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Columnas agrupadas

📌 ¿Qué son?

Las Columnas o Barras Agrupadas permiten representar más de una serie de datos para cada categoría principal, ubicando las barras una junto a otra en lugar de apilarlas. Este tipo de visualización facilita comparar varias variables simultáneamente dentro de la misma categoría.

🔍 Es útil cuando se quiere observar el comportamiento relativo entre diferentes grupos en paralelo (por ejemplo, ventas por región y por producto, o consumo por turno y por planta).

Este ejemplo sirve para realizar un seguimiento de producción mensual por producto.

  • Cada barra representa un mes.

  • Cada categoría es un producto (A, B, C).

  • Color por producto:

    • Producto A – Rosa

    • Producto B – Lila

    • Producto C – Morado

  • Objetivo de producción total mensual: 400 unidades.

🎯 ¿Cuándo usarlas?

  • Comparar varias métricas dentro de una misma categoría.

  • Evaluar diferentes indicadores en paralelo a lo largo del tiempo.

  • Mostrar comparaciones entre grupos homogéneos (equipos, fases, líneas, etc.).

  • Identificar patrones o diferencias en series similares.

📥 Formatos de Envío de Datos

▸ Desde dataset

Ejemplo de estructura:

Mes

Producto A

Producto B

Producto C

Enero

100

150

130

Febrero

110

160

120

Marzo

90

140

150

Abril

120

170

120

Mayo

110

150

140

Junio

115

155

135

Julio

105

165

145

Agosto

125

160

130

Septiembre

100

150

140

Octubre

120

155

125

Noviembre

110

145

135

Diciembre

130

165

140

Configuración en el panel:

  • Label: Mes (etiquetas en el eje X)

  • Label type: String (tipo de las etiquetas)

  • Values: Producto A, Producto B, Producto C (categórias

  • Popup: (cada segmento mostrará su valor, si se quieren visualizar más datos en cada segmento se seleccionan aquí)

▸ Desde MQTT

{
  "Enero": [100, 150, 130],
  "Febrero": [110, 160, 120],
  "Marzo": [90, 140, 150],
  "Abril": [120, 170, 120],
  "Mayo": [110, 150, 140],
  "Junio": [115, 155, 135],
  "Julio": [105, 165, 145],
  "Agosto": [125, 160, 130],
  "Septiembre": [100, 150, 140],
  "Octubre": [120, 155, 125],
  "Noviembre": [110, 145, 135],
  "Diciembre": [130, 165, 140]
}

🛠️ Configuración de la visualización

🔹 Estructura

  • Nombre personalizado: puedes asignar un título como “Ventas 2024”.

  • Ocultar nombre: si se desea una interfaz más limpia.

  • Alineación: izquierda, centro o derecha.

  • Tamaño del nombre: escala ajustable (ej. 0.7).

  • Dimensiones: ancho y alto del bloque visual (ej. 24 x 8).

🔹 Leyenda y Animaciones

  • Leyenda:

    • Ocultar/mostrar leyenda.

    • Tamaño del texto en la leyenda (ej. 0.6).

    • Número de columnas (ej. 3).

    • Centrar valores de la leyenda.

  • Animaciones:

    • Activar animación al actualizar valores.

    • Duración de la animación (ej. 0.2 segundos).

🔹 Eje X

  • Labels:

    • Tamaño del texto de las etiquetas del eje (ej. 0.3).

    • Color del texto.

    • Opción para mostrar labels inclinadas.

  • Líneas:

    • Mostrar u ocultar todas las líneas de referencia.

    • Grosor (ej. 0.1) y color de las líneas.

🔹 Eje Y

  • Rango personalizado:

    • Valor máximo (ej. 700) y mínimo.

    • Mostrar valores con decimales (ej. 2 decimales).

  • Etiquetas del eje:

    • Número de intervalos (ej. 5).

    • Tamaño del texto (ej. 0.4).

    • Color del texto.

  • Líneas:

    • Mostrar/ocultar líneas.

    • Grosor y color personalizable.

🔹 Configuración de Valores

  • Asignación de colores a cada variable (ej. Producto A: azul, Producto B: amarillo, Producto C: violeta).

  • Campos vinculados directamente por nombre a los datos recibidos.

🔹 Configuración Agrupadas

  • Valor sobre la columna: activa la visualización del número directamente sobre cada barra.

  • Tamaño de la letra del valor: permite ajustar la visibilidad del dato mostrado (ej. 0.4).

  • Color del texto del valor: selección libre para garantizar contraste y legibilidad.

✅ Buenas Prácticas

Recomendación

Por qué es importante

Limitar el número de series a 4–6

Evita que las barras se amontonen visualmente.

Agrupar visualmente por color y orden lógico

Facilita la lectura rápida y comparaciones.

Usar escalas uniformes si hay múltiples KPIs

Mejora la interpretación en dashboards.