Principio - mario reyes(2)

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Principio
	Descripción
	Elige el elemento visual correcto.
	Una de las primeras cosas que tienes que decidir es qué elemento visual será el más eficaz para tu audiencia. A veces, una tabla simple es la mejor visualización. Otras veces, necesitas una visualización más compleja para ilustrar tu argumento.
	Optimiza la proporción datos-trazo
	La proporción datos-trazo implica enfocarse en la parte del elemento visual que es esencial para comprender el sentido del gráfico. Intenta minimizar cuadros tipo trazo sin datos alrededor de leyendas o sombras para optimizar la proporción datos-trazo.
	Utiliza la orientación de manera eficaz
	Asegúrate de que los componentes escritos del elemento visual, como las etiquetas en un gráfico de barras, sean fáciles de leer. Puedes modificar la orientación de tu elemento visual para hacer que sea más fácil de leer y comprender.
	Color
	Hay muchas consideraciones importantes para tener en cuenta al pensar en usar color en tus elementos visuales. Estas incluyen utilizar color de manera consciente y significativa, mantener la coherencia en todos tus elementos visuales, considerar qué significan los colores para diferentes personas y utilizar escalas de color inclusivas que tengan sentido para todos los que las miren.
	Números de cosas
	Piensa cuántos elementos incluyes en cualquier elemento visual. Si tu visualización utiliza líneas, intenta trazar cinco o menos. Si eso no es posible, usa un color o matiz para enfatizar líneas importantes. Además, cuando se usan elementos visuales como gráficos circulares, intenta mantener el número de segmentos en menos de siete porque demasiados elementos pueden distraer.
Principios de diseño
Evitar gráficos confusos o engañosos
	Qué evitar
	Por qué
	Cortar el eje Y
	Modificar la escala del eje Y puede hacer que las diferencias entre grupos diferentes de datos parezcan más marcadas, aunque la diferencia en realidad sea bastante pequeña.
	Uso engañoso de un eje Y doble
	Usar un eje Y doble sin etiquetarlo claramente en tu visualización de datos puede crear gráficos extremadamente engañosos.
	Limitar artificialmente el alcance de los datos
	Si solo analizas la parte de los datos que confirman tu análisis, tus visualizaciones serán engañosas porque no toman en cuenta todos los datos.
	Elecciones problemáticas en cuanto a cómo se combinan o se agrupan los datos
	Es importante asegurarte de que la manera en que estás agrupando datos no haga que tus datos sean confusos o engañosos ni oculte tendencias o conclusiones importantes.
	Usar elementos visuales de "parte-todo" cuando los totales no se suman correctamente
	Si estás usando un elemento visual de "parte-todo" como un gráfico circular para explicar tus datos, las partes individuales deberían sumar un valor igual al 100%. Si no es así, tu visualización de datos será engañosa.
	Ocultar tendencias en gráficos acumulativos
	Crear un gráfico acumulativo puede ocultar tendencias más esclarecedoras haciendo que la escala de la visualización sea demasiado grande como para hacer un seguimiento de cambios a lo largo del tiempo.
	Suavizar artificialmente las tendencias
	Agregar líneas de tendencia suaves entre puntos en un diagrama de dispersión puede hacer que sea más fácil leer ese diagrama, pero reemplazar los puntos solo con la línea puede hacer que parezca que el punto está más conectado en el tiempo que lo que estaba en realidad.
Catálogo de visualizaciones
https://datavizcatalogue.com/#google_vignette