Esta es mi primera participación en el #MakeoverMonday reto, en concreto el relativo a la semana 9. La propuesta de esta semana consiste en proponer mejoras para el gráfico publicado en el informe The economic value of the bicycle industry and cycling in the United Kingdom – Report to the Bicycle Association of Great Britain (click para ver el informe completo). En concreto, el gráfico que se propone mejorar es el siguiente:

¿Qué es el #MakeOverMonday?

Mediante los retos semanales propuestos por Makeover Monday se crean oportunidades de aprendizaje compartido con cientos de apasionados por el Business Data Visualization. Se trabaja sobre datos predeterminados para crear una visualización más efectiva. Podéis leer más sobre esta iniciativa en su web, además de haceros con su reciente libro a través de la web o de Amazon.

#MakeOverMonday week 9

Antes de meternos a fondo en qué podemos mejorar del gráfico en cuestión, es importante entender qué mensaje queremos reflejar. Esta vez, tenemos acceso al reporte completo sobre la industria de la bicicleta, en el que se encuentra insertado el gráfico. Nos remitimos al resumen final que debería contener la información clave:

  • Fewer bicycles were imported in 2016 (2.8 million units) than 2010 (3.9 million units), and fewer bicycles were imported for each quarter in 2016 compared with all previous years.
  • By contrast, from a much lower base, e-bike imports in 2015 (175,000 units) exceeded total imports for 2012, 2013, and 2014 combined, but declined in 2016 to 133,000 units. The BAGB regards the peaks in Q4 of 2015 and Q1 of 2016 as anomalous.


¿Qué funciona y qué no funciona en el gráfico?

Desde el punto de vista del mensaje que se quiere dar:

  • La tabla de datos muestra que efectivamente el número de bicicletas decae, siendo el 2016 el año con mayor declive. Sin embargo, la visualización por trimestres no ayuda a mostrar que esto realmente ocurre así ya que no está claro si el total del año si es mayor o menor que el anterior. Sería interesante la visualización por trimestres si se analizara la variabilidad estacional, pero simplemente se menciona que en 2016 la importación de bicicletas fue menor cada trimestre que en años anteriores.
  • Las importaciones de bicicletas eléctricas (e-bikes) se muestran en un gráfico aparte. Aunque probablemente sería más interesante juntarlo en una misma visualización, el número es aún tan bajo que probablemente seria una buena opción.

Desde el aspecto de la visualización en sí, podríamos mejorar:

  • En principio, yo me habría decantado también por una representación lineal. Aunque después de varios testeos, veréis que mi elección final ha sido muy distinta.
  • Por el principio de compleción de Gestalt (os invito a leer mi post DataViz y Gestalt) el gráfico nos va a seguir apareciendo completo pese a no tener el borde que lo rodea, y por tanto no sería necesario el recuadro que lo rodea.
  • Hay un caos excesivo. Demasiadas líneas separando los trimestres que despistan al observador. Además, el color es demasiado oscuro y el tamaño de la fuente demasiado grande.
  • Siguiendo con el caos, el eje vertical sería suficiente expresarlo en miles de unidades.
  • Despista enormemente el título en la base inferior, que además se repite con el del exterior del recuadro.

#MakeOverMonday week 9 – Propuesta XYZ

Cuando queremos representar evoluciones temporales, nuestra tendencia es la de escoger gráficos de tipo lineal. Sin embargo, he querido mantener la intención original de mostrar también los trimestres. Para esto, he optado por un gráfico de barras que permite mostrar la evolución total por años, además de mantener la información trimestral. Adicionalmente, en el gráfico he añadido también la cifra de Gross Value Added.

La representación final es en realidad una combinación de dos gráficos de Excel, uno de barras para las unidades, y uno lineal para el Gross Value Added. He utilizado Powerpoint para el diseño final. Como veis, son dos herramientas comunes utilizadas con mucha imaginación para obtener el resultado que quería.

DataViz #MakeoverMonday combinar gráfico de barras con gráfico de líneas para Business data Visualization y Data Storytelling. Historias con Datos.

Diseñamos historias con datos.
¿Te ayudamos a contar la tuya? 

Ana Gonzalvo
hola@historiascondatos.xyz

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