Buenas prácticas en el diseño de gráficos (y IV): Histogramas

Un histograma es una representación gráfica que secciona un grupo de datos en función de los valores de un indicador o variable numérica (por ejemplo, edad, ingresos o gastos) y muestra el número de elementos (frecuencia) o el porcentaje (frecuencia relativa) que representa cada grupo de elementos. Los casos más usuales son para analizar atributos o características de grupos de poblaciones.


Un histograma es una representación gráfica que secciona un grupo de datos en función de los valores de un indicador o variable numérica (por ejemplo, edad, ingresos o gastos) y muestra el número de elementos (frecuencia) o el porcentaje (frecuencia relativa) que representa cada grupo de elementos. Los casos más usuales son para analizar atributos o características de grupos de poblaciones.

Histograma utilizando el componente Gráfico de Columnas de SAP Dashboards (Xcelsius)

Al diseñar un histograma ten presente los siguientes aspectos

  • Comprobar si las unidades del eje vertical indican frecuencias o frecuencias relativas. Si se trata de frecuencia relativa, es necesario conocer el tamaño de la muestra para hacer una adecuada interpretación.
  • Comprobar la escala utilizada en el eje horizontal (para los grupos de valores del indicador o variable numérica):
    • Si los intervalos de valores son pequeños, posiblemente la altura de las columnas sea muy variable y se dificulte su interpretación.
    • Si los intervalos son grandes la representación gráfica se podría ver más uniforme de lo que realmente es.

Buenas prácticas en el diseño de gráficos (II): Gráficos de barras

En esta categoría de gráficos incluimos tanto a los denominados gráficos de columnas (representaciones rectangulares verticales) como los gráficos de barras (representaciones rectangulares horizontales). En ambos casos son similares al gráfico de sectores…


En esta categoría de gráficos incluimos tanto a los denominados gráficos de columnas (representaciones rectangulares verticales) como los gráficos de barras (representaciones rectangulares horizontales).  En ambos casos son similares al gráfico de sectores (ver entrada anterior), en cuanto a que los valores de los grupos de datos son representados en porciones proporcionales al número (frecuencia) o porcentaje (frecuencia relativa) del valor de cada grupo.

Detalle de la vista CataList de Roambi Analytics

Cuando diseñes o revises gráficos de barras, ten presente lo siguiente:

  • Se debe señalar las unidades representadas por el tamaño de las barras y qué significan los resultados.
  • Observar cual es el punto inicial del eje donde se encuentran las cantidades o porcentajes, lo usual y recomendable es que inicie en 0. Por ejemplo, si el punto inicial del eje es 30, todas las barras aparecerán cortadas por la parte inferior, por lo que las diferencias que hubiera entre 0 y 100, parecerán más importantes de lo que deberían
  • Prestar atención al tamaño entre cada punto, por ejemplo, si las alturas de las barras fluctúan entre 200 y 300 pero el eje comienza en 0, las diferencias parecerán poco relevantes.
  • Comprueba el rango de valores en el eje donde se señalan las cantidades o porcentajes:
    • Verifica si el gráfico tiene más espacio de lo que requieren los valores representados (demasiado espacio libre o en blanco), las diferencias entre las barras serían difíciles de apreciar.
    • Por el contrario, si hay apenas espacio en blanco, las barras aparecerán más estiradas de lo que deberían, las diferencias entre ellas se percibirán mayor de lo que realmente son.

CardexView de Roambi Analytics

Buenas prácticas en el diseño de gráficos (I): Gráficos de sectores

Los gráficos es una potente herramienta de análisis de la información, pero en su diseño encontramos muchos vicios, en la mayoría de veces de manera no intencionada, más por las prisas, falta de experiencia o desconocimiento. En las siguientes entradas compartiremos algunos tips que podríamos tener presente.


Los gráficos son una potente herramienta de análisis de la información, pero en su diseño encontramos muchos vicios, en la mayoría de los casos de manera no intencionada, más por las prisas, falta de experiencia o desconocimiento.  En las siguientes entradas compartiremos algunos tips que podríamos tener presente en el diseño de visualizaciones.

PieView de Roambi Analytics, excelente herramienta para el diseño de visualizaciones en dispositivos móviles

Gráficos de Sectores

Nos referimos en especial a los gráficos circulares que representan los datos en forma de pastel o tarta, divididos en porciones (sectores) que corresponden al porcentaje (frecuencia relativa) de elementos pertenecientes a distintos grupos.  Los grupos de datos representan una variable categórica, como puede ser sexo, situación laboral o ubicación geográfica. Para este tipo de gráficos ten presente lo siguiente:

  • La suma de los porcentajes siempre debe ser 100% (Si fuera diferente, se podría aceptar si la diferencia es mínima y se debe a un error de redondeo).
  • Evita o no aceptes una porción con la denominación “Otros” (o cualquier denominación similar) cuyo tamaño sea mayor al de cualquier otro sector con una denominación concreta. Debería informarse su contenido o dividir este sector.
  • Un gráfico con demasiados sectores no aporta información valiosa que motiven conclusiones inmediatas. Desvirtúa el objetivo que debe brindar todo gráfico: lectura inmediata de la información relevante.
  • Los gráficos tridimensionales pueden distorsionar la información que representa cada porción, las porciones de primer plano pueden parecer más grandes de lo que realmente deberían ser.

Opciones de conectividad mobile de SAP Dashboards 4.1

La plataforma 4.1 de SAP BusinessObjects BI, la cual incluye Dashboards (Xcelsius), Crystal Reports y BusinessObjects Explorer ya está disponible y vamos revisando las principales novedades. Sobre SAP Dashboards 4.1, entre sus principales novedades, tenemos las mejores posibilidades de conectividad mobile, la cual, hasta la versión previa conocida hasta hoy (4.0 SP7) sólo aceptaba las conexiones definidas a través del panel “Query Browser”.


La plataforma 4.1 de SAP BusinessObjects BI, la cual incluye Dashboards (Xcelsius), Crystal Reports y BusinessObjects Explorer  ya está disponible y vamos revisando las principales novedades. Sobre SAP Dashboards 4.1, entre sus principales novedades, tenemos las mejores posibilidades de conectividad mobile, la cual, hasta la versión previa conocida hasta hoy (4.0 SP7) sólo aceptaba las conexiones definidas a través del panel “Query Browser”.

Opciones de conectividad de SAP Dashboards 4.1 vía menú Data Manager

Opciones de conectividad de SAP Dashboards 4.0 SP7 vía menú Data Manager

La versión 4.1 de SAP Dashboards reconoce algunas conexiones adicionales en los dispositivos móviles que se definen vía el menú Data Manager (Administrador de Datos).  Estas conexiones se identifican con un asterisco (*) y son las siguientes:

  • Web service query (Consulta de servicio Web. Definidas vía Query as a Web Service – QaaWS – o BI Web Service).
  • Variables Flash.
  • External Interface Conecction (Conexión de Interfaz Externa.  Útil para conectar dos visualizaciones Xcelsius o una visualización Xcelsius y un portal).

Ventana Acerca de SAP Dashboards 4.1

SAP LAVA, nuevo estándar para el diseño de visualizaciones analíticas

A través de un blog de SAP SCN, SAP ha comunicado la existencia de LAVA (Lightweight Applied Visual Analytics) un estándar para el diseño de gráficos y visualizaciones para fines analíticos y de Business Intelligence. Se trata de una colección de principios y buenas prácticas, no de un lenguaje de programación como algunos medios han señalado. LAVA no es sino Best Practices para las visualizaciones que utilizará SAP y podrán emplear los usuarios de sus herramientas analíticas.


A través de un blog de SAP SCN, SAP ha comunicado la existencia de LAVA (Lightweight Applied Visual Analytics) un estándar para el diseño de gráficos y visualizaciones para fines analíticos y de Business Intelligence.  Se trata de una colección de principios y buenas prácticas, no de un lenguaje de programación como algunos medios han señalado.  LAVA no es sino Best Practices para las visualizaciones que utilizará SAP y podrán emplear los usuarios de sus herramientas analíticas.

Principio básico de SAP LAVA; simplicidad para transmitir con claridad

En el enlace de referencia se señalan los pilares sobre lo que se estructura LAVA:

  1. Apariencia esbelta. Visualizaciones sin decoraciones irrelevantes como graduaciones, sombras o superficies reflectantes
  2. Points. Inclusión de representaciones gráficas pequeñas para transmitir con simpleza y claridad (“chart tweets”).
  3. Canales.  Contenedores para navegar entre “Points”, gráficos y “Boards”, facilitando la interacción en pantallas táctiles.
  4. Boards. Similar a un clásico dashboard, ejerce el papel de contenedor de gráficos.
  5. Lattice. O rejas, nuevo componente de visualización perteneciente a la categoría de los metagráficos, o metacharts, más grandes y más sofisticado que un gráfico típico, pero más pequeño y menos específico que una aplicación analítica.

SAP LAVA facilita la interacción del usuario con visión en dispositivos móviles

Referencia: SAP SCN