Gráficos de barras
También se conoce como: “Gráfico de columnas”
Cómo aplicar este gráfico
En Power Bi
Si requiere crear un gráfico en PowerBi, contacte a la Dirección de Visibilidad Digital (visibilidaddigital@uc.cl) para solicitar el tema del Kit de DataViz en formato JSON.
En Power BI Desktop
- Descargar el archivo JSON del tema que será proporcionado por la Dirección de Visibilidad Digital.
- En la ventana de Vista de informe, ir a Vista, elegir Tema, y seleccionar Explorar Tema.
- Ir a la ubicación donde se guardó el archivo de tema JSON y seleccionar Abrir.
- En la página Tema del panel, seleccionar Guardar. El nuevo tema se aplicará al panel.
En el servicio Power BI
- Descargar el archivo JSON del tema que será proporcionado por la Dirección de Visibilidad Digital.
- En la ventana del tema Panel personalizado, seleccionar Cargar tema JSON.
- Ir a la ubicación donde se guardó el archivo de tema JSON y seleccionar Abrir.
- En la página Tema del panel, seleccionar Guardar. El nuevo tema se aplicará al panel.
En Excel
Si requiere crear un gráfico en Excel, contacte a la Dirección de Visibilidad Digital (visibilidaddigital@uc.cl) para solicitar el tema del Kit de DataViz en formato THMX.
- Descargar el archivo .thmx que será proporcionado por la Dirección de Visibilidad Digital.
- Ir a Diseño de página o Disposición de página y elegir Temas.
- Hacer clic en Buscar temas, buscar el archivo .thmx y hacer clic en Aceptar.
- Si ya existe un gráfico, el tema se aplicará automáticamente. Si no, el gráfico que se construya usará los colores de tema y la fuente del mismo: Roboto. (Descargue aquí la fuente Roboto).
- El tema cargado quedará dentro de los Temas personalizados en el menú de temas.
Instalar en R
Este instructivo te guiará a través del proceso de descargar y procesar paletas de colores utilizando un código en el lenguaje de programación R.
Paso 1: Instalación de R y RStudio (si aún no están instalados).
Como hemos visto, si no tienes R instalado en tu computador, puedes descargarlo aquí. También se recomienda instalar RStudio, un entorno de desarrollo para R que facilita la escritura y ejecución de código R.
Paso 2: Instalar librerías.
Antes de ejecutar el código, necesitas instalar los paquetes requeridos. Copia y pega el siguiente código en la consola de RStudio y presiona Enter. Este comando instalará los paquetes necesarios para ejecutar el código. Asegúrate de estar conectado a Internet para que R pueda descargar e instalar los paquetes correctamente. Luego, puedes proceder con los pasos restantes del instructivo para descargar y procesar las paletas de colores.
Paso 3 Cargar librerías.
Para utilizar funciones de un paquete en R, primero debes cargarla en tu sesión de R. Puedes cargar bibliotecas usando la función library(). Recuerda que solo necesitas instalar un paquete una vez, pero debes cargarlo en cada sesión de R en la que la quieras utilizar.
Paso 4: Descargar el código.
Copiar y pegar el código en RStudio.
Paso 5: Ejecutar el código.
Selecciona todo el código y luego hacer click en el botón “Run” o presionar Ctrl + Enter (Windows) o Cmd + Enter (Mac) para ejecutar el código.
Paso 6: Resultados.
Después de ejecutar el código, deberías tener cargadas las paletas de colores en el objeto paletas_colores_uc. Puedes explorar y utilizar estos datos para crear visualizaciones de colores en R. ¡Y listo! Has completado con éxito el proceso de descargar y procesar la paletas de colores UC.
En programación, una función es fundamentalmente un bloque de código que realiza una tarea específicada por el usuario y que puede ser utilizada para optimizar procesos. En este caso particular, kit_digital_tema_3 es el nombre de la función que configura diferentes aspectos de los gráficos que un usuario del kit podrá utilizar, tales como los ejes, leyendas, facetas y paneles.
Una función en programación es como una receta. El usuario, en este caso, le entrega algunos instrucciones (entradas o argumentos) para realizar una serie de pasos que entregan un resultado (output de salida).
¿Cómo tendrás que cargar el tema? Copia y pega el siguiente código. Luego, cuando crees un gráfico con ggplot2, podrás aplicar este tema personalizado agregando + theme(mi_tema) al final de tu código, tal como iremos explicando en cada uno de los gráficos respectivamente.
Un usuario podrá importar sus propio datos para visualizar con el kit de visualización. Sin embargo, en esta oportunidad presentaremos un conjunto de datos de prueba con diferentes varibles para ir evaluando o demostrando la aplicación del tema en un gráfico respectivo.
Tal como hemos ido realizando en los pasos anteriores, copia y pega el siguiente código para luego ir construir el gráfico que consideres adecuado.
Cuándo usar este gráfico
Si tiene datos categóricos, con frecuencias o proporciones de diferentes categorías, el gráfico de barras ayuda a resumir y visualizar estos datos de manera efectiva. Esto se debe a que cada barra representa una categoría y su altura o longitud representa la frecuencia o proporción correspondiente.
Mediante su longitud o altura, permite una comparación visual rápida y clara de valores entre categorías.
Ventajas
- Fácil interpretación.
- Comparación visual.
- Adecuado para datos categóricos.
- Flexibilidad: Los gráficos de barras se pueden adaptar a diferentes tipos de datos y necesidades. Pueden ser barras verticales u horizontales o barras apiladas.
Desventajas
- Limitado para datos continuos: Los gráficos de barras NO son adecuados para representar datos continuos ya que los valores numéricos no se representan en una escala continua. En estos casos, los gráficos de líneas o gráficos de dispersión pueden ser más apropiados.
- Ineficiente para mostrar relaciones entre variables.
- Dificultad con grandes conjuntos de datos: Si hay muchas categorías o grupos, el gráfico de barras puede volverse visualmente complejo y difícil de interpretar.
Recomendaciones
- Se puede optar por gráficos de barras horizontales cuando hay muchas barras o las etiquetas requieren espacio adicional para ser legibles.