recomendado |
|---|---|
| ROI por canal | Barras horizontales |
| Evolución del gasto | Área apilada |
| Conversión vs. Gasto | Dispersión |
| Tasa de conversión | Gauge o KPI |
Caso 3: Análisis de clientes
Pregunta del negocio: ¿Quiénes son nuestros mejores clientes?
| Elemento | Gráfico recomendado |
|---|---|
| Segmentación RFM | Dispersión |
| Distribución por segmento | Dona |
| Top 10 clientes | Barras horizontales |
| Valor de vida (LTV) | Tabla con formato condicional |
Checklist de selección
Antes de crear cualquier visualización, responde:
□ ¿Cuál es el mensaje principal?
□ ¿Qué tipo de datos tengo? (categórico, temporal, numérico)
□ ¿Cuántas categorías o puntos de datos?
□ ¿Necesito mostrar comparación, composición, distribución o relación?
□ ¿Mi audiencia puede interpretar este tipo de gráfico?
□ ¿Un gráfico más simple comunicaría lo mismo?
Puntos clave de esta lección
- El gráfico correcto depende del mensaje, no de la estética
- 4 propósitos fundamentales: comparación, composición, distribución, relación
- Barras para comparar categorías, líneas para tendencias temporales
- Evita pastel con más de 5-6 categorías
- Nunca uses 3D - distorsiona la información
- Tablas cuando se necesitan valores exactos
- Menos es más - si dudas, elige el gráfico más simple
Próxima lección
En la siguiente lección, aprenderás a dar formato profesional a tus visualizaciones: colores, tipografía, espaciado y jerarquía visual. Transformarás gráficos funcionales en visualizaciones que impresionan.
Quiz de comprensión
Pregunta 1
¿Cuál es el mejor gráfico para mostrar la evolución mensual de ingresos durante un año?
A) Gráfico de pastel B) Gráfico de barras verticales C) Gráfico de líneas D) Gráfico de dispersión
Ver respuesta
Respuesta: C) Gráfico de líneas
Los datos temporales con continuidad (meses del año) se representan mejor con líneas, que muestran la tendencia y conectan los puntos secuenciales. Las barras funcionan pero no enfatizan la continuidad temporal.
Pregunta 2
¿Cuántas categorías máximo deberías mostrar en un gráfico de pastel?
A) 3 B) 5-6 C) 10 D) Sin límite si usas colores diferentes
Ver respuesta
Respuesta: B) 5-6
Los gráficos de pastel se vuelven difíciles de interpretar con más de 5-6 categorías. Los colores se confunden y las comparaciones entre sectores similares son casi imposibles. Si tienes más categorías, usa barras o agrupa en "Otros".
Pregunta 3
¿Por qué se deben evitar los gráficos 3D en dashboards de Power BI?
A) Power BI no los soporta bien B) Consumen más memoria C) La perspectiva distorsiona las proporciones reales D) Son más lentos de renderizar
Ver respuesta
Respuesta: C) La perspectiva distorsiona las proporciones reales
Los gráficos 3D agregan una dimensión visual que no representa datos reales. Esto causa que los elementos al frente parezcan más grandes y dificulta las comparaciones precisas. Siempre usa 2D para comunicar datos con precisión.
Pregunta 4
¿Qué tipo de gráfico usarías para mostrar la relación entre gasto en marketing y ventas generadas?
A) Gráfico de líneas B) Gráfico de barras apiladas C) Gráfico de dispersión D) Gráfico de área
Ver respuesta
Respuesta: C) Gráfico de dispersión
El gráfico de dispersión es ideal para mostrar la relación (correlación) entre dos variables numéricas. Cada punto representa una observación con su valor en ambas variables, permitiendo identificar patrones de correlación.
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