La visualización de datos representa la información gráficamente para revelar patrones. Una tabla con mil números es difícil de leer. Un gráfico lineal con los mismos datos muestra la tendencia al instante. La visualización aprovecha el sistema visual humano. Somos buenos detectando patrones, valores atípicos y cambios. Sin embargo, no somos buenos procesando mentalmente tablas de números. Los gráficos salvan esa brecha.

Una buena visualización comienza con la pregunta: ¿Qué se intenta mostrar? ¿Comparación, distribución, composición, relación o tendencia? Cada pregunta sugiere un tipo de gráfico. La comparación favorece los gráficos de barras. La distribución favorece los histogramas o diagramas de caja. La composición favorece los gráficos de barras apiladas o mapas de árbol. Las relaciones favorecen los diagramas de dispersión. Las tendencias favorecen los gráficos de líneas. Elegir el tipo de gráfico incorrecto oculta la respuesta. Un gráfico circular con doce sectores es ilegible. Un gráfico de líneas con datos categóricos en el eje x es engañoso. El color, la escala y el etiquetado son importantes. Un eje y truncado exagera los pequeños cambios. Las escalas de color arcoíris son difíciles de leer e inaccesibles para las personas daltónicas. Las mejores visualizaciones son simples. Eliminan los adornos y dejan que los datos hablen por sí mismos. Edward Tufte lo llamó maximizar la relación datos-tinta. Cada píxel debe contener información o apartarse del camino.

Tipos de visualización según su propósito

• Comparación: gráficos de barras, diagramas de puntos
• Distribución: histogramas, diagramas de caja
• Composición: barras apiladas, mapas de árbol, gráficos circulares
• Relación: diagramas de dispersión, mapas de calor
• Tendencia: gráficos de líneas, gráficos de áreas

Un gráfico es un argumento. Debe dejar claro el punto sin inducir a error al espectador.