¿Alguna vez te has preguntado cómo las empresas representan visualmente sus jerarquías organizativas? ¿O cómo los árboles genealógicos trazan claramente relaciones ancestrales complejas? Hay una estructura especial que hace que la visualización de dichas conexiones sea intuitiva: las jerarquías.

Los datos jerárquicos siguen un formato en forma de árbol con entidades clasificadas en relaciones padre-hijo. Convertir jerarquías abstractas en visualizaciones atractivas puede revelar conocimientos invaluables. Esta guía completa lo llevará a través del mundo de la visualización de datos jerárquicos y sus diversas aplicaciones en el mundo real.

¿Qué son los datos jerárquicos?

Los datos jerárquicos, como su nombre indica, siguen una estructura jerárquica en la que los elementos se clasifican en un modelo similar a una pirámide. Cada elemento de datos puede tener un padre, a excepción del nodo raíz. Los nodos sin hijos se denominan nodos hoja, mientras que los nodos con hijos se denominan nodos interiores.

Algunos ejemplos comunes de datos jerárquicos incluyen:

• Diagramas de estructura organizacional
• Árboles genealógicos
• Estructuras de directorios de archivos
• Taxonomías biológicas
• Categorías de productos

Las propiedades clave de los datos jerárquicos son:

• Estructura de árbol – Los datos se vinculan en función de las relaciones entre padres e hijos formando una estructura ramificada similar a un árbol.
• Monoparental – Cada nodo tiene un nodo padre excepto la raíz que no tiene padre.
• Contención – Los nodos contienen o sostienen otros nodos secundarios en lugar de simplemente estar conectados.
• Camino único – Sólo existe una ruta única desde el nodo raíz a cualquier otro nodo.
• Sin ciclos – La estructura de datos no contiene enlaces circulares.
• Nodos de hojas e interiores. – Los nodos hoja no tienen hijos, mientras que los nodos interiores tienen uno o más nodos hijos.

¿Por qué visualizar datos jerárquicos?

Los datos jerárquicos son muy abstractos en su forma cruda. Si bien las tablas pueden capturar los vínculos básicos entre padres e hijos, no logran transmitir información ni patrones visuales. Aquí es donde tiene sentido representaciones visuales puede hacer una gran diferencia

Visualizar estructuras jerárquicas ofrece varios beneficios que las tablas gigantes llenas de números simplemente no pueden ofrecer:

• Los gráficos de jerarquía revelan inmediatamente la estructura general y las agrupaciones de los datos a través del posicionamiento y las conexiones de los nodos. Esta vista aérea es muy difícil de obtener escaneando filas y columnas.
• Las técnicas de codificación visual utilizadas en gráficos de jerarquía, como tamaño, color, bordes, etc., permiten una comparación rápida de métricas entre nodos. ¿El departamento de Marketing tiene la asignación presupuestaria más alta en comparación con RR.HH. y Operaciones? Un gráfico de mapa de árbol puede decírselo de un vistazo.
• Las funciones interactivas como información sobre herramientas, zoom y expandir/contraer brindan detalles a pedido, lo que permite a los usuarios concentrarse en partes relevantes de grandes conjuntos de datos.
• Las transiciones animadas al expandir ramas o modificar parámetros permiten rastrear cambios en datos jerárquicos a lo largo del tiempo de manera mucho más efectiva que usar tablas estáticas.
• Las visualizaciones jerárquicas convierten datos abstractos en narrativas visuales intuitivas que apelan a la cognición humana. No sólo son más fáciles de comprender, sino que también hacen que las ideas sean más memorables e impactantes.

En esencia, los gráficos de jerarquía aprovechan las capacidades del sistema visual humano para dar sentido a datos complejos llenos de patrones y relaciones estructurales. Este potencial de descubrimiento de conocimientos hace que la visualización jerárquica de datos sea una técnica invaluable tanto para el análisis como para la comunicación de conocimientos.

Gráficos para visualizaciones de datos jerárquicos

Se pueden utilizar muchos tipos de gráficos diferentes para representar visualmente datos jerárquicos. Los más populares incluyen:

1. Diagrama de árbol

Esta es la forma más común e intuitiva de visualizar datos jerárquicos. Muestra nodos como círculos u otras formas, con líneas de conexión que muestran las relaciones padre-hijo de forma ramificada.

Los diagramas de árbol son fáciles de interpretar, pero pueden volverse muy complejos con grandes conjuntos de datos que abarcan varios niveles.

2. Dendogramas

Los dendrogramas son un tipo especial de diagrama de árbol utilizado popularmente en biología para mostrar jerarquías taxonómicas y análisis de agrupamiento. El diagrama comienza con nodos individuales en un extremo y se forman jerarquías a medida que avanzamos hacia el otro extremo.

La posición de los nodos y la distancia entre ramas indican el grado de similitud. Los dendrogramas visualizan algoritmos de agrupamiento jerárquico.

3. Árbol radial

Como sugiere el nombre, un diagrama de árbol radial tiene enlaces ramificados que irradian hacia afuera desde un nodo raíz central. Es más compacto que los árboles estándar y útil para jerarquías más grandes. Sin embargo, las etiquetas de los nodos pueden ser más difíciles de ajustar.

4. Gráfico de rayos solares

Un gráfico de rayos de sol muestra datos jerárquicos en forma de anillos anidados, donde el anillo más interno representa el nodo raíz. El tamaño del anillo y los segmentos representan métricas asociadas con cada punto de datos.

Los rayos de sol son ideales para mostrar proporciones en múltiples niveles jerárquicos. Sin embargo, tienen soporte limitado para etiquetas de nodos.

5. Mapa de árbol

Los mapas de árbol muestran categorías jerárquicas utilizando contenedores rectangulares anidados. Los tamaños de los contenedores son proporcionales a las métricas asociadas con los nodos. Los colores pueden codificar dimensiones adicionales.

Los mapas de árbol utilizan el espacio de manera eficiente y facilitan las comparaciones de tamaños. Pero se vuelven menos legibles con múltiples niveles de jerarquía.

6. Gráfico de carámbanos

Los gráficos de carámbanos organizan datos jerárquicos en contenedores rectangulares cada vez más estrechos, y la posición a lo largo del eje y determina el nivel del árbol. El tamaño y el color pueden codificar métricas.

Los carámbanos muestran claramente las relaciones de parte a todo y son útiles para comparar nodos entre niveles jerárquicos.

7. Diagrama de enlace de nodo

Esta técnica muestra directamente los nodos y los enlaces o bordes de conexión entre los nodos principales y secundarios en una estructura de datos jerárquica.

Los diagramas de enlace de nodo pueden integrarse bien con otros elementos visuales en los paneles y permitir diseños personalizados.

8. Diagrama de adyacencia

Los diagramas de adyacencia son diagramas de enlace de nodos optimizados para la eficiencia del espacio al alinear los nodos con un recorrido transversal del árbol que llena el espacio. Útil para jerarquías más grandes cuando el espacio es limitado.

9. Mapas de dendrogramas

Este enfoque combina un diagrama de árbol con una visualización de mapa para mostrar datos jerárquicos geoespacialmente. El mapa indica las posiciones de los nodos mientras que el árbol muestra las relaciones.

Los mapas de dendrogramas se integran bien cuando los datos jerárquicos tienen un componente geográfico.

Consideraciones de diseño

A continuación se presentan algunos aspectos clave a considerar al visualizar datos jerárquicos:

• Órdenes – Se debe seleccionar adecuadamente el orden jerárquico, alfabético, secuencial o personalizado de los nodos.
• Diseño: la relación de aspecto, la dirección, el espaciado, etc. deberían mejorar la legibilidad y la utilización del espacio.
• Interactividad – Habilite el desglose de ramas, el zoom, la información sobre herramientas, etc. para proporcionar detalles a pedido.
• Etiquetas – Etiquete claramente todos los nodos o etiquételos selectivamente según su relevancia.
• Codificación – Utilice tamaño, color, iconos, bordes, etc. para codificar métricas en nodos.
• Animación – Transiciones animadas al expandir/contraer nodos o cuando los parámetros cambian con el tiempo.

Herramientas para la visualización de datos jerárquicos

Muchas herramientas de visualización de datos e inteligencia empresarial admiten la creación de gráficos para datos jerárquicos. Algunas opciones populares incluyen:

• Cuadro – Ofertas jerárquicas gráficos como mapas de árboles, rayos solares, diagramas de Sankey, etc.
• Microsoft Power BI – Proporciona mapas de árbol y gráficos de jerarquía básicos. Permite profundizar en niveles.
• Qlik – Admite mapas de árboles y gráficos de paquetes circulares. El análisis de conjuntos permite profundizar en las ramas.
• D3.js – Proporciona API y diseños para crear visualizaciones jerárquicas interactivas personalizadas utilizando JavaScript.
• Python bibliotecas como networkx, stratifypy, scipy, etc. pueden generar gráficos jerárquicos.
• R Se pueden utilizar paquetes como ggdendro, treemap, diagramador, etc. para trazar gráficos de jerarquía.
• Gephi – Un software de visualización y análisis de redes de código abierto con opciones para gráficos jerárquicos.

Aplicaciones de visualización de datos jerárquicos

La visualización de datos jerárquicos tiene muchas aplicaciones del mundo real en diferentes dominios:

• Visualice la jerarquía organizacional en escenarios corporativos
• Representar categorías de productos y datos de inventario.
• Analizar procesos de ramificación y flujos de tareas.
• Mostrar estructuras de árbol de directorios
• Comprender las taxonomías biológicas.
• Jerarquías y ontologías de conceptos de mapas.
• Analizar las relaciones filogenéticas.
• Representar árboles de decisión y modelos de riesgo.
• Seguimiento de propagación de enfermedades, virus, fallos, etc.
• Analizar estructuras comunitarias en redes sociales.
• Representar líneas de tiempo y cronología históricas.

La clave es elegir el representación visual correcta que mejora la comprensión de las relaciones de datos jerárquicas específicas del dominio.

Conclusión

Los datos jerárquicos ocurren en muchos contextos de problemas diferentes. Visualizar la estructura inherente basada en árbol mediante representaciones gráficas significativas ayuda a descubrir ideas que de otra manera serían muy difíciles de observar.

Existe una variedad de técnicas de visualización de datos jerárquicos, desde diagramas de árbol básicos hasta diagramas más avanzados. rayos de sol, mapas de árboles, carámbanos, etc. Cada uno tiene sus pros y sus contras. La elección correcta depende de las características de los datos, las necesidades de análisis y el perfil de la audiencia.

Con la ayuda de herramientas adecuadas y un diseño bien pensado, las visualizaciones de datos jerárquicos pueden convertir información compleja en historias visuales intuitivas llenas de conocimientos prácticos. El potencial de descubrimiento de conocimiento de los datos jerárquicos los convierte en una técnica indispensable en la ciencia y el análisis de datos.