Gratis y onlineGenerador de gráficos de dispersión con IA para CSV y Excel
Cómo crear un gráfico de dispersión con IA
Prepara datos emparejados
Referencia la hoja de cálculo
Comprueba el primer gráfico
Ajusta y exporta
Creado para pasar de datos a gráficos
Empieza con CSV o Excel
Referencia hojas de cálculo en vez de volver a escribir tablas largas. Indica a Mew Design qué hoja o columnas con nombre contienen los pares que quieres representar.
Asigna X e Y con lenguaje natural
Explica la pregunta que plantean los datos y asigna X, Y, color por categoría y tamaño opcional. Este creador de gráficos de dispersión con IA convierte la petición en una dirección visual clara.
Muestra grupos, atípicos y burbujas
Separa cohortes por color, usa una tercera métrica para el tamaño, reduce solapamientos con puntos pequeños y transparentes o etiqueta solo observaciones relevantes.
Mejora la explicación conversando
Usa Chat Edit para renombrar ejes, cambiar rangos, mover leyendas, simplificar cuadrículas, añadir notas o pedir una línea de mejor ajuste discreta sin rehacer el gráfico.
Mantén verificables las conclusiones
El generador gratuito ayuda a preparar la visualización, pero debes verificar valores, ecuaciones, R², unidades e interpretaciones. Para ampliar el análisis, prueba el generador de estadísticas con IA.
Integra el gráfico en una historia
Usa el gráfico verificado en un conjunto de gráficos con IA, una infografía o un póster académico, y expórtalo para tu público.
Comprueba los datos antes de graficar
- Comprueba los pares: Confirma que cada fila representa una observación y que las celdas X e Y elegidas son numéricas, están alineadas y utilizan las unidades previstas.
- Resuelve los valores ausentes: Decide si deben excluirse celdas vacías, filas duplicadas o valores no válidos. El gráfico no debe inventar, interpolar ni reordenar observaciones sin avisar.
- Usa escalas honestas: Revisa los límites de los ejes y usa escala logarítmica solo cuando el rango y la audiencia lo justifiquen. Las líneas de tendencia y R² no prueban causalidad.
- Reduce la saturación visual: En datos densos, prueba puntos pequeños, menor opacidad, colores por grupo, etiquetas selectivas u otro gráfico como hexbin en vez de etiquetar cada marca.
Ejemplos de dispersión para preguntas reales
Rendimiento de marketing: compara inversión publicitaria y tasa de conversión, colorea campañas por canal y etiqueta el mayor valor atípico para una revisión trimestral.
Precios de vivienda: representa superficie frente a precio de venta, separa barrios por color y usa transparencia para mostrar solapamientos en un informe de mercado.
Resultados de estudiantes: compara horas semanales de estudio y notas, incluye unidades y una línea de mejor ajuste discreta para una diapositiva de clase.
Figura de investigación: representa temperatura frente a crecimiento vegetal por tratamiento, conserva las mediciones y usa etiquetas de publicación sin una tendencia no justificada.
Gráfico de burbujas de clientes: cruza satisfacción y retención, dimensiona por número de clientes y añade cuadrantes de referencia para comparar planes.
Evaluación de modelos de IA: compara latencia y precisión, colorea por familia, etiqueta puntos Pareto-eficientes y usa escala logarítmica solo si el rango lo exige.