# Principios de visualización de datos (Data Analytics) > Elección del gráfico correcto, data storytelling, principios de Tufte, data-ink ratio, colores, contexto, jerarquía visual, gráficos engañosos - 20 preguntas de entrevista - Junior - [Preguntas de entrevista: Data Analytics](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista.md) ## 1. ¿Qué tipo de gráfico es más adecuado para comparar valores entre diferentes categorías? **Respuesta** El bar chart es el gráfico más efectivo para comparar valores entre categorías distintas. El ojo humano es muy eficiente al comparar longitudes alineadas sobre un mismo eje, lo que hace que la lectura sea intuitiva. Las barras pueden ser verticales u horizontales según el número de categorías y la longitud de las etiquetas. ## 2. ¿Qué tipo de gráfico es más adecuado para mostrar cómo cambia un valor a lo largo del tiempo? **Respuesta** El line chart es la opción estándar para visualizar tendencias temporales. La línea conecta los puntos de datos cronológicamente, haciendo que las tendencias, ciclos y anomalías sean inmediatamente visibles. A diferencia del bar chart, el line chart destaca la continuidad y la dirección del cambio en lugar de los valores individuales. ## 3. ¿Cuál es la principal desventaja de un pie chart? **Respuesta** El principal defecto del pie chart es que el ojo humano tiene dificultad para comparar ángulos y áreas. Más allá de 3-4 categorías, se vuelve casi imposible distinguir las diferencias de proporción. Edward Tufte recomienda preferir siempre un bar chart o una tabla de datos sobre un pie chart, salvo en casos raros donde solo importa la relación parte/todo. ## 17 preguntas más disponibles - ¿Qué es el data-ink ratio definido por Edward Tufte? - ¿Qué tipo de gráfico se debe usar para visualizar la relación entre dos variables numéricas? Regístrate gratis: https://sharpskill.dev/es/login ## Otros temas de entrevista Data Analytics - [Google Sheets - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/google-sheets-basics.md): 20 preguntas, Junior - [Google Sheets - Fórmulas avanzadas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/google-sheets-advanced.md): 20 preguntas, Junior - [SQL - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-basics.md): 25 preguntas, Junior - [SQL - Agregaciones y agrupamientos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-aggregations.md): 20 preguntas, Junior - [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-joins.md): 20 preguntas, Junior - [BigQuery - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/bigquery-fundamentals.md): 20 preguntas, Junior - [Data Cleaning - Limpieza de datos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/data-cleaning.md): 20 preguntas, Junior - [KPIs y métricas de negocio](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/kpis-metrics.md): 20 preguntas, Junior - [Estadística descriptiva](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/descriptive-statistics.md): 20 preguntas, Junior - [Zapier y automatización No-Code](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/zapier-automation.md): 20 preguntas, Junior - [Python & Pandas - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/python-pandas-basics.md): 20 preguntas, Junior - [Google Sheets - Dashboards automatizados](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/google-sheets-dashboards.md): 20 preguntas, Mid-Level - [SQL - Subconsultas y CTEs](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-subqueries-ctes.md): 20 preguntas, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-window-functions.md): 20 preguntas, Mid-Level - [BigQuery - Funcionalidades avanzadas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/bigquery-advanced.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/data-modeling.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Análisis de funnels y conversión](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/funnel-analysis.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Análisis de cohortes y retención](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/cohort-retention.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Google Tag Manager y tracking](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/gtm-tracking.md): 20 preguntas, Mid-Level - [APIs y webhooks](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/apis-webhooks.md): 20 preguntas, Mid-Level - [dbt - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/dbt-fundamentals.md): 20 preguntas, Mid-Level - [AB Testing y estadística aplicada](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/ab-testing.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/looker-studio.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Power BI - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/power-bi-fundamentals.md): 20 preguntas, Mid-Level - [SQL - Consultas analíticas avanzadas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-advanced-analytics.md): 20 preguntas, Senior - [dbt - Funciones avanzadas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/dbt-advanced.md): 20 preguntas, Senior - [Power BI - DAX y dashboards avanzados](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/power-bi-dax.md): 20 preguntas, Senior - [Python Analytics - Análisis avanzado y ML](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/python-analytics-advanced.md): 20 preguntas, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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