como hacer un
Gráfico Cíclico
(cycle plots)
en Power BI

Antes de comenzar es importante mencionar que el gráfico cíclico ó gráfico de ciclos (cycle plots) también se conocen como: gráficos de subseries estacionales (seasonal sub-series graphs), gráficos de meses (month plot), gráficos de subseries (sub-series plot) o gráficos de estacionalidad (seasonility chart).

Nota: Naomi Robbins compartió en la sección de comentarios de este video de YouTube que: “Bell Labs presentó este tipo de visualización de ciclos en el siguiente artículo científico: W.S. Cleveland e I. J. Terpenning. Graphical Methods for Seasonal Adjustment, Journal of the American Statistical Association, 77: 52- 62, 1982. Estaban disponibles en el lenguaje S mucho antes de que existiera en R. También se denominan gráficos de meses (month plot) y están disponibles en R base con la función: monthplot”.  Adicionalmente, Naomi escribió esta introducción sobre gráficos cíclicos en el sitio web de la consultora de Stephen Few: Perceptual Edge y es muy recomendable leerla.

Junto con esa introducción de Naomi Robbins, aprendí más sobre los gráficos cíclicos después de leer estas dos ediciones del mismo increíble libro:

En la imagen de arriba, el libro de la izquierda es la primera edición del libro de William Cleveland: The Elements of Graphing Data (Los Elementos para Graphic Datos) publicado en 1985 y el libro de la derecha es su edición revisada publicada 9 años después, en 1994. Recientemente (en Julio de este año 2024) compré la primera edición porque quería ver cómo el autor cambiaba, desarrollaba y progresaba entre las dos ediciones del libro y, sorprendentemente, me enteré que William Cleveland cambió el nombre del gráfico que él y sus colegas en Bell Labs inventaron, pasó de ser los “Gráficos de subseries estacionales” a los “Gráficos de ciclos ó Gráfico Cíclico”.  En la imagen de abajo te comparto el cambio de nombre.  Ahora entiendo por qué, cuando hablo con otros profesionales de la visualización de datos, llamamos al mismo gráfico con diferentes nombres…

Ahora mi comprensión sobre el gráfico cíclico (cycle plots) es la siguiente: se usan comúnmente para mostrar el comportamiento de la estacionalidad en datos de series de tiempo, por ejemplo, día de la semana, semana del año, mes del año o trimestre del año.  Lo más frecuente es que veas gráficos cíclicos que muestran claramente el efecto mes del año en los conjuntos de datos.  Con “mes del año”, se entiende el estudio de cómo cambian las subseries mensuales individuales a lo largo del tiempo, por ejemplo, cómo cambian los valores de enero o febrero o cualquier otro mes en particular a lo largo de los años. Nota: para implementar un gráfico de cíclico, se necesita tener al menos tres o más años de datos (con dos años el gráfico cíclico puede parecer un gráfico de pendiente (slope chart) de múltiplos pequeños, pero con tres o más años el gráfico cíclico comienza a volverse más evidente).

El diseño y organización gráfica de los gráficos cíclicos es dependiente del contexto del periodo que se esté trabajando. Por ejemplo, si se muestra el efecto mes del año, el gráfico cíclico se organiza con 12 múltiplos (que representan los 12 meses del año) horizontalmente en una fila. El primer multiplo muestra los valores de enero para años sucesivos, luego los valores de febrero y así sucesivamente.  Si muestra el trimestre del año, entonces está organizado con 4 múltiplos y si muestra el efecto del día de la semana, entonces está organizado con 7 múltiplos.  Un escenario complejo pero digno de visualizar es un gráfico cíclico semanal porque se necesitaría 52 o 53 múltiplos dispuestos horizontalmente. Desafortunadamente, no hay muchas herramientas de visualización de datos capaces de trazar esta configuración, pero hay una: Cycle Plots for Power BI de Nova Silva, y una vez la utilizé para crear un gráfico cíclico de semana del año como este siguente ejemplo:

Además, dado que los gráficos cíclicos permiten la evaluación visual del patrón general de estacionalidad, también pueden revelar el comportamiento o patrones en los componentes individuales de las subseries.  Por ejemplo, al mostrar el efecto mes del año, es posible ver cómo se observa la tendencia y la fluctuación (o variación) en cualquiera de las subseries mensuales, y si esta es grande o pequeña o hacia arriba o hacia abajo en comparación con el patrón estacional general del gráfico cíclico. Además, es posible detectar picos y rebotes en las subseries individuales.  En la imagen a continuación, es posible ver qué meses son los meses máximos o mínimos según su promedio año tras año, qué meses aumentan o disminuyen según la tendencia año tras año y, por último, qué meses tienen rebotes. y alcanza su punto máximo a través del tiempo (años).

Ahora los gráficos cíclicos (o gráficos de subseries estacionales) pueden responder preguntas como:

• ¿Cómo han cambiado los datos cada mes durante los últimos seis años?
• ¿Qué meses del año están aumentando año tras año en los últimos 5 años?
• ¿Qué meses del año tienen el rendimiento más alto y el más bajo?
• ¿Qué meses del año tienen una tendencia a la baja o al alza?

Respondiendo a estas preguntas, es posible detectar la estacionalidad, identificar patrones cíclicos y, en consecuencia, mejorar la toma de decisiones y el análisis de pronósticos.

Ahora procedamos a realizar un gráfico cíclico en Power BI, de forma nativa:

Recuerde: un gráfico de subseries estacionales o un gráfico cíclico pueden revelar perspectivas complejas, incógnitas desconocidas e incluso múltiples verdades a través de un diseño único e inteligente, que muestra una gran cantidad de información en un espacio pequeño sin sobrecarga de información. Adicionalmente, incita preguntas significativas en busca de comprender el comportamiento y el impacto del efecto mes del año y los patrones cíclicos en los conjuntos de datos de series de tiempo. Y con la oportunidad de ver gráficamente el “panorama general”, se puede revelar la evolución de la tendencia a largo plazo y el componente estacional de los datos.

Finalmente, hagamos que este gráfico sea más popular porque se apareció hace 30 años y aún es muy desconocido para muchos tomadores de decisiones, y solo unas pocas herramientas de visualización de datos ofrecen la posibilidad de poder crearlo. Mil gracias a Miguel Myers y Matthew Lee del equipo de diseño de Power BI en Microsoft por permitirnos construir nativamente los gráficos cíclicos con Power BI.

Referencia bibliográfica:
– The Elements of Graphing Data by William Cleveland, first edition published in 1985.
– The Elements of Graphing Data by William Cleveland, revised edition published in 1994.
– Data At Work by Jorge Camões
– Cycle Graphs with Kennedy Elliott (Ep. 17) – YouTube video
– https://www.perceptualedge.com/articles/guests/intro_to_cycle_plots.pdf
– https://canonicalized.com/cycle-plots-tableau/
– https://www.tableau.com/sites/default/files/media/visualizingtimebeyondthelinechart_final.pdf
– https://earthobservatory.nasa.gov/images/82094/2013-arctic-sea-ice-minimum
– https://simplexct.com/to-find-seasonality-use-cycle-plots
– https://visuals.novasilva.com/shop/pbi-visuals/cycle-plot-for-power-bi/
– Visualización Avanzada y Nativa en Power BI | Invitado: Claudio Trombini – livestream

Muchas gracias por la atención.

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P.S. mi ❤ esposa me pregunta por qué he comprado el mismo libro dos veces y le respondo que quería ver como el autor había evolucionado en lo que escribó entre dos ediciones del 1985 y 1994. Me sorprendió conocer que fué el mismo quien cambió el nombre del gráfico que el y sus colegas inventaron: gráfico cíclico o gráfico de subseries estacionales. Nota: eso de “men del hashtag#Excel” al final del video es una hipérbole en mayúscula. Las disculpas ante el caso.