¿Qué es la taxonomía de la visualización de datos?
La taxonomía de la visualización de datos es un sistema de categorización que permite organizar y clasificar los distintos tipos de visualizaciones según su propósito analítico, características y uso.
Su objetivo principal es ayudar a:
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Científicos de datos
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Investigadores
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Analistas
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Diseñadores de información
a seleccionar el tipo de gráfico más adecuado para comunicar resultados de forma clara, precisa y efectiva.
Existen diversas taxonomías, pero una de las más utilizadas en entornos académicos y profesionales es la propuesta por Andrew Abela, la cual clasifica las visualizaciones según la meta u objetivo del análisis, y no únicamente por su forma visual.
La taxonomía de Andrew Abela 📌
La taxonomía de Abela agrupa las visualizaciones en cinco grandes categorías:
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Comparación
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Distribución
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Composición
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Relación
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Temporalidad
Cada categoría responde a una pregunta analítica diferente, lo que facilita elegir el gráfico correcto desde el inicio del análisis.
1️⃣ Visualizaciones de comparación
Se utilizan cuando el objetivo es comparar valores entre grupos, categorías o variables.
Subtipos principales
Gráficos de barras
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Comparan datos categóricos mediante barras horizontales o verticales.
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Ideales para comparar ventas, resultados académicos o datos demográficos.
Gráficos de columnas
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Variante vertical del gráfico de barras.
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Muy usados para comparar valores a lo largo del tiempo (ventas mensuales, crecimiento anual).
Gráficos de líneas
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Muestran tendencias y cambios continuos.
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Permiten identificar patrones y anticipar comportamientos futuros.
Diagramas de dispersión
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Representan la relación entre dos variables numéricas.
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Útiles para detectar correlaciones.
2️⃣ Visualizaciones de distribución
Se emplean para analizar cómo se distribuyen los datos y detectar valores atípicos.
Subtipos principales
Histogramas
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Muestran la frecuencia de los datos agrupados en rangos.
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Permiten identificar media, moda y dispersión.
Diagramas de caja (boxplot)
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Representan los datos mediante cuartiles.
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Ideales para identificar valores atípicos y comparar distribuciones.
Gráficos de densidad
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Usan curvas suaves para representar la distribución.
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Facilitan la comparación entre múltiples conjuntos de datos.
3️⃣ Visualizaciones de composición
Se utilizan cuando se necesita mostrar cómo se compone un todo y la proporción de cada parte.
Subtipos principales
Gráficos circulares (pie charts)
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Representan porcentajes de un total.
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Recomendados solo cuando hay pocas categorías.
Gráficos de barras apiladas
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Muestran proporciones y permiten comparar grupos.
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Más informativos que los gráficos circulares en muchos casos.
Mapas de árbol (treemap)
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Utilizan rectángulos anidados.
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Muy útiles cuando existen muchas categorías jerárquicas.
4️⃣ Visualizaciones de relación
Se centran en analizar la relación entre variables y la intensidad de dicha relación.
Subtipos principales
Diagramas de dispersión
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Permiten observar relaciones directas, inversas o inexistentes.
Mapas de calor (heatmaps)
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Representan valores mediante escalas de color.
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Muy usados en análisis de correlaciones, matrices y comportamiento de usuarios.
5️⃣ Visualizaciones de temporalidad
Se utilizan cuando el objetivo es analizar la evolución de los datos a lo largo del tiempo.
Subtipos principales
Gráficos de línea
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Representan cambios continuos en el tiempo.
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Fundamentales en análisis financiero y científico.
Gráficos de área
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Similar a los gráficos de línea, pero con áreas sombreadas.
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Destacan la magnitud acumulada del cambio.
Diagramas de Gantt
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Visualizan cronogramas de proyectos.
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Muy utilizados en gestión de proyectos para controlar tiempos y retrasos.
Resumen de la taxonomía de Abela 📋
| Objetivo analítico | Tipo de visualización |
|---|---|
| Comparar valores | Barras, columnas, líneas |
| Analizar distribución | Histogramas, boxplots |
| Mostrar composición | Circulares, apiladas, treemap |
| Analizar relación | Dispersión, mapas de calor |
| Analizar evolución temporal | Líneas, áreas, Gantt |
Importancia práctica de la taxonomía de visualización
Aplicar correctamente esta taxonomía permite:
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Evitar gráficos incorrectos o confusos.
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Mejorar la comprensión de los datos.
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Comunicar hallazgos con mayor claridad.
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Optimizar presentaciones académicas y empresariales.
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Reducir errores de interpretación.
En visualización de datos, elegir mal el gráfico equivale a comunicar mal la información, por muy buenos que sean los datos.
Preguntas frecuentes (FAQ) ❓
¿La taxonomía de Abela es la única existente?
No, existen otras, pero es una de las más claras y prácticas para fines educativos y profesionales.
¿Puedo usar un mismo gráfico para distintos objetivos?
Sí, pero siempre debe priorizarse el objetivo analítico principal.
¿Los gráficos circulares siguen siendo recomendables?
Solo en casos simples. Para comparaciones complejas, existen alternativas más efectivas.
¿Esta taxonomía se aplica en herramientas como Power BI o Tableau?
Sí. Todas las plataformas modernas de visualización siguen implícitamente estos principios.
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Ingeniero en Sistemas de Información y docente universitario en el área de tecnología. Especialista en el desarrollo de sitios web, plataformas e-commerce y entornos virtuales de aprendizaje basados en Moodle. Experiencia en soluciones tecnológicas aplicadas a la educación y a la transformación digital de organizaciones.
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