¿Qué es un esquema spline?

Un gráfico de splines es un tipo de gráfico de líneas que utiliza curvas suaves en lugar de líneas rectas para proporcionar una representación gráfica de múltiples variables dependientes del tiempo.

Hoy en día, muchos sectores utilizan estos gráficos de líneas especializados para análisis, interpolación y comparación de datos, como las finanzas, la atención médica y la fabricación. Su capacidad para capturar, optimizar y centralizar diversos tipos y fuentes de información los hace extremadamente versátiles para comunicar relaciones de datos complejas de forma sencilla. De este modo, los usuarios pueden aprovechar información valiosa para hacer posible y mejorar la toma de decisiones basada en datos (DDDM).

Esta página profundizará en los componentes clave de un gráfico de splines. También discutiremos en detalle sus principales aplicaciones y beneficios, junto con una guía completa de creación e interpretación de gráficos.

Los componentes de un gráfico de splines

Un gráfico de splines consta de los siguientes componentes que funcionan juntos para permitir el descubrimiento, la visualización y el análisis avanzado de los datos:

Puntos de datos

Cada gráfico de splines requiere valores de datos individuales en los ejes x e y para trazar la curva spline. El eje x normalmente representa variables independientes, como categorías, factores, distancia, segmentos de clientes, ubicaciones, tiempo, etc. Por su parte, el eje y contiene variables dependientes como valores, cantidades, ganancias, volumen de ventas, población, tarifas, etc.

Curva spline

Una curva spline es una curva suave y continua trazada utilizando los puntos de datos en los ejes x e y. Los gráficos de splines generados por ordenador o IA utilizan algoritmos matemáticos para suavizar la curva y minimizar los ángulos o cambios agudos. La curva también sirve como herramienta de pronóstico o generación de informes de BI, ayudando a los usuarios a identificar tendencias y patrones mediante la extrapolación de trayectorias.

Interpolación

Los gráficos de splines más avanzados cuentan con algoritmos de interpolación que permiten a los usuarios estimar el valor entre puntos de datos trazados sin cálculos manuales. Pueden tocar en cualquier parte de la curva o pasar el cursor sobre puntos de datos. La suavidad de la curva facilita la visualización de valores interpolados con mayor precisión.

Etiquetas de datos y leyenda

Los gráficos de splines suelen incluir etiquetas de datos para mostrar los valores específicos de los puntos de datos trazados o interpolados, lo que facilita a los usuarios su interpretación. De manera similar, las leyendas ayudan a separar múltiples categorías o series para evitar confusiones al leer el gráfico.

Cuadrículas

La mayoría de los cuadros gráficos tienen cuadrículas para ayudar a medir los valores de los puntos de datos con mayor precisión al compararlos con los ejes x e y.

Título del gráfico de splines

Por último, cada gráfico de splines tiene un título para ayudar a los usuarios a comprender los valores. Ejemplos de estos son interacción del cliente, renovación de suscripciones, rendimiento de ventas, etc.

Beneficios clave del uso de un gráfico de splines

Un gráfico de splines ofrece varios beneficios para diferentes aplicaciones y sectores, lo que lo convierte en una herramienta ideal de análisis de datos e informes de BI. Los beneficios clave incluyen:

Representación fluida de datos

Los gráficos de splines son excelentes herramientas de análisis visual para diferentes tipos de datos. Conectan puntos de datos de forma fluida, lo que hace que la representación sea más atractiva y fácil de entender. A diferencia de los gráficos convencionales con líneas y ángulos incoherentes, las curvas spline ayudan a los lectores a identificar y cuantificar rápidamente tendencias y cambios en los datos.

Visualización de relaciones de datos complejas

Las empresas actuales que dependen de la toma de decisiones basada en datos a menudo analizan múltiples conjuntos de datos complejos para identificar patrones y tendencias. Con los gráficos de splines, pueden integrar fácilmente múltiples puntos de datos y visualizar cómo las diferentes categorías, factores y variables independientes se afectan entre sí. Esto les permite comprender mejor las relaciones complejas entre diferentes puntos de contacto para tomar decisiones más informadas.

Aplicaciones en diferentes dominios y sectores

Los gráficos de splines ayudan a las herramientas de informes de BI al mejorar la visualización y el análisis de datos. Por lo tanto, los profesionales de diferentes dominios y sectores pueden utilizarlos para visualizar datos de series temporales, cambios continuos en los datos y patrones espaciales. La adaptabilidad del gráfico lo hace increíblemente versátil para los responsables de la toma de decisiones en todos los niveles de la cadena de valor. En el siguiente apartado, compartiremos cómo los sectores habituales usan los gráficos de splines.

Información continua

Uno de los principales beneficios que ofrecen los gráficos de splines es que muestran información procesable continuamente basándose en los cambios graduales en los datos. Pueden analizar cambios en pequeños intervalos, ofreciendo una visión más detallada de la evolución de los datos durante su transición entre dos períodos.

Identificación de tendencias mejorada

Los gráficos de splines son excelentes para ilustrar tendencias y patrones a largo plazo dentro de conjuntos de datos complejos. Las curvas suaves permiten a los usuarios identificar fácilmente la pendiente y la dirección para generar información valiosa y tomar decisiones rápidamente.

Cómo utilizan los distintos sectores el gráfico de splines

Los gráficos de splines se utilizan comúnmente en múltiples sectores como (entre otros):

Sector industrial

Los gráficos de splines son excelentes para supervisar la producción continua. Los equipos de la planta de fabricación y de la fábrica los utilizan para visualizar variables independientes como métricas de control de calidad, tasas de producción, fiabilidad del equipo y riesgos de seguridad. Por ejemplo, una empresa de bebidas puede utilizar gráficos de splines para mejorar sus procesos de posproducción de la cadena de suministro mediante la visualización de niveles de inventario, rutas de distribución, gestión de pedidos, etc.

Construcción

Los ingenieros y responsables de proyectos de construcción aprovechan los gráficos de splines y otros gráficos de visualización de datos para visualizar los hitos del proyecto, las tareas diarias, los porcentajes de finalización y los cronogramas. Al utilizar esta poderosa herramienta de análisis de datos, pueden tomar decisiones más informadas para garantizar una finalización oportuna sin que se produzcan problemas como cambios de alcance, mala asignación de recursos o gastos excesivos.

Autoridades

Los gobiernos dependen en gran medida de los datos públicos para tomar decisiones a escala macroeconómica. Utilizando gráficos de splines complejos, pueden visualizar múltiples indicadores económicos, tendencias demográficas y otros tipos de datos para crear políticas que se alineen mejor con las necesidades del público y resuelvan sus problemas, incluido el empleo, la inflación, la atención médica, etc.

Educación

Muchas escuelas y universidades actuales con infraestructuras de datos avanzadas utilizan gráficos de splines para visualizar los ciclos de los estudiantes, las tendencias de inscripción, los resultados académicos y los costes administrativos. Generan información procesable para mejorar sus procesos y satisfacer mejor las necesidades de los estudiantes, al tiempo que aumentan sus ingresos.

Bienes raíces

Las empresas inmobiliarias utilizan gráficos de splines para analizar las tendencias y fluctuaciones del mercado, incluidas las demandas de propiedades, los precios de alquiler, la inflación, la actitud de los inversores, etc. Identificar y comprender los cambios en la dinámica de los inmuebles comerciales y residenciales puede ayudar a los compradores e inversores de viviendas a tomar decisiones de compra más informadas.

Transporte y logística

El sector del transporte y la logística desempeña un papel importante en la economía global, asegurando la distribución de bienes y materias primas en todo el mundo. Por ello, las empresas de transporte y los proveedores utilizan diversas herramientas y tecnologías para simplificar y mejorar sus operaciones, incluido el software de análisis de datos, como las plataformas de gestión del transporte. Muchas plataformas de vanguardia muestran información mediante splines y otros gráficos para realizar evaluaciones comparativas de flotas, optimizar rutas y otros procesos de mejora de la eficiencia. Por ejemplo, las empresas de transporte por carretera pueden utilizar gráficos de splines para mostrar métricas como el coste por kilómetro, el consumo de combustible, las tendencias de inactividad, los cronogramas de entrega y los ingresos para identificar áreas de mejora.

Sector sanitario

Los hospitales, clínicas y centros de investigación pueden utilizar gráficos de splines en varios departamentos, desde diagnóstico hasta administración, TI y atención al paciente. Por ejemplo, las unidades quirúrgicas modernas están equipadas con gráficos de splines digitales que muestran los signos vitales del paciente en tiempo real, incluidas las tendencias de la frecuencia cardíaca, las variaciones de la presión arterial y los niveles de glucosa en sangre. Por lo tanto, desempeñan un papel crucial a la hora de ayudar a los profesionales de la salud a acelerar y simplificar la toma de decisiones para intervenciones más rápidas y una mejor atención general al paciente.

Comercio minorista

Las empresas minoristas, las tiendas de comercio electrónico, las farmacias y los supermercados utilizan gráficos de splines para diversos fines, como el seguimiento de inventario, el análisis de comportamiento, la segmentación de clientes y el análisis financiero. Estos gráficos ofrecen una forma visualmente atractiva de evaluar el rendimiento, identificar problemas y supervisar tendencias para obtener información útil y ajustes estratégicos proactivos.

Finanzas

Los gráficos de splines son herramientas vitales en varios subsectores de la industria financiera. Por ejemplo, las bolsas de valores y las plataformas comerciales los utilizan para visualizar los precios de las acciones, las tendencias del mercado y los índices de rendimiento. De este modo, los analistas y comerciantes pueden utilizar los cambios graduales (fluctuaciones) para identificar oportunidades de inversión o venta para maximizar las ganancias o evitar pérdidas. De manera similar, los bancos y las cooperativas de crédito aprovechan los gráficos de splines para evaluar la solvencia de los solicitantes de préstamos visualizando tendencias en la deuda, puntajes crediticios e historial de transacciones.

Energía y medio ambiente

Las empresas de servicios públicos, las plantas de producción y las agencias medioambientales utilizan gráficos de splines para visualizar diferentes tendencias, desde el consumo de energía hasta la distribución, las emisiones y la gestión de recursos. Ayudan a los usuarios con métricas mensurables prácticamente ilimitadas que simplifican y mejoran la toma de decisiones. Por ejemplo, un fabricante de paneles solares puede analizar la intensidad de la luz y los patrones del viento en una ubicación específica para modificar el diseño del panel y mejorar la eficiencia y la durabilidad.

Cómo crear un gráfico de splines

Crear un gráfico de splines es relativamente sencillo, especialmente si ha recopilado todos los datos necesarios para su trazado. A continuación se muestra una guía paso a paso que puede utilizar para transformar esos datos en información clara y procesable:

Defina sus datos

Para crear un gráfico de splines, debe definir y comprender de manera proactiva los datos que desea visualizar. En otras palabras, es necesario delinear las variables independientes y dependientes en los ejes x e y para que los lectores puedan comprender los datos representados.

Elija su software

Necesita un software de gráficos, como Jaspersoft, para crear un gráfico de splines. Lo ideal sería optar por soluciones avanzadas que proporcionen herramientas de visualización de datos más potentes para crear gráficos más dinámicos e interactivos.

Introduzca sus datos y cree su gráfico

Una vez que haya seleccionado su solución de gráficos preferida, organice sus datos de los ejes x e y de forma proactiva en columnas, listas, matrices o marcos de datos, según el software que esté utilizando.

Personalice el gráfico

Después de la creación, puede personalizar las imágenes de su gráfico con títulos, etiquetas, leyendas, cuadrículas y otros componentes. También puede elegir entre diferentes estilos de gráficos, cambiar las combinaciones de colores y ampliar la escala del eje para facilitar la interpretación.

Comparta y presente

Finalmente, una vez que su gráfico de splines esté listo, puede presentarlo a su público objetivo y extraer la información para informes, desarrollo de estrategias y otros casos de uso. Asegúrese de refinar los puntos de datos para maximizar la integridad y precisión.

Cómo leer e interpretar un gráfico de splines

Los gráficos de splines tienen como objetivo ayudar a los usuarios a reconocer tendencias y puntos de inflexión para extraer información útil de los datos visualizados. A continuación tiene una guía detallada sobre cómo leer e interpretar un gráfico de splines:

Comprender los ejes X e Y

La clave para interpretar con éxito los datos visualizados en un gráfico de splines es reconocer y comprender la relación entre los ejes x e y (variables independientes y dependientes). Por ejemplo, en un gráfico de splines de seguimiento de la presión de una caldera en una central eléctrica, la variable independiente podría ser el tiempo en días, mientras que la variable dependiente serían los bares. Al estudiar el gráfico, los ingenieros de planta pueden discernir cómo los cambios de presión afectan la capacidad y la eficiencia de la producción.

Identificación de la serie

El siguiente aspecto fundamental de la lectura e interpretación de un gráfico de splines implica identificar múltiples líneas que representan distintas series de datos. La mayoría de los gráficos de splines utilizan leyendas para etiquetar estas series y ayudar a los lectores a distinguir y comparar tendencias sin problemas. Puede pensar en las series como capítulos de libros separados por una leyenda que los etiqueta.

Análisis de tendencias

A continuación, debe aprender a identificar la dirección y la curvatura de las líneas. Una pendiente descendente indica una disminución y viceversa. Los cambios repentinos en la pendiente del gráfico significan un cambio masivo en la variable dependiente a medida que el gráfico cambia gradualmente con el tiempo.

Puntos de inflexión

Los puntos de inflexión indican dónde las curvas cambian de dirección, lo que indica un cambio de tendencia. Identificar y comprender estos puntos es uno de los aspectos más cruciales de la lectura de un gráfico de splines. Un gran ejemplo de esto es el rendimiento de las acciones de bolsa. Un cambio de dirección indica una tendencia de alcista a bajista, o viceversa, lo que lleva a los operadores a comprar o vender acciones.

Tipos de gráficos de splines

A continuación se muestran algunas de las variaciones más comunes de los gráficos de splines tradicionales:

Gráficos de splines de series múltiples

Un gráfico de splines de series múltiples es la variación más común de los gráficos de splines y se utiliza para comparar tendencias entre múltiples conjuntos de datos e identificar relaciones. Es decir, estos gráficos tienen múltiples curvas y se diferencian mediante etiquetas, leyendas o colores. Por ejemplo, las empresas minoristas los utilizan para supervisar y analizar el rendimiento de las ventas de diferentes categorías de productos.

Gráficos de splines apilados

Un gráfico de splines apilado es un derivado de un gráfico de splines de series múltiples. Sin embargo, este apila las curvas spline verticalmente para ayudar a los usuarios a identificar tendencias acumulativas de diferentes categorías. Es una alternativa inteligente a los diagramas de Pareto ya que ilustra la contribución de cada categoría. Por ejemplo, los especialistas en marketing pueden utilizarlo para determinar qué segmentos generan más conversiones.

Gráficos de splines porcentuales

Por último, un gráfico de splines porcentual es una variante de un gráfico de splines apilado. Además de mostrar tendencias acumuladas, también muestra la contribución porcentual de cada serie o categoría de datos para ayudar a los usuarios a comprender mejor su impacto colectivo e individual a lo largo del tiempo según los cambios del mercado.

Ejemplos de aplicaciones de gráficos de splines

A continuación se muestran ejemplos de aplicaciones de gráficos de suministro de dos sectores populares: comercio minorista y fabricación.

Comercio minorista: análisis del rendimiento de las ventas

Una empresa minorista especializada en muebles y decoración del hogar con decenas de sucursales en todo el mundo busca ajustar su estrategia de ventas para aumentar la conversión y los ingresos. El principal desafío al que se enfrenta son las fluctuaciones estacionales, que son difíciles de comprender y predecir. Por lo tanto, la empresa quiere visualizar las tendencias de crecimiento y las ventas mensuales para ajustar su estrategia de marketing, cadena de suministro y producción en consecuencia.

Para implementar estos cambios, la empresa recopila los datos de ventas mensuales de diferentes categorías de productos para crear un gráfico de splines y visualizar el rendimiento. La empresa traza los puntos de datos para cada categoría y los separa mediante la leyenda. El eje x representa el mes y el eje y representa las ventas en dólares.

Al crear un gráfico de splines, la empresa de muebles identifica los productos más vendidos cada mes y nota un fuerte aumento de octubre a diciembre debido a las ventas navideñas. La empresa también notó una fuerte caída en las ventas totales de enero a marzo. Por lo tanto, modifica su estrategia de marketing para orientarse por separado dentro y fuera de temporada. Durante los meses de bajas ventas, la empresa ofrece descuentos para atraer a los compradores a aprovechar ofertas por tiempo limitado. De manera similar, durante la temporada navideña, decide aumentar su presupuesto de marketing para ampliar aún más su alcance.

En resumen, la empresa de muebles aprovechó los gráficos de splines para representar visualmente sus tendencias de ventas y ayudar en la planificación estratégica, lo que les permitió generar información que mejoró sus ventas durante las temporadas altas y bajas.

Fabricación: seguimiento del consumo de energía

Una planta de fabricación especializada en productos enlatados está buscando formas de reducir su consumo diario de energía como parte de su campaña de sostenibilidad. La planta también pretende reducir los costes de producción y maximizar los ingresos aprovechando oportunidades de ahorro de energía. Sin embargo, su principal desafío es realizar un seguimiento preciso del consumo de energía y de métricas como las horas de uso pico y valle, los patrones de consumo, las fuentes de malgasto energético y las áreas de mayor consumo en sus instalaciones.

El equipo de auditoría energética de la planta decidió recopilar datos de consumo de energía por hora para crear gráficos de splines y tener una representación visual. El gráfico incluye el uso de energía de diferentes equipos, áreas de consumo clave y fuentes de malgasto energético. Utilizando el gráfico, la empresa determina sus períodos máximos de consumo durante la fabricación y adopta soluciones alternativas de generación de energía para compartir la carga y reducir la facturación.

El gráfico de splines también muestra picos de consumo inusuales, que indican ineficiencias o malas prácticas durante las operaciones, como maquinaria parada, uso de aire acondicionado en cuartos desocupados y fugas. Así que, la planta diseña nuevas políticas para mejorar la eficiencia y optimizar el uso de electricidad durante las operaciones. También planea cambiar gradualmente a iluminación y equipos energéticamente eficientes en los próximos tres años para reducir aún más la facturación. El gráfico continuará monitoreando sus patrones de uso y consumo para ayudarlos a mantener el rumbo.

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