El Projecte | Sobre nosaltres | Contribuir | Donacions | Llicència

HOME

Introducció

El disseny de gràfics efectius és fonamental per comunicar informació de manera clara i precisa. Un gràfic ben dissenyat pot ajudar a destacar patrons, tendències i anomalies en les dades, mentre que un gràfic mal dissenyat pot portar a malentesos i conclusions errònies. En aquesta secció, explorarem els principis clau per crear gràfics efectius.

Principis Clau del Disseny de Gràfics

Claredat

Evita l'excés d'informació: No sobrecarreguis el gràfic amb massa dades o elements visuals. Mantingues-lo simple i enfocat en el missatge principal.
Etiqueta clara: Assegura't que totes les etiquetes, títols i llegendes siguin clares i fàcils de llegir.

Precisió

Escales adequades: Utilitza escales que representin les dades de manera precisa. Evita manipular les escales per exagerar o minimitzar les diferències.
Fonts de dades: Sempre proporciona la font de les dades per donar credibilitat al gràfic.

Consistència

Estil uniforme: Utilitza un estil consistent per a tots els gràfics dins d'un mateix informe o presentació. Això inclou colors, tipus de lletra i formats.
Comparabilitat: Si estàs comparant diferents conjunts de dades, assegura't que els gràfics utilitzin les mateixes escales i formats per facilitar la comparació.

Enfocament

Missatge clar: Cada gràfic ha de tenir un missatge clar i específic. Pregunta't quin és el punt principal que vols comunicar i dissenya el gràfic per ressaltar aquest punt.
Ús de l'espai: Utilitza l'espai de manera eficient. Evita espais en blanc innecessaris i assegura't que els elements importants siguin prominents.

Exemples de Gràfics Efectius

Gràfic de Barres

import matplotlib.pyplot as plt

categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [23, 45, 56, 78]

plt.bar(categories, values, color='skyblue')
plt.title('Distribució de Valors per Categoria')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Valors')
plt.show()

Explicació:

Color: S'ha utilitzat un color suau (skyblue) per fer el gràfic visualment atractiu sense ser aclaparador.
Títol i etiquetes: El títol i les etiquetes dels eixos són clars i descriptius.

Gràfic de Línies

import matplotlib.pyplot as plt

mesos = ['Gener', 'Febrer', 'Març', 'Abril', 'Maig', 'Juny']
vendes = [150, 200, 250, 300, 350, 400]

plt.plot(mesos, vendes, marker='o', linestyle='-', color='green')
plt.title('Vendes Mensuals')
plt.xlabel('Mesos')
plt.ylabel('Vendes')
plt.grid(True)
plt.show()

Explicació:

Marcadors: Els marcadors (cercles) ajuden a destacar els punts de dades individuals.
Línia i color: La línia verda és fàcil de seguir i el color és consistent amb el tema general del gràfic.
Graella: La graella ajuda a llegir els valors exactes amb més facilitat.

Exercicis Pràctics

Exercici 1: Gràfic de Dispersió

Descripció: Crea un gràfic de dispersió que mostri la relació entre l'edat i l'ingrés anual d'un conjunt de dades fictici.

Dades:

edat = [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60]
ingres = [30000, 35000, 40000, 45000, 50000, 55000, 60000, 65000]

Codi:

import matplotlib.pyplot as plt

edat = [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60]
ingres = [30000, 35000, 40000, 45000, 50000, 55000, 60000, 65000]

plt.scatter(edat, ingres, color='red')
plt.title('Relació entre Edat i Ingrés Anual')
plt.xlabel('Edat')
plt.ylabel('Ingrés Anual')
plt.show()

Solució:

Color: S'ha utilitzat el color vermell per fer els punts de dades més visibles.
Títol i etiquetes: El títol i les etiquetes dels eixos són clars i descriptius.

Exercici 2: Gràfic de Pastís

Descripció: Crea un gràfic de pastís que mostri la distribució percentual de quatre categories de despesa.

Dades:

categories = ['Lloguer', 'Menjar', 'Transport', 'Oci']
percentatges = [40, 30, 20, 10]

Codi:

import matplotlib.pyplot as plt

categories = ['Lloguer', 'Menjar', 'Transport', 'Oci']
percentatges = [40, 30, 20, 10]

plt.pie(percentatges, labels=categories, autopct='%1.1f%%', colors=['gold', 'lightblue', 'lightgreen', 'pink'])
plt.title('Distribució de Despesa')
plt.show()

Solució:

Colors: S'han utilitzat colors diferents per a cada categoria per facilitar la distinció.
Percentatges: Els percentatges es mostren directament al gràfic per facilitar la interpretació.

Errors Comuns a Evitar

Gràfics Massa Complexos

Evita l'excés de dades: No incloguis massa sèries de dades en un sol gràfic. Això pot confondre l'audiència.
Simplifica: Si un gràfic és massa complex, considera dividir-lo en diversos gràfics més simples.

Escales Inadequades

Escales manipulades: No manipulis les escales per exagerar o minimitzar les diferències. Això pot portar a conclusions errònies.
Consistència d'escales: Utilitza escales consistents quan comparis diferents conjunts de dades.

Ús Inadequat del Color

Colors massa vius: Evita utilitzar colors massa vius o que no contrastin bé entre ells.
Significat del color: Assegura't que els colors utilitzats tinguin un significat consistent i clar.

Conclusió

El disseny de gràfics efectius és una habilitat essencial per a qualsevol professional que treballi amb dades. Seguint els principis de claredat, precisió, consistència i enfocament, pots crear gràfics que comuniquin informació de manera clara i impactant. Practica amb els exercicis proporcionats i aplica aquests principis en els teus propis projectes per millorar la teva capacitat de visualització de dades.

Disseny de Gràfics Efectius