Conociendo Google Data Studio

1

Por qué aprender Google Data Studio y que aprenderás

2

¿Qué es Google Data Studio y cuáles son sus beneficios?

3

Casos de uso de Google Data Studio

4

Crea tu cuenta en Google Data Studio y conecta una hoja de Google Sheets

5

Conexión a otras fuentes de datos

Tus primeros reportes de marketing digital con Google Data Studio

6

Diferencia entre métricas y dimensiones

7

Crea un reporte con Google Analytics

8

Crea un reporte de SEO con Google Search Console

9

Reporte Google Ads: creación de filtro y métrica de costo total de campaña

10

Reporte de Google Ads: piechart, mapa y gráfico de doble eje

11

Reporte de Google Ads: embudo

12

Crea un reporte de audiencias de YouTube

Hacks de Google Data Studio

13

Crea reportes en segundos con plantillas gratuitas

14

Control de filtros y métricas opcionales

15

Comparte, descarga y embebe tus reportes

16

Crea dimensiones de tiempo desde Google Data Studio

17

Añade filtros a cada visualización

18

Lo que debes saber de SQL para usar Google Data Studio

19

Datos combinados con Google Data Studio

20

Crea tus propias métricas con campos calculados

21

Crea tus propias dimensiones con expresiones regulares

22

Mide el uso de tus reportes

23

Resultados de Google Data Studio en Analytics

Aprende a elegir y crear gráficos para visualizar tus datos

24

Aprende a elegir y crear gráficos

25

Creación de mapas de calor, gráfico de áreas y mapa de árbol

26

Creación de gráficos de relación: doble eje y dispersión

27

Visualizaciones creadas por la comunidad de Google Data Studio

Crea reportes personalizados con otras fuentes de datos

28

Introducción a Supermetrics: añade otras fuentes de datos

29

Reportes de Facebook Ads

30

Nuevo reporte de Facebook Ads

31

Reportes de Instagram

32

Reportes de Google My Business

Crea reportes usando Google Sheets

33

Aprende a encontrar data sets públicos

34

Crea reportes en Google Data Studio utilizando Google Sheets

Cierre

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Siguientes pasos

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Creación de gráficos de relación: doble eje y dispersión

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How does the relationship between metrics influence our decisions?

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.

How do I set up a scatterplot to understand relationships?

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?

  1. Selecting the right metrics: In this case, to measure product price, we need to select therevenue metric. Then, we look for the number oftransactions.

  2. Build the scatter plot:

    # Example of data representationX-axis: Product price (revenue per product)Y-axis: Number of transactions.
  3. 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.

How useful is a combo chart in advertising management?

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.

  1. Defining the dimension of interest: For this analysis, the key dimension is "time", specifically "hours of the day".

  2. 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.

  3. Data visualization: Create a chart in which the hour dimensions organize the data to range from 0 to 24 hours.

  4. 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.

  5. 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.

What types of charts are suitable for different types of analysis?

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:

  • Identifying direct or inverse correlations.
  • Reviewing the behavior of various metrics as a variable changes.

While the combined graphs are useful for:

  • Comparing metrics with different scales.
  • Review trends on a daily or time period basis.

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

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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):

  • Ingresos de productos por compra (Product Revenue per purchase), métrica de eje X
  • Compras únicas (Unique Purchases), métrica de eje Y

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.

😃