“Una imagen vale más que mil palabras” es, probablemente, una de las frases más trilladas del español. Pero, como ocurre con la mayoría de estas frases populares, esconde una gran verdad (por algo las seguimos repitiendo de generación en generación). Sobrevivimos —y evolucionamos como especie— gracias a nuestra capacidad de reconocer patrones. Si algo que no debía moverse se movía, salíamos corriendo. No había carteles que dijeran “Peligro, el león muerde”, pero nuestra habilidad visual nos daba la ventaja de reaccionar rápido.
Hoy en día, seguimos funcionando de la misma manera. Por algo el semáforo cambia de colores, en lugar de decirnos por escrito que debemos parar o avanzar. O preferimos mandar un meme en lugar de explicar todo lo que se nos pasó por la cabeza cuando leímos ese mensaje.
Pero, entrando en el mundo de los datos, ¿por qué seguimos insistiendo en explicarlo todo con tablas, especialmente cuando se trata de datos complejos? ¿Es por miedo a perder información? ¿Por temor a que nos pidan el cuarto decimal del dato 300? ¿O quizá por miedo a no encontrar el gráfico indicado?
No te preocupes, hoy vamos a hablar de todo esto. Y, como el tema lo amerita, al final encontrarás un resumen con ejemplos visuales... porque acá siempre tratamos de predicar con el ejemplo.
Vamos a lo nuestro
Entendiendo los Datos y su Distribución
Antes de cualquier predicción o decisión, el primer paso es siempre entender con qué datos estamos trabajando. Y ahí es donde entra el Análisis Exploratorio de Datos (EDA), como estuvimos viendo en los artículos anteriores. Es la fase en la que descubrimos las tendencias, las relaciones y los outliers (esos datos que se salen de la norma y pueden distorsionar las conclusiones si no se manejan bien).
Acá, los gráficos como los histogramas o los box plots se convierten en herramientas fundamentales. Nos ayudan a ver la estructura general de los datos y detectar si hay algo raro que deba ajustarse antes de seguir adelante.
Histogramas
El histograma muestra la distribución de un conjunto de datos dividiendo los valores en intervalos y contando cuántos valores caen en cada intervalo. Cada barra representa un rango de datos y su altura muestra la frecuencia (cuántos datos están en ese rango). Es excelente para visualizar la forma de la distribución, identificar sesgos, y detectar si la distribución es unimodal (un solo pico) o multimodal (más de un pico). Por ejemplo, si queremos analizar los niveles de humedad en el suelo durante una campaña, un histograma nos va a mostrar cómo se comportó esa variable. Esto nos da una idea rápida de si hubo más días con humedad alta o humedad baja.
Gráficos de Cajas
Muestra los cuantiles de un conjunto de datos, con la caja representando el rango intercuantil (del Q1 al Q3), la línea dentro de la caja indicando la mediana, y los “bigotes” representando el rango general de los datos. Los valores atípicos se indican como puntos fuera de los bigotes, estos son nuestros outliers. Excelente para ver rápidamente la distribución de los datos, si hay colas más pesadas, dónde esta la mediana, los Qs y qué datos se van del rango. Podríamos usar un box plot para ver los datos de rendimiento en el lote por ejemplo.
Relaciones, Conectando los datos
Una vez que ya entendemos cómo están estructurados nuestros datos, el siguiente paso es descubrir cómo las variables interactúan entre sí.
Gráficos de Dispersión
Muestra la relación entre dos variables, representando cada observación como un punto en un plano cartesiano X, Y. Es ideal para detectar correlaciones o patrones de relación entre las variables, por ejemplo días desde la siembra en el eje X e índice de área foliar en Y
Gráficos de burbujas
Son útiles cuando queremos comparar tres (o cuatro) variables a la vez. Por ejemplo, si analizamos el rendimiento, densidad y la fertilización, podemos usar este gráfico donde el tamaño de la burbuja represente diferentes niveles de fertilización, y los ejes X e Y indiquen el densidad y rendimiento, respectivamente. Y si agregamos un nivel mas, digamos que estamos comparando estos datos pero para diferentes años, podemos agregar un color distintivo para cada año.
Proporciones, como se comparan los datos
Qué usamos cuando queremos ver cómo se comparan los datos entre diferentes categorías o qué proporción ocupa una de esas variables? Tenemos varias alternativas (además del viejo conocido gráfico de torta).
Radar Charts
Los radar charts, o gráficos de telaraña, son ideales cuando necesitamos comparar múltiples variables al mismo tiempo. Son especialmente útiles cuando queremos evaluar distintas variedades de cultivos o analizar el rendimiento bajo varios parámetros a la vez. Por ejemplo, podemos visualizar cómo se comportan diferentes híbridos en términos de resistencia a plagas, resistencia a enfermedades, consumo de agua y rendimiento, todo en un solo gráfico. Este tipo de visualización nos permite ver rápidamente qué variedades están más adaptadas a nuestro ambiente por ejemplo.
Gráficos de Barras Apiladas
Los barras apiladas son perfectos para comparar cómo se distribuyen los valores dentro de cada categoría y comprarlo entre grupos. Si queremos saber, por ejemplo, la acumulación de nitrógeno para dos genotipos y de donde proviene ese nitrógeno (del suelo, de la fijación biológica o del fertilizante), un gráfico de barras apiladas nos mostrará estas relaciones de forma clara y organizada.
Gráficos de torta
Los gráficos de torta son ideales para visualizar proporciones de un total. Lo usamos cuando necesitamos ver cómo se distribuyen los diferentes tipos de cultivos en una campaña o cómo se reparte las hectáreas entre las distintas actividades.
Treemaps
Un treemap representa datos jerárquicos, dividiendo el área en rectángulos proporcionales a los valores de cada categoría. Es útil para comparar composiciones dentro de un total. Por ejemplo, podemos analizar el gasto en insumos como fertilizantes, herbicidas, insecticidas, semillas y ver qué porcentaje del total representa cada uno.
Tendencias en el Tiempo: Visualizando Cambios Críticos
Una de las cosas más importantes cuando analizamos datos en el agro es entender cómo evolucionan las variables a lo largo del tiempo. No es lo mismo ver una instantánea de los datos que poder observar cómo cambian las condiciones durante una campaña o incluso de un año a otro.
Gráficos de Líneas
El gráfico de líneas es ideal para mostrar cómo una variable cambia a lo largo del tiempo. Conecta los puntos de datos en un eje temporal, lo que permite visualizar tendencias, picos o caídas en el tiempo. Por ejemplo, nose sirve para visualizar la evolución del rendimiento de maíz durante diferentes campañas agrícolas. Este gráfico puede mostrar si el rendimiento ha mejorado, se ha mantenido constante o ha disminuido con el tiempo.
Fan Charts
Los fan charts son gráficos que permiten visualizar no solo la tendencia central de una variable a lo largo del tiempo, sino también la incertidumbre o variabilidad proyectada a futuro. Se representan mediante un abanico de líneas, donde cada línea o zona muestra una posible evolución futura con distintos niveles de confianza. Por ejemplo, proyectar el rendimiento esperado de soja en función de diferentes escenarios climáticos, si el año sigue seco, o muy húmedo, el rendimiento seguirá diferentes tendencias.
Con los datos ya sobre la mesa y las herramientas para visualizarlos bien claras, ahora empieza lo interesante. ¿Cuántas oportunidades podríamos estar aprovechando mejor si presentamos los datos con el gráfico correcto?
Hoy vimos los mas usados, pero hay variantes para todos los gustos, lo fundamental siempre es preguntarnos para qué lo estamos haciendo, qué queremos comunicar y quién es el público que lo va a ver. Lo más importante de todo es ser preciso y fiel a los datos, porque el valor está en transmitir la realidad de la forma más clara posible. Y de esto vamos a hablar más en nuestro próximo artículo, donde vamos a explorar estilos, colores y mejores prácticas para evitar gráficos de terror, para que la visualización no solo sea efectiva, sino también estética y funcional.
En Bison Data Labs, estamos listos para acompañarte en cada paso, y ayudarte a convertir esos números en decisiones estratégicas que generen impacto real. Si te gustaría llevar tus análisis al siguiente nivel, somos el equipo para eso.
Como prometimos , acá te dejamos un cheatsheet con todos estos gráficos y cómo aplicarlos en tu análisis diario.
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