De puntas a puntos en Power BI
Ok, vuelvo a escribir sobre gráficos de Power BI y pido perdón por la ausencia, damas y caballeros, he estado ocupado en las trincheras (consultando) y luchando contra datos basura y mejorando hojas de cálculo caóticas.
Recientemente, vi este increíble tutorial de Reid Havens:
Espero que Reid siga publicando vídeos como estos porque el mundo necesita luchar contra la basura gráfica. No me malinterpretes, los gráficos basura pueden ser beneficiosos si se utilizan con prudencia. Los gráficos basura a los que me refiero son los gráficos basura extravagantes, llamativos y no funcionales. El tipo de basura en los gráficos que es simplemente un desorden y no agrega ningún valor a la comprensión visual de la audiencia.
Ahora, en el tutorial de Reid (arriba), él llegó a esta versión mejorada:
Y es mucho mejor que la versión original. Por favor mire el video de arriba y suscríbete también a su canal de YouTube. Es sorprendente lo que aprenderás y está cargado de muchos tutoriales y sesiones en vivo en donde se revelan hallazgos interesantes sobre la gestión de datos con Power BI.
Ahora la pregunta es: ¿podemos hacer más al respecto de esté grafíco que Reid mejoró? Aquí hay dos versiones que se me ocurrieron:
La primera: convertir la línea verde clara (ventas diarias) a puntos grises claro:
Y quizás te preguntes por qué. Bueno, ¿cuál es el punto de los gráficos de líneas? Respuesta: ver tendencias. Y con la versión de Reid, creo que podríamos cambiar la línea verde clara a puntos grises, por lo que el promedio móvil (línea azul) tiene más prominencia si el enfoque u objetivo del gráfico es enfatizar esto. Felicito a Reid por agregar el promedio móvil para suavizar esta variabilidad. Felicitaciones Reid.
Ahora, tengo que compartir que me inspiré para proceder a hacer este cambio después de ver estos dos gráficos en la cancha:
Fuente: https://twitter.com/OurWorldInData/status/1765399130405208181
Fuente: https://www.ft.com/content/8927424e-2828-4414-86b7-f3a991214288
Como puedes ver en los dos gráficos anteriores (de Our World in Data y The Financial Times), los promedios móviles o móviles son más prominentes cuando la otra serie de datos se representa con puntos y estos puntos no están conectados con líneas.
Y ahora, ¿qué tal si añadimos una banda al promedio móvil? Como esto:
Fuente: https://www.economist.com/interactive/brazil-2022
Inspirándome en el gráfico de The Economist, procedí a implementar algo similar y quedó así:
Creo que el promedio móvil sigue siendo prominente. Y ahora tenemos una banda en la que todos los puntos de datos están dentro, y esto facilita ver qué tan dispersa está la variabilidad. Cuanto más ancha es la banda, mayor es la variabilidad y cuanto más delgada es la banda, menor es la variabilidad.
Esto podría resultar útil para el análisis exploratorio de los datos al analizar cuánto varía una métrica a lo largo del tiempo.
Ahora bien, ¿cómo se puede lograr esto en Power BI? Es muy fácil pero viene con una advertencia. Vamos a ver.
En caso de que desees el archivo pbix, puede descargarlo del vídeo de Reid aquí. Puedes seguir mi video de arriba para implementar los cambios. Lamento no brindarle un enlace directo a mi archivo, simplemente no quiero causar ninguna molestia al autor original del archivo.
Y finalmente un meme 😁 para recapitular lo que se ha discutido en esta publicación:
Muchas gracias por la atención.