Relación entre Métricas: Gráficos de Dispersión y Línea

¿Cómo la relación entre métricas influye en nuestras decisiones?

Cuando nos enfrentamos a datos y gráficos, resulta crucial entender cómo las métricas se relacionan entre sí. Aunque a veces podríamos suponer conexiones que no existen, cuando exploramos datos correctamente podemos descubrir correlaciones que nos ayudan a tomar decisiones más informadas. Este artículo analiza cómo crear y comprender estas relaciones mediante el uso de gráficos de dispersión y gráficos combinados para tomar decisiones cruciales en negocios y análisis de datos.

¿Cómo configuro un gráfico de dispersión para entender las relaciones?

Un gráfico de dispersión es una herramienta visual poderosa que nos permite entender la relación entre dos variables, en este caso, las métricas. Aquí, te explico cómo se puede realizar un análisis usando un gráfico de dispersión para identificar patrones y relaciones inversas.

Para ilustrar cómo una métrica puede afectar a otra, consideremos el siguiente ejemplo: ¿es cierto que los productos más caros tienen menos transacciones?

1. Seleccionar las métricas adecuadas: En este caso, para medir el precio del producto, necesitamos seleccionar la métrica de ingresos por compra (revenue). Luego, buscamos la cantidad de transacciones (transactions).

2. Construir el gráfico de dispersión:

   # Ejemplo de representación de datos
   Eje X: Precio del producto (revenue por producto)
   Eje Y: Número de transacciones
   

3. Interpretación del gráfico: Podemos observar una relación inversa; es decir, cuanto más caro es un producto, menos transacciones tiene. Al lado izquierdo del gráfico, encontramos productos más económicos y un mayor número de transacciones. A medida que avanzamos hacia la derecha, los productos más costosos muestran menos transacciones.

¿Qué utilidad tiene un gráfico combinado en la gestión publicitaria?

Para el análisis diario del gasto en publicidad y sus conversiones asociadas, los gráficos combinados son sumamente efectivos. Permiten comparar métricas que, de otro modo, no serían fácilmente comparables debido a sus diferentes escalas de valor.

Consideremos el siguiente escenario: se sospecha que el gasto en publicidad está relacionado con las conversiones a lo largo del día.

1. Definición de la dimensión de interés: Para este análisis, la dimensión clave es el "tiempo", específicamente las "horas del día".

2. Uso de datos adecuados: Se selecciona una fuente de datos que permita mezclar múltiples métricas. En este caso, se requiere la fuente que provea tanto gasto (cost) como conversiones.

3. Visualización de datos: Crear un gráfico en el que las dimensiones de horas organice los datos para que vayan de 0 a 24 horas.

4. Personalizar el gráfico: Ajustar el estilo del gráfico para asegurar comparabilidad, ajustando el eje de las conversiones para que se represente al lado derecho del gráfico.

5. Interpretar resultados: Identificar ineficiencias, como horas en las que el gasto publicitario no produce conversions correspondientes y observar patrones útiles al planificar estrategias de marketing, como el caso observado a las ocho de la noche donde se gasta menos, pero se generan más conversiones.

¿Qué tipo de gráficos son adecuados para diferentes tipos de análisis?

Existen diversos tipos de gráficos que pueden ser utilizados para analizar relaciones entre variables, desde gráficos de dispersión y gráficos combinados. Cada tipo ofrece atributos específicos que debieran considerarse dependiendo de las preguntas de análisis de datos que se buscan responder.

Los gráficos de dispersión son ideales para:

• Identificar correlaciones directas o inversas.
• Revisar el comportamiento de varias métricas al cambiar una variable.

Mientras que los gráficos combinados son útiles para:

• Comparar métricas con diferentes escalas.
• Revisar tendencias diarias o por períodos de tiempo.

Aunque los gráficos ilustrados son particularmente efectivos para ciertos análisis, hay múltiples tipos de gráficos que pueden cumplir diferentes necesidades visuales y analíticas en tu journey en análisis de datos.

A medida que te familiarizas con cómo interpretar diferentes gráficos e identificar relaciones, desarrollarás una habilidad analítica invaluable que te permitirá tomar decisiones más informadas, eficientes y efectivas. ¡Continúa explorando, aprendiendo y mostrando curiosidad para dominar el análisis de datos y las relaciones métricas!