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La visualización de datos es un instrumento indispensable en la ciencia de datos y su elaboración ocurre al mismo tiempo que el análisis —el resultado principal de un proyecto puede ser, de hecho, una visualización. Para que las visualizaciones tengan ese poder revelador, es necesaria su correcta elaboración. En el terreno de las visualizaciones entran en juego numerosos elementos que no han de descuidarse para conseguir que aquello que estás representando sea comprensible con solo una mirada: la correcta elección del tipo de gráfico, el uso de colores distinguibles o evitar el exceso de información son elementos clave. En todo momento debes tratar de hacer que la visualización sea auto explicativa, apoyándote en todos los elementos que tienes a tu alcance al construirla, anteponiendo siempre la sencillez.
La visualización de datos es también una forma de contar historias con datos (data storytelling). Antes de construir un gráfico, identifica el mensaje principal que quieres transmitir y diseña la visualización en torno a él. Una visualización que no tiene un mensaje claro suele ser una visualización que no comunica nada útil.

Proceso de elaboración

Crear una buena visualización no consiste en elegir un tipo de gráfico y rellenar los datos. Es un proceso iterativo que va desde la pregunta inicial hasta la presentación final.
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Define la pregunta que quieres responder

Antes de abrir ninguna herramienta, escribe con claridad qué pregunta motiva la visualización. Por ejemplo: ¿Cómo ha evolucionado el número de solicitudes entre 2018 y 2024? o ¿Qué categorías concentran la mayor parte del presupuesto?Una pregunta clara te guía en todas las decisiones siguientes: qué datos necesitas, cómo prepararlos y qué tipo de gráfico es el más adecuado.
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Selecciona y prepara los datos

Identifica qué columnas de tu dataset necesitas para responder la pregunta. Antes de crear el gráfico, asegúrate de que los datos estén limpios y en el formato correcto:
  • Las fechas deben estar en un formato que la herramienta reconozca como fecha.
  • Los valores numéricos no deben contener texto (unidades, símbolos de moneda) mezclado con los números.
  • Las categorías deben estar escritas de forma consistente (sin mayúsculas/minúsculas mezcladas, sin espacios sobrantes).
  • Si tienes muchas categorías, considera agrupar las menos relevantes bajo una etiqueta como “Otros”.
Si los datos aún no están limpios, vuelve a la fase de limpieza de datos antes de continuar.
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Elige el tipo de gráfico adecuado

Con la pregunta y los datos en mano, elige el tipo de gráfico. La elección depende de dos factores: el tipo de variable que estás representando y la relación que quieres mostrar.
Quiero mostrar…Tipo de gráfico recomendado
Comparación entre categoríasBarras o columnas
Evolución a lo largo del tiempoLíneas o área
Proporción de un totalSectores (tarta) o barras apiladas al 100%
Distribución de una variableHistograma o diagrama de caja
Relación entre dos variablesDispersión (scatter)
Distribución geográficaMapa coroplético
Consulta la introducción a la visualización para una guía detallada sobre cuándo usar cada tipo de gráfico.
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Crea el gráfico con tu herramienta

Una vez decidido el tipo de gráfico, créalo en la herramienta que estés usando. Consulta las instrucciones específicas en la sección siguiente para Google Sheets y LibreOffice Calc.
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Aplica los elementos visuales esenciales

Un gráfico sin contexto no comunica. Añade siempre:
  • Título descriptivo: debe resumir el mensaje principal, no solo describir los datos. En lugar de “Matriculados por año”, escribe “El número de matriculados creció un 30% entre 2015 y 2023”.
  • Etiquetas de ejes: con el nombre de la variable y su unidad de medida.
  • Leyenda: solo si hay más de una serie de datos y no es obvio qué representa cada una.
  • Fuente de los datos: si los datos provienen de una fuente externa, indícalo al pie del gráfico.
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Revisa y simplifica

Antes de dar el gráfico por terminado, aplica una revisión crítica:
  • ¿Está claro el mensaje principal con un solo vistazo?
  • ¿Hay elementos visuales que no aportan información (líneas de cuadrícula innecesarias, colores decorativos, etiquetas redundantes)?
  • ¿La escala del eje es honesta y no distorsiona la percepción?
  • ¿Los colores son distinguibles y accesibles?
Elimina todo lo que no ayude a comunicar el mensaje.
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Exporta y comparte

Exporta la visualización en el formato adecuado para su uso:
  • PNG o SVG para insertar en informes, presentaciones o publicaciones web.
  • PDF para documentos de alta calidad imprimibles.
  • Enlace compartido si la visualización es interactiva (p. ej., una hoja de Google Sheets publicada).
Si compartes el gráfico sin el informe completo, asegúrate de que sea completamente auto explicativo: título, ejes, fuente y contexto mínimo necesario.

Crear gráficos con herramientas de hoja de cálculo

Google Sheets permite crear gráficos directamente desde los datos de la hoja sin necesidad de instalar nada.Pasos básicos:
  1. Selecciona el rango de celdas que contiene los datos que quieres visualizar, incluyendo los encabezados de columna.
  2. En el menú superior, haz clic en Insertar → Gráfico.
  3. Se abrirá el panel Editor de gráficos en la parte derecha de la pantalla.
  4. En la pestaña Configuración, elige el tipo de gráfico en el menú desplegable “Tipo de gráfico”.
  5. Verifica que el rango de datos y las series estén correctamente asignadas.
  6. En la pestaña Personalización, añade título, etiquetas de ejes y ajusta colores y fuentes.
  7. Cuando estés satisfecho con el resultado, cierra el editor. Puedes mover el gráfico dentro de la hoja arrastrándolo.
  8. Para exportar, haz clic en los tres puntos del gráfico y selecciona Descargar en el formato que necesites.
Si necesitas actualizar los datos con frecuencia, mantén el gráfico vinculado al rango de datos. Cada vez que edites los datos, el gráfico se actualizará automáticamente.

Errores frecuentes al elaborar visualizaciones

El error más común es elegir un gráfico de sectores (tarta) para datos que no representan partes de un total, o usar líneas para categorías sin orden temporal. Revisa siempre si el tipo de gráfico elegido se corresponde con la naturaleza de tus datos y la pregunta que quieres responder.
Añadir demasiadas series de datos, etiquetas de valores en cada punto, líneas de cuadrícula densas y una leyenda extensa hace que el gráfico sea difícil de leer. Simplifica: si tienes más de cinco o seis series, considera separar en múltiples gráficos o usar un tipo de gráfico diferente.
Empezar el eje Y en un valor distinto de cero puede hacer que diferencias pequeñas parezcan enormes. Si tienes una razón legítima para truncar el eje (p. ej., todos los valores están entre 95 y 100), indícalo explícitamente con una nota o una discontinuidad visible en el eje.
Los colores por defecto de muchas herramientas no están pensados para ser accesibles a personas con daltonismo ni para imprimirse en blanco y negro. Elige paletas con contraste claro y verifica que el gráfico siga siendo legible en escala de grises.
Una visualización sin fuente es difícil de verificar y puede generar desconfianza. Si los datos provienen de un portal de datos abiertos, una encuesta propia u otra fuente, indícalo siempre al pie del gráfico.

Herramientas especializadas

Las hojas de cálculo son suficientes para la mayoría de las visualizaciones en un proyecto de datos colaborativo. Sin embargo, si necesitas gráficos más avanzados o interactivos, existen herramientas especializadas.

Herramientas de visualización

Consulta el catálogo de herramientas recomendadas en Datosfera Lab: desde opciones visuales sin código hasta plataformas para publicar visualizaciones interactivas.

Introducción a la visualización

Repasa los tipos de gráficos y los principios de diseño visual antes de empezar a construir tus visualizaciones.

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