Tipus de gràfics a evitar a Excel i com triar la millor alternativa

Informatec Digital » Recursos » Tipus de gràfics a evitar a Excel i com triar la millor alternativa

Si treballes cada dia amb fulls de càlcul, sabràs que un gràfic ben triat pot convertir una taula interminable en una història clara i fàcil de comprendre. Però també és veritat que un gràfic mal plantejat a Excel pot embolicar més del que ajuda: errors en seleccionar les dades, tipus de visualització poc adequats, efectes 3D innecessaris o eixos confusos que distorsionen el missatge.

En aquest article veurem, pas a pas, quins gràfics convé evitar o utilitzar amb molta cura en Excel, com triar alternatives més clares i quines bones pràctiques t'ajudaran a fer que els teus informes siguin més llegibles, professionals i útils per a la presa de decisions, tant si fas anàlisis senzilles com quadres de comandament financers avançats.

Errors habituals en crear gràfics en Excel i com evitar-los

Abans d'entrar en tipus de gràfics concrets, val la pena revisar-ne alguns problemes molt freqüents en intentar graficar dades en Excel, que us poden donar missatges d'error, resultats incoherents o gràfics impossibles d'entendre.

Un dels errors més típics passa quan treballes amb fitxers CSV o altres formats de text. Encara que visualment sembli correcte, no sempre tots els valors estan realment interpretats com a número per Excel. De vegades queden cel·les amb format text, espais ocults o separadors decimals diferents, i en intentar crear el gràfic apareix un avís que la fórmula o el rang seleccionat no són vàlids.

Si tens una matriu amb dues columnes i centenars de files i, tot i així, l'Excel no et deixa graficar, és molt possible que en una part del rang hi hagi dades que barregen text i números o cel·les buides mal tractades. En aquests casos, convé comprovar el format real de les cel·les, fer servir eines com “Text en columnes” o revisar una guia sobre bases de dades a Excel perquè tot quedi correctament tipat com a numèric.

Un altre problema habitual apareix en seleccionar les dades per als eixos X i Y en un gràfic de dispersió. De vegades, en intentar especificar manualment les sèries des del quadre de diàleg, Excel torna el missatge que la fórmula introduïda no és correcta, fins i tot quan estàs simplement arrossegant el ratolí pel rang. Això sol ser degut a rangs inconsistents (columnes amb diferent longitud), referències barrejades entre fulls o separadors d'arguments que no coincideixen amb la configuració del sistema (punt i coma davant de coma).

A més, quan treballes amb un fitxer desat com a .csv o convertit a .txt, les diferències entre versions d'Excel (Windows vs. Mac, per exemple) poden influir. És relativament freqüent que en una plataforma el gràfic surti perfecte i en una altra mostri errors o interpreti diferent les columnes, especialment pel tema del separador decimal i el delimitador de camps. En aquests casos, sol ajudar a desar el fitxer directament com a llibre d'Excel (.xlsx), revisar la configuració regional i reconstruir el gràfic des de zero amb les dades ja normalitzades.

Triar el tipus de gràfic adequat segons el teu objectiu

Més enllà dels problemes tècnics, una de les claus per no “trencar” les teves anàlisis és encertar amb el tipus de gràfic segons el propòsit del teu informe. Excel ofereix una gran varietat d'opcions: barres, columnes, línies, àrees, circulars, dispersió, bombolles, radar, embut, cascada, etc. Però no tots funcionen igual de bé per a tots els casos dús.

El primer que t'has de preguntar és què vols explicar amb les teves dades: una tendència temporal?, una comparació entre categories?, com es descompon un valor total en parts?, una distribució?, l'evolució d'un indicador davant d'un objectiu? Quan tens clara aquesta idea, és molt més fàcil descartar aquells gràfics que només afegeixen soroll visual o que distorsionen la interpretació.

Per exemple, si cal mostrar una evolució mes a mes, un gràfic de línies sol ser molt més clar que un gràfic circular, ja que permet seguir la seqüència temporal i detectar pics, valls o punts d'inflexió. En canvi, si el vostre objectiu és comparar la contribució de diverses categories a un total, podeu encaixar millor un gràfic de barres o un d'àrea apilada, sempre que s'utilitzi amb cura.

També és important tenir en compte el nombre de categories o sèries que representaràs. Un mateix tipus de gràfic pot ser molt llegible amb cinc categories i fer-se completament inabastable amb vint. En aquest punt, de vegades és preferible canviar de tipus de gràfic, agrupar categories menors en un “altres” o fins i tot dividir la informació en diverses visualitzacions més senzilles.

Quan fer servir gràfics de barres i quan poden ser un problema

Els gràfics de barres (i columnes) són probablement el recurs més utilitzat per comparar quantitats entre grups. Funcionen molt bé quan voleu veure, d'una ullada, quina categoria té més o menys valor, o com es reparteixen unes poques variables en relació amb les altres.

El seu gran avantatge és que la comparació visual de longituds és molt intuïtiva. L'ull humà detecta fàcilment quina barra és més alta (o més llarga), sempre que estiguin ben espaiades i endreçades. Per això, són tan útils en informes de vendes per producte, resultats per departament, comparatives de pressupost entre àrees, etc.

Ara bé, aquests gràfics es tornen un maldecap quan s'abusa del nombre de categories o es combinen massa sèries alhora. Un gràfic de columnes agrupades amb deu productes i quatre anys de comparació es pot convertir en un embull de colors impossible de llegir, on el missatge principal es perd per complet.

Per evitar-ho, és fonamental limitar el nombre de barres visibles en una mateixa visualització, respectar un espaiat uniforme entre columnes i utilitzar una paleta de colors senzilla i coherent. Quan el llistat de categories és molt llarg, és millor agrupar, filtrar per les més rellevants o utilitzar una taula dinàmica a Excel per resumir la informació abans de representar.

Un altre error que convé esquivar és ús d'efectes 3D en gràfics de barres. Encara que puguin semblar cridaners, distorsionen la percepció de les altures i dificulten enormement la comparació entre valors. A més a més, afegeixen un soroll visual innecessari que no aporta absolutament res a l'anàlisi.

Gràfics de línies: ideals per a tendències, perillosos si hi ha massa sèries

Quan voleu seguir l'evolució d'un o diversos indicadors al llarg del temps, el gràfic de línies és lopció clàssica i gairebé sempre la més recomanable. Permet traçar la trajectòria de cada sèrie de dades de manera contínua i localitzar ràpidament moments clau: pics de demanda, caigudes brusques, estacionalitat, etc.

La seva principal fortalesa és la simplicitat: un eix X amb el temps (dies, mesos, anys) i un eix Y amb el valor de lindicador. Amb això n'hi ha prou perquè el lector entengui, gairebé sense esforç, com es comporta la variable. A més, pots superposar dues o tres línies per comparar, per exemple, vendes reals davant d'objectiu, o diferents segments de clients.

El problema apareix quan es pretén ficar massa sèries al mateix gràfic. Si inclou vuit o deu línies, els colors comencen a repetir-se, les llegendes es tornen il·legibles i el gràfic acaba semblant una teranyina on és impossible seguir cada trajectòria. En aquests casos, és millor separar l'anàlisi en diversos gràfics o destacar només les sèries realment rellevants.

També convé controlar l'ús d'eixos secundaris. Excel permet afegir un segon eix Y per representar indicadors en escales diferents, però abusar-ne pot confondre el lector i donar una falsa sensació que sèries totalment diferents estan relacionades només perquè comparteixen el mateix espai visual.

Un bon truc per no sobrecarregar és acompanyar el gràfic de línies de etiquetes de dades puntuals als pics o valls més rellevants, en lloc d'etiquetar tots els punts. Així es reforça la interpretació sense saturar la visualització amb números per tot arreu.

Gràfics d'àrea: útils per a magnituds acumulades, perillosos pels solapaments

Els gràfics d'àrea s'assemblen als de línies, però amb la diferència que l'espai sota la línia s'omple de color. Això els fa especialment interessants quan voleu destacar volums acumulats o la contribució relativa de diferents components al llarg del temps.

Per exemple, poden funcionar molt bé per representar com diferents línies de producte aporten al total de vendes mensuals, o com es distribueix el temps entre diferents activitats al llarg dun període. L'efecte de “farciment” transmet una sensació de volum i pes que pot ser molt útil en determinades narratives.

Tot i això, la seva principal debilitat és que, quan hi ha diverses àrees solapades, les sèries que queden al fons es tornen difícils d'interpretar. Encara que juguis amb la transparència, és fàcil que alguna capa quedi pràcticament amagada, o que el lector no sigui capaç de distingir clarament on comença i acaba cada àrea.

Per això, si decidiu utilitzar gràfics d'àrea, convé limitar el nombre de sèries i triar colors amb contrastos ben pensats. Quan la prioritat és comparar amb precisió els valors individuals, pot ser preferible triar un gràfic de línies convencional o un gràfic apilat amb menys dimensions.

En definitiva, els gràfics d'àrea són una eina potent per explicar històries de magnituds acumulades, però no són la millor opció quan es requereix una lectura molt precisa de cada valor o quan es manegen moltes variables simultàniament.

Gràfics circulars i d'anell: quan evitar-los (gairebé sempre)

Els gràfics circulars (pastís) i els d'anell són dels més coneguts pel gran públic, però també són, amb diferència, uns dels que més convé evitar a Excel excepte casos molt concrets. El seu objectiu és mostrar com es reparteix un total entre diverses parts, però la manera com ho fan no sempre afavoreix la claredat.

El principal problema és que comparar angles i àrees de sectors no resulta tan intuïtiu com comparar longituds. Quan les diferències entre segments són petites o el nombre de categories és elevat, és gairebé impossible distingir amb precisió quina aporta més o menys al total. Si afegim etiquetes amb percentatges diminuts al voltant del cercle, la llegibilitat se'n ressent del tot.

Per això, una bona regla pràctica és no fer servir gràfics circulars amb més de cinc segments. A partir d'aquí, la representació deixa de ser clara i comença a ser un exercici estètic sense gaire valor analític. Si tens moltes categories, és millor agrupar les menors en un “altres” o, directament, recórrer a un gràfic de barres ordenat o un altre format més precís.

Els gràfics d'anell comparteixen aquests mateixos problemes i fins i tot els potencien, en afegir un buit central que redueix la superfície visual de cada segment i complica encara més la comparació. Encara que poden quedar “bonics” en una presentació, poques vegades són l'opció més adequada per a una anàlisi seriosa.

En resum, si el teu objectiu és que el lector entengui ràpid com es reparteix un total, un gràfic de barres ordenat de més gran a més petit sol ser molt més clar que un pastís. Reserva els gràfics circulars per a casos molt senzills, amb molt poques categories i diferències molt marcades entre elles.

Gràfics de dispersió i com mostrar punts clau a la corba

Els gràfics de dispersió són l'eina idònia quan vols analitzar la relació entre dues variables numèriques, representant una a l'eix X i una altra a l'eix Y. Són especialment útils per visualitzar correlacions, distribucions de dades, núvols de punts i patrons que no es veuen en taules.

Moltes vegades, en treballar amb dades experimentals o pics d'activitat, interessa ressaltar el valor màxim d'una corba o punt concret. A Excel, això es pot fer seleccionant la sèrie del gràfic de dispersió i afegint etiquetes de dades només al punt que vulguis destacar, o bé creant una segona sèrie que contingui únicament aquest valor i donant-li un format diferent (un altre color, mida més gran, marcador diferent).

Un error que convé evitar amb les dispersions és barrejar sense cura dades que no estan correctament formatades com a números. Si algun dels eixos conté valors en format text o cel·les no vàlides, el gràfic pot fallar o mostrar punts fora de lloc. Aquí és crític revisar a fons el rang de dades, sobretot quan prové darxius CSV o importacions externes.

Un altre aspecte important és triar bé el rang dels eixos. Excel tendeix a autoajustar les escales, però en alguns casos això pot donar una sensació exagerada de variació o, al contrari, aplanar massa les diferències. Ajustar manualment els límits mínims i màxims pot ajudar a fer que la representació sigui més fidel a la història que vols explicar.

Finalment, si treballaràs amb molts punts de dades, és bona idea reduir al mínim elements com a línies de quadrícula, vores i adorns. En un gràfic de dispersió dens, el que és important és que es distingeixin clarament els punts i que, si hi ha alguna tendència, aquesta pugui identificar-se d'una ullada, fins i tot afegint una línia de tendència quan tingui sentit.

Gràfics avançats menys comuns: quan brillen i quan es tornen un embolic

A més dels gràfics clàssics, Excel inclou tipus de gràfics més inusuals que, ben utilitzats, poden aportar una perspectiva molt interessant a la teva anàlisi. Això sí, també són terreny propici per a abusos estètics i confusions si s'apliquen sense criteri.

Entre aquests formats avançats hi ha els gràfics de radar (o aranya), de cascada, d'embut, de bombolles, els quadres de fites, gràfics real vs. objectiu personalitzats, gràfics de vinyetes, gràfics esglaonats, gràfics tipus tornado i els famosos velocímetres. Tots ells tenen la seva raó de ser, però és clau entendre quan aporten valor real i quan és millor evitar-los.

Un principi general per a aquests gràfics és prioritzar sempre llegibilitat i accessibilitat per sobre de l'impacte visual. Un dashboard ple de gràfics exòtics pot quedar molt “modern” però si el públic no els entén al primer cop de vista, l'objectiu de la visualització es perd.

Repassarem cadascun d'aquests formats, veient els seus usos més adequats i els riscos d'emprar-los sense cura, perquè sàpigues quins poden ajudar-te a explicar millor la teva història i quins convé fer servir només en contextos molt concrets.

Gràfic de radar o aranya: per a comparacions multivariable molt concretes

El gràfic de radar, també conegut com a gràfic d'aranya, representa diverses variables sobre eixos radials que parteixen d'un centre comú. Cada categoria es col·loca en un eix, i els valors s'uneixen formant una mena de teranyina que permet comparar, de manera global, el perfil de cada sèrie.

Aquest tipus de gràfic resulta especialment útil per a comparar fortaleses i debilitats de diferents elements: productes davant de criteris de qualitat, competències d'empleats davant d'un estàndard, resultats d'una enquesta en diferents dimensions, etc. D'una ullada, s'aprecia a quins eixos destaca cada sèrie i on es queda més curta.

El seu problema és que, quan s'hi afegeixen massa sèries o massa categories, la teranyina es converteix en un garbuix de línies i polígons superposats molt difícil de llegir. A més, l'ull humà no és tan bo estimant distàncies radials i àrees poligonals, de manera que la comparació precisa entre valors pot resultar complicada.

Per això, convé fer servir gràfics de radar amb un nombre limitat de categories i poques sèries, i només quan l'objectiu sigui mostrar un “perfil” general més que no pas una lectura numèrica exacta. Si necessiteu precisió absoluta, és probable que una taula o un gràfic de barres segmentades funcionin molt millor.

En presentacions, aquests gràfics poden tenir força impacte visual, però és important explicar bé al públic què representa cada eix i com interpretar les àrees, per evitar males interpretacions o conclusions precipitades.

Gràfic de cascada: molt útil en finances, perillós si s´abusa de categories

El gràfic de cascada serveix per mostrar com un valor inicial es veu afectat per una sèrie d'increments i decrements fins a assolir un resultat final. És molt habitual en entorns financers: desglossaments dingressos, anàlisi de marges, evolució del benefici net, variacions de pressupost, etc.

La seva força és que descompon un total en blocs positius i negatius perfectament visibles, cosa que facilita entendre on es guanya i on es perd. Cada columna intermèdia representa un factor i el conjunt pinta un recorregut clar des del punt de partida fins al punt d'arribada.

El risc apareix quan s'hi inclouen massa elements intermedis o es barregen conceptes heterogenis. Un gràfic de cascada amb vint columnes diferents pot resultar tan aclaparador com una taula interminable, i perd aquest efecte pedagògic que el fa tan potent.

També cal vigilar l'etiquetatge i l'escala. Si no es presenten clarament les categories i els valors, el lector pot interpretar malament què aporten els increments i decrements, o no veure amb claredat el pes relatiu de cadascun. En contextos de direcció, on les decisions es prenen ràpid, això pot ser especialment delicat.

Usat amb moderació, el gràfic de cascada és un dels formats avançats més valuosos d'Excel, però s'ha de reservar per a anàlisis en què el desglossament seqüencial sigui realment rellevant i no com a simple adorn.

Gràfic d'embut: bo per a processos, dolent si s'usurpa per a tot

El gràfic d'embut es fa servir per representar processos seqüencials en què el volum es va reduint etapa rere etapa. És molt típic en màrqueting i vendes: visites al lloc web, leads, oportunitats, propostes, vendes tancades, etc.

Visualment mostra una sèrie de blocs horitzontals que s'estrenyen progressivament per reflectir la caiguda de volum al llarg del procés. Això ajuda a detectar ràpidament a quin punt es perden més oportunitats, on es concentren els colls d'ampolla i quines fases mereixen més atenció.

L'error habitual és voler fer servir el gràfic d'embut per qualsevol tipus d'informació jeràrquica o decreixent, encara que no representi realment un procés seqüencial. Quan se'n força l'ús fora de contextos de conversió o fluxos clars, la interpretació es torna confusa i el gràfic deixa de tenir sentit.

A més, si les diferències entre etapes són molt petites, l'efecte visual de l'embut es redueix enormement, i potser un gràfic de barres ordenades o una simple taula amb taxes de conversió sigui una alternativa més clara i honesta amb les dades.

En definitiva, utilitza el gràfic d'embut quan vulguis de debò visualitzar un procés amb entrades i sortides quantificables, i evita emprar-lo sol perquè queda “bonic” al dashboard.

Gràfic de bombolles: potent per a tres variables, delicat si s'abusa de l'efecte

El gràfic de bombolles és una extensió natural del gràfic de dispersió, on cada punt es representa com una bombolla la mida de la qual depèn d'una tercera variable. Així, en un mateix espai 2D esteu mostrant tres dimensions: posició en X, posició en Y i magnitud a través de l'àrea de la bombolla.

Aquest tipus de visualització és molt útil quan necessites analitzar relacions complexes entre tres factors: per exemple, preu, qualitat percebuda i vendes de diferents productes; o ingressos, costos i benefici per regió; o qualsevol combinació similar en estudis de mercat o anàlisi d'exercici, o fins i tot traslladar-los a Power BI quan requereixes capacitats interactives.

El seu taló d'Aquil·les és que comparar àrees de bombolles no és tan intuïtiu com comparar alçades o longituds. L'ull humà tendeix a subestimar o sobreestimar diferències de mida, i si les escales no estan ben triades, algunes bombolles poden semblar molt més importants del que realment són.

També cal evitar saturar el gràfic amb massa bombolles. Si omples l'espai amb desenes de punts, les bombolles se solapen i el conjunt perd llegibilitat. En aquests casos, convé filtrar, agrupar o segmentar les dades abans de representar-les, perquè el lector pugui extreure'n conclusions sense perdre's en un mar de cercles.

Fes servir els gràfics de bombolles quan els tres eixos d'informació siguin realment rellevants per a la teva anàlisi i explica-li clarament al públic què representa la mida de cada bombolla, perquè ningú tregui conclusions equivocades.

Altres gràfics avançats: fites, real vs. objectiu, vinyetes, escalonats, tornados i velocímetres

A més dels tipus incorporats de forma més visible a la interfície, Excel permet construir gràfics avançats personalitzats mitjançant combinacions de sèries i formats, que són especialment valuosos en làmbit financer i de gestió.

Els quadres de fites, per exemple, destaquen dates clau al llarg d'una línia temporal, ajudant a situar les dades en el context històric ia comunicar públics no financers en quin punt del projecte s'està i què s'ha aconseguit fins ara.

Els gràfics real vs. objectiu (expectativa davant de realitat) són combinacions de columnes, línies o altres elements que comparen l'exercici aconseguit amb la meta fixada. Encara que no hi ha una plantilla única per crear-los, són fonamentals per transmetre si s'està o no en línia amb els objectius, de manera visualment directa.

Els gràfics de vinyetes són compactes i molt eficaços: en un espai reduït mostren el valor real, lobjectiu i un fons qualitatiu (per exemple, rangs de bo, mitjà, dolent). Per això es fan servir tant en quadres de comandament, ja que concentren molta informació sense saturar l'informe amb mil xifres disperses.

Els gràfics escalonats o de passos, alhora, permeten visualitzar millor salts abruptes en el rendiment, mostrant trams horitzontals i canvis discrets en lloc de línies suaus. Això aclareix on es produeixen realment els canvis i ajuda a interpretar dades històriques per projectar escenaris futurs amb més precisió.

Els gràfics de tornado es construeixen a partir de barres comparatives disposades de major a menor, generalment per analitzar sensibilitat o comparar una mètrica des de dues fonts (per exemple, vendes de diferents productes en dues botigues). Apilats en ordre descendent, formen una mena de tornado que permet veure d'una ullada on es concentren les diferències més grans.

Finalment, els gràfics tipus velocímetre, inspirats en els quadres de comandament dels cotxes, mostren un indicador sobre un arc dividit en zones (vermell, groc, verd). Són molt populars en dashboards financers per monitoritzar KPI, ja que transmeten molt ràpid si un valor està en rang acceptable o no, encara que cal fer-los servir amb prudència per no exagerar canvis mínims visualment.

Amb tots aquests gràfics avançats s'aplica el mateix principi: si no aclareixen el missatge, millor no fer-los servir. L'objectiu no és omplir l'informe de gadgets visuals, sinó comunicar millor la informació crítica per a la presa de decisions.

Bones pràctiques generals en treballar amb gràfics a Excel

Independentment del tipus de gràfic que triïs, hi ha una sèrie de pautes que t'ajudaran a fer que les teves visualitzacions siguin més netes, comprensibles i professionals, evitant errors que es veuen constantment en presentacions i reportis.

En primer lloc, assegura que les dades d'origen siguin fiables, completes i estiguin actualitzades. Cap gràfic, per espectacular que sembli, compensarà dades incorrectes, desfasades o mal consolidades. Si la base de dades falla, el gràfic serà enganyós com a mínim i perillós com a màxim.

En segon lloc, tria sempre el tipus de gràfic que millor representi el missatge, no el que quedi més vistós. Prioritza la lectura ràpida i la intuïció sobre limpacte estètic. A més, intenta minimitzar el nombre d'eixos secundaris i escales duplicades perquè solen generar confusió i lectures errònies.

Tercer, cuida el disseny bàsic: utilitza una paleta de colors senzilla i consistent, elimina línies de quadrícula innecessàries, evita els efectes 3D i els ombrejats gratuïts. Cada element visual que no aporti informació útil és una distracció que entorpeix la interpretació.

Per acabar, practica l'empatia amb la teva audiència. Pregunta't què necessita veure exactament la persona que llegirà l'informe, quin context té, quant de temps li dedicarà i quina decisió ha de prendre a partir d'aquestes dades. Adaptar el nivell de detall, el tipus de gràfic i la manera de presentar-lo a aquest públic marcarà la diferència entre un informe oblidable i una eina real de gestió.

Al final, la clau per no equivocar-se amb els gràfics d'Excel no és conèixer tots els tipus exòtics que hi ha, sinó saber quan evitar aquells que confonen, quan optar per alternatives més senzilles i com aplicar unes quantes bones pràctiques de disseny i qualitat de dades que faran que les teves visualitzacions expliquin la història correcta, sense adorns innecessaris i amb la màxima claredat possible.