What insights can you gain from the distribution of points in a scatter plot?

Scatterplot is definitely one of the best charts for performing a correlation analysis, in my opinion. We can easily identify, without needing to read any numbers, whether or not there is a correlation between the metrics analyzed. Going deeper, if there is a correlation, we can see if it is positive or negative. Furthermore, a data analyst will quickly be able to see several patterns, a little more complex than those mentioned, and which will be a starting point for other analyses.

Distribution of points in a scatter plot, taking the example of the stock market: 1. Trends and Relationships: Observe if stock prices increase with trading volume. "More trades, higher prices!" 2. Clusters: Identify groups of stocks behaving similarly, like tech vs. energy sectors. "Tech stocks flock together!" 3. Outliers: Spot anomalies, such as a stock that spiked unexpectedly. "This one’s a rocket!" 4. Patterns: Detect patterns, like seasonal effects on stock prices. "Summer dip, winter rally!"

Además de identificar la dirección general de los puntos de datos en un diagrama de dispersión, es útil calcular y visualizar la línea de tendencia, lo que puede proporcionar una representación más clara de la correlación. El uso de regresiones lineales o no lineales puede cuantificar la relación y ayudar a evaluar la fuerza y significancia de la misma. También, explorar la presencia de outliers es crucial, ya que estos pueden influir significativamente en la interpretación de las tendencias. Examinar patrones en subgrupos de datos y considerar variables adicionales puede revelar insights más profundos y ayudar a una toma de decisiones más informada.

Además de observar la dispersión en un diagrama de dispersión, es valioso calcular medidas estadísticas como la desviación estándar y el coeficiente de variación para cuantificar la variabilidad. Estas métricas ofrecen una comprensión más precisa de la consistencia de los datos. Asimismo, realizar análisis de sensibilidad puede ayudar a identificar qué variables tienen el mayor impacto en la variabilidad. Utilizar técnicas como la segmentación de datos y el análisis de subgrupos permite explorar si la variabilidad cambia bajo diferentes condiciones o en diferentes segmentos de la población, proporcionando una visión más completa y accionable de los datos.

Además de identificar valores atípicos visualmente, es útil aplicar métodos estadísticos como el análisis de residuos o el uso de técnicas como el z-score para cuantificar qué tan lejos están estos puntos del patrón esperado. Herramientas como la regresión robusta pueden ayudar a minimizar el impacto de los outliers en los modelos predictivos. Evaluar el contexto de los valores atípicos es crucial; pueden revelar factores externos no considerados previamente o indicar la necesidad de una recolección de datos más precisa. La integración de técnicas de machine learning, como los algoritmos de detección de anomalías, puede automatizar y mejorar la identificación de estos puntos clave, proporcionando un análisis más robusto.

They are the interesting parts. If you are not just looking for an average line or want to do some refinement regarding the data expression you will always experience the most interesting cases if you are able to identifiy and analyze outliers. They are the ones defining the boundaries of your datapool

Además de observar visualmente los clústeres en un diagrama de dispersión, es beneficioso utilizar algoritmos de clustering como K-means, DBSCAN o hierarchical clustering para identificar y analizar estos grupos de manera más precisa. Estos métodos pueden cuantificar la similitud entre puntos de datos y revelar patrones ocultos que no son evidentes a simple vista. Una vez identificados los clústeres, realizar un análisis más profundo de las características de cada grupo puede proporcionar insights valiosos, como preferencias de clientes o tendencias específicas. Esta información permite personalizar estrategias y tomar decisiones más informadas basadas en las particularidades de cada subgrupo.

Además de cuantificar la fuerza de la correlación con un coeficiente, como el coeficiente de Pearson para relaciones lineales o el coeficiente de Spearman para relaciones no lineales, es útil visualizar la línea de regresión en el diagrama de dispersión. Esto proporciona una representación más clara de la tendencia. También, considerar la inclusión de intervalos de confianza alrededor de esta línea puede ayudar a evaluar la precisión de la predicción. Explorar correlaciones parciales, que controlan el efecto de otras variables, puede ofrecer una visión más detallada y evitar conclusiones engañosas. Esta combinación de técnicas mejora la comprensión de las relaciones entre variables y respalda decisiones más sólidas.

Context is one of DataViz's biggest traps: Just showing all the KPIs you have, on a dashboard, can not only not direct the analysis towards the expected result, but also bias it towards a completely different result. So make sure that, when showing a chart or big number, it is located within a thought-out information architecture and "storytelling" structure. Take care of your stakeholders: In the same way that in UX, we work with the User Control and Freedom heuristic, we must think about the paths that the person who will analyze that data viz will take, especially when consuming a chart without context.