Juan, ¿qué hay que estudiar para saber exactamente cuales son los gráficos más adecuados en cada una de las situaciones ?¿o se parende con práctica?
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When we are faced with data and charts, it is crucial to understand how metrics relate to each other. While we might sometimes assume connections that don't exist, when we explore data correctly we can discover correlations that help us make more informed decisions. This article discusses how to create and understand these relationships by using scatterplots and combo charts to make crucial business and data analysis decisions.
A scatter plot is a powerful visual tool that allows us to understand the relationship between two variables, in this case, metrics. Here, I explain how an analysis can be performed using a scatter plot to identify patterns and inverse relationships.
To illustrate how one metric can affect another, consider the following example: is it true that more expensive products have fewer transactions?
Selecting the right metrics: In this case, to measure product price, we need to select therevenue
metric. Then, we look for the number oftransactions
.
Build the scatter plot:
# Example of data representationX-axis: Product price (revenue per product)Y-axis: Number of transactions.
Interpretation of the graph: We can observe an inverse relationship, i.e. the more expensive a product is, the fewer transactions it has. On the left side of the graph, we find cheaper products and a higher number of transactions. As we move to the right, more expensive products show fewer transactions.
For day-to-day analysis of ad spend and associated conversions, combo charts are extremely effective. They allow you to compare metrics that would otherwise not be easily comparable due to their different value scales.
Consider the following scenario: advertising spending is suspected to be related to conversions throughout the day.
Defining the dimension of interest: For this analysis, the key dimension is "time", specifically "hours of the day".
Use of appropriate data: A data source is selected that allows mixing multiple metrics. In this case, the source that provides both spend(cost
) and conversions is required.
Data visualization: Create a chart in which the hour dimensions organize the data to range from 0 to 24 hours.
Customize the chart: Adjust the style of the chart to ensure comparability, adjusting the conversions axis so that it is represented on the right side of the chart.
Interpret results: Identify inefficiencies, such as times when ad spend does not produce corresponding conversions and observe patterns useful when planning marketing strategies, such as the case observed at 8 p.m. where less is spent, but more conversions are generated.
There are several types of charts that can be used to analyze relationships between variables, from scatter charts to combo charts. Each type offers specific attributes that should be considered depending on the data analysis questions you are seeking to answer.
Scatter plots are ideal for:
While the combined graphs are useful for:
Although illustrated charts are particularly effective for certain analyses, there are multiple types of charts that can fulfill different visual and analytical needs in your data analysis journey.
As you become familiar with how to interpret different charts and identify relationships, you will develop invaluable analytical skills that will allow you to make more informed, efficient and effective decisions. Continue to explore, learn and be curious to master data analysis and metric relationships!
Contributions 18
Questions 2
Juan, ¿qué hay que estudiar para saber exactamente cuales son los gráficos más adecuados en cada una de las situaciones ?¿o se parende con práctica?
Hay que manipular bastante la herramienta para saber cual escoger esa es la cosa aqui
A veces los datos pueden tener coincidencias que pueden ser solo eso, coincidencias, más no relaciones, recomiendo este video de Quantum Fracture (en el min 1:03) que explica bastante bien este tema: https://youtu.be/JQHtjT-_c7U?t=63
Para las métricas de la gráfica de dispersión (en español e inglés):
Llevo casi un mes con Platzi, ya completé 8 cursos y aprobé todos los exámenes pero ninguno me voló la cabeza como este.
Cuando tenía clases de economía siempre me decia la maestra que la pendiente de demanda nunca era una linea recta, sino que solia ser una curva. Y por primera vez en mi vida veo con datos reales ese comportamiento interesante.
¿Por qué la visualización de datos y la narración de datos son las principales habilidades de datos para 2021?
Los investigadores de datos y los analistas de datos tienen información útil, pero si los usuarios y clientes no pueden comprender esta valiosa información, es inútil. Por lo tanto, se recomienda presentar todos los datos de una manera fácil de usar que todas las personas puedan comprender. Es por eso que la visualización de datos entra en escena para resolver este problema. Se cita que “una imagen vale más que mil palabras”. Entonces, la visualización de datos ayuda a pintar esa imagen que puede fomentar una mayor comprensión.
Artículo completo: https://onyxdata.co.uk/why-data-visualization-and-data-storytelling-are-the-top-data-skills-for-2021/
Los economistas usan una métrica llamada PROPENSIÓN MARGINAL AL CONSUMO: que porcentaje de cada peso adicional al ingreso se destina al consumo.
Tiene su contraparte PROPENSIÓN MARGINAL AL AHORRO, entre las dos suman 1 a menos que ocupen el ingreso en una tercera opción, que podría ser a la INVERSIÓN.
BOOK RECOMMENDATION: Story telling with data by Knaflic
ya iba a decir “con razón no viajo nada si mido metro y medio” 🤣🤣🤣🤣
Correlacion no implica causalidad!
Puff, una locura este profe, aplaudo de pie
“Correlación no implica causalidad”
Sigo sin entender cómo puedo eliminar o configurar los NOT SET, ¿Alguien puede ayudarme?
No he trabajado mucho con estos gráficos, cuales son las ventajas de usarlos en un informe corporativo
Excelente clase y forma de explicar. El ejemplo de correlación altura/viajes maravilloso.
😃
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