Material de consulta libre
Recursos y buenas prácticas en visualización de datos
Criterios, guías y ejemplos que usamos en el curso, disponibles para consulta libre incluso si no estás inscripto. Un punto de partida ordenado para el contexto hispanohablante.
La mayoría del material sobre data visualization está en inglés. Acá trabajamos con ejemplos y datos parecidos a los que usás en tu trabajo diario.
Cómo leer esta sección
Antes de la herramienta
Elegir el gráfico antes de abrir la herramienta
La decisión más importante no se toma en el software. Se toma cuando definís qué querés que el lector vea en los primeros tres segundos. Si esa frase no existe, ningún programa la va a inventar por vos.
Ver cómo lo practicamosSi querés mostrar una tendencia, la línea
Una serie en el tiempo pide una línea que deje leer la pendiente. Antes de abrir Excel o Python, escribí la pregunta en una sola frase: qué sube, qué baja y en qué período.
Si querés comparar categorías, la barra
Las barras ordenadas de mayor a menor evitan que el lector tenga que calcular. Funciona para ventas por región, respuestas por área o cualquier ranking corto y legible.
Si querés mostrar relación, la dispersión
Dos variables numéricas piden un diagrama de dispersión. Ahí se ve si hay vínculo, si hay casos atípicos y si vale la pena seguir analizando antes de resumir con un promedio.
La prueba de la hoja
Escribí en papel qué debe entender el lector en tres segundos. Si no podés formularlo, el gráfico tampoco va a poder. Esa frase después se convierte en título.
El eje truncado: cuándo sí y cuándo no
Truncar el eje vertical es una de las decisiones más discutidas en visualización. La respuesta corta: está bien cuando el cero no es un valor significativo para lo que mostrás, y cuando lo aclarás en el gráfico. Está mal cuando el cero sí importa y lo ocultás para que el efecto se vea más grande.
La diferencia no está en la técnica, está en la intención y en la transparencia. Si dudás, hacé las dos versiones, con cero y sin cero, y pensá cuál comunica lo que realmente querés decir. En informes que circulan por varias manos, la versión honesta ahorra discusiones.
Aceptable
Temperaturas, puntajes o índices donde el cero no existe en la práctica, con el recorte indicado en el eje.
Evitar
Ventas o cantidades donde el cero sí importa, recortadas para agrandar una diferencia pequeña sin avisar.
Revisar la misma serie con y sin cero ayuda a decidir qué versión cuenta mejor la historia.
Regla práctica del curso
Si el recorte cambia la conclusión, el cero tiene que estar.
Color con criterio
Color: funciones y no adornos
El color en un gráfico cumple tres funciones: distinguir categorías, marcar magnitudes y dirigir la atención. Cuando intenta hacer las tres a la vez, confunde. La recomendación básica es elegir una paleta sobria y usarla con consistencia en todo el informe, no un color nuevo por gráfico.
Secuencia con escala continua
Para rangos de ingreso o niveles de riesgo, una escala continua funciona mejor que colores arbitrarios. El lector entiende el orden sin leer la leyenda dos veces.
Categorías con contraste parejo
Para categorías sin orden, usá tonos distintos con contraste suficiente y el mismo peso visual. Ninguna categoría debería gritar más que otra sin motivo.
Un acento para dirigir la mirada
Reservá el tono fuerte para lo que importa: la serie destacada, el período comentado, el valor que sostiene el título. Todo lo demás queda en grises de trabajo.
Verificá siempre cómo se ve en blanco y negro y para alguien con daltonismo. Es una revisión de dos minutos que evita que un informe impreso o proyectado pierda sentido.
Títulos, etiquetas y notas al pie
Un gráfico sin título obliga al lector a adivinar qué está mirando. Un gráfico con título genérico tampoco aclara lo importante. El título debería decir qué se ve, por ejemplo que las ventas crecieron más en el interior que en CABA entre 2022 y 2024.
Título que afirma: cuenta la conclusión principal, no solo el tema del gráfico.
Ejes en unidades claras: porcentajes, miles o millones escritos sin ambigüedad.
Nota al pie para lo discutible: dato estimado, período irregular o cambio de fuente.
Esa nota no es una vergüenza: es parte de hacer las cosas bien. Un lector que entiende los límites del dato confía más en la conclusión.
Errores frecuentes en informes corporativos
Los tres problemas más comunes que vemos en reportes internos se corrigen con criterio, no con herramientas nuevas. A veces alcanza con que alguien se anime a decirlo en la reunión.
Caso destacado
RevisarDiez gráficos seguidos sin jerarquía dejan al lector sin saber cuál importa más.
La acumulación es el cuarto problema, menos evidente que los otros tres. Elegí un gráfico principal por página, el resto acompaña en tamaño menor o va al anexo.
Circular con más de cinco partes
Pasadas las cinco categorías, el círculo se vuelve ilegible. Una barra ordenada cuenta lo mismo con menos esfuerzo.
Eje que no empieza en cero
Si recortás el eje, aclaralo en el gráfico. Sin aviso, una diferencia chica parece enorme.
Períodos de distinta duración
Comparar un trimestre contra un bimestre distorsiona el fondo, no solo el diseño. Igualá los períodos antes de graficar.
Tu próximo informe
Traé un caso real al curso y lo revisamos juntos con estos criterios.
Accesibilidad básica sin volverse experto
No hace falta ser especialista para hacer gráficos que más gente pueda leer. Alcanzan tres chequeos rápidos antes de enviar el informe o proyectarlo en una sala con mala luz.
Contraste suficiente entre texto y fondo
El gris claro sobre blanco se pierde en proyección. Texto oscuro sobre fondo claro, etiquetas con cuerpo legible y líneas con grosor visible desde el fondo de la sala.
No depender solo del color
Sumá etiquetas directas, tramas distintas o símbolos además del color. Si el gráfico funciona en blanco y negro, funciona en casi cualquier pantalla.
Cambiar rojo-verde por azul-naranja
La combinación rojo-verde es la más problemática para personas con daltonismo y también la más usada. Pasar a azul-naranja no cuesta nada y mejora la lectura para más gente. No es una cuestión de corrección, es de efectividad práctica.
Lecturas recomendadas
No tenemos una bibliografía obligatoria, pero hay textos que usamos de referencia y que podés consultar por tu cuenta. Si querés, en la consulta inicial te pasamos una lista más larga según tu trabajo.
Principios de diseño
Para el criterio visual
Los trabajos de Edward Tufte y Alberto Cairo siguen siendo útiles para entender proporción, tinta y honestidad visual, aunque algunos ejemplos estén fechados.
Ideal antes de rediseñar un informe largo.
Práctica con datos
Para el trabajo diario
La documentación oficial de matplotlib y la guía de estilo de Plotly son buenos puntos de partida para pasar del criterio al gráfico bien construido en Python.
Con ejemplos que podés replicar.
Ética de la visualización
Para el contexto regional
Hay material en español producido por medios de datos de la región que vale la pena rastrear, con casos cercanos y decisiones editoriales explicadas.
Enfoque en español y casos locales.
Empezá desde una base, no desde cero.
Tenemos plantillas de ejemplo en Excel y en Python para que uses como base de tus propios gráficos. Son estructuras mínimas, no piezas listas para publicar. En el curso se trabaja con versiones más completas, adaptadas a cada módulo.
Si las querés antes de inscribirte, escribinos por la página de contacto y te las enviamos sin compromiso. Preferimos que veas cómo trabajamos antes de decidir.
Moleson Venus · Av. Corrientes 1386, Piso 8, CABA · Lunes a viernes de 9:00 a 18:00 · [email protected]
Estructuras mínimas en Excel y Python para ordenar datos, ejes y títulos antes de diseñar.