Análisis mediante un gráfico de dispersión

El gráfico de dispersión es una herramienta para la explicación de datos usada para descubrir qué es lo que pasa alrededor de un set y probar una hipótesis.

¿Cuándo aplicar este método?

Aplica el método de dispersión cuando requieras:

·         Sintetizar datos, como el promedio o media.

·         Comparar diversos sets de datos entre sí y visualizarlos de forma ordenada.

·         Conjuntar e identificar una posible relación entre dos variables.

Mira el siguiente ejemplo de comparación: Una empresa de venta de productos de belleza por Internet ha recopilado una gran cantidad de datos del comportamiento de sus usuarios en su sitio web, y requiere ver esta información de una manera más clara y ordenada. Estos datos corresponden a 3 diseños web diferentes.

Gráfica de Dispersión.

Para realizar el 1° gráfico de dispersión de ganancias y tiempo, sigue estos pasos:

• Elige las dos variables que vas a graficar y define los ejes que les corresponderán. Generalmente en x van las causas en y los efectos. Para este caso coloca como efecto la variable de las ganancias y como causa el tiempo que estuvo cada usuario en el sitio.
• Traza con líneas punteadas el promedio esperado de cada variable.
• Traza el promedio real de cada variable para hacer la comparación con los valores esperados. Utiliza una hoja de cálculo para sacar el promedio de cada variable.
• Para finalizar, localiza en la gráfica cada pareja de datos.

Visualización multivariable.

Una visualización es multivariable cuando comparas más de dos variables, de esta forma podrás ampliar tu visión.

La relación de variables que se hará para cada set de datos es la siguiente: Ganancias/Tiempo en el sitio, Ganancias/Páginas visitadas, Ganancias/Visitas que regresaron.

Sigue los pasos anteriores para crear una gráfica de dispersión por cada relación de variables con cada set de datos. Al final, tendrás como resultado nueve gráficas ordenadas por sets y tipos de relación de datos.

Comparación.

Lo que puedes observar gracias a estas gráficas es:

·         Si los valores promedio superan a los valores esperados.

·         ¿Cuántos usuarios están por encima del promedio real y esperado?

·         ¿Qué set de datos tiene mejores resultados?

Con este tipo de gráficas haces que los datos sean mucho más útiles para tu cliente porque puedes hacer comparaciones más inteligentes, despliegas todos los datos y muestras distintas variables.

Fuente: 

Fundación Carlos Slim – Curso Analista de Datos.