Introducci贸n: fundamentos de la visualizaci贸n de datos

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驴Qu茅 aprender谩s sobre la visualizaci贸n de datos?

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驴Qu茅 es la visualizaci贸n de datos?

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Florence Nightingale y la dama de la l谩mpara

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Retos para aprender visualizaci贸n de datos

5

Importancia de la visualizaci贸n de datos: disminuye la carga cognitiva

6

Herramientas para visualizar datos: Excel, Tableau, Power BI, Google Analytics, Google Data Studio

7

驴C贸mo usar correctamente una gr谩fica? Ejemplos y usos de visualizaciones

8

Buenas pr谩cticas para visualizaci贸n de datos: user personas, mentiras estad铆sticas y principios de Gestalt

9

Caso Target: conflictos de 茅tica en la ciencia de datos y Big Data

Elige la gr谩fica correcta para tus reportes

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Gr谩fica de barras

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Gr谩fica de pie

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Gr谩fica de dispersi贸n

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Gr谩fica de burbujas

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Gr谩fica de mapas

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Tipos de mapas: isol铆neas, coropletas, diagramas, anam贸rficos

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Gr谩fica de heat map o mapas de calor

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Gr谩fica de tablas

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Importancia del storytelling en la visualizaci贸n de datos

Data Visualization para Business Intelligence

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驴C贸mo afecta la visualizaci贸n de datos en tu negocio?

20

Explora, descubre, pregunta: toma decisiones inteligentes con an谩lisis de datos

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Pr谩ctica: an谩lisis y exploraci贸n de datos

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Pr谩ctica: storytelling para contar historias con datos

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Caso Walmart: integra visualizaci贸n de datos y Big Data con inteligencia de negocios

Flujo de trabajo y etapas del Business Intelligence

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Recolecci贸n de datos

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Limpieza de datos

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Exploraci贸n de datos

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Creaci贸n de gr谩ficas y visualizaciones

28

Generaci贸n de reportes con storytelling

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Define objetivos SMART con KPIs o Key Performance Indicators

Recomendaciones finales para Visualizaci贸n de Datos

30

Caso Orbitz: beneficios de una cultura data-driven o basada en datos

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Importancia de la visualizaci贸n de datos: disminuye la carga cognitiva

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Les comparto un video de Ter en donde explica 5 diagramas que cambiaron el mundo, entre mis favoritos est谩n el que se utiliz贸 para representar los casos de c贸lera en la epidemia de 1848 en Londres y el utilizado por Napoleon para representar las bajas en la guerra, tomando en cuenta el recorrido que el tiempo, recorrido (y su direcci贸n) y el n煤mero de bajas.

https://www.youtube.com/watch?v=bFRyGrZUoUs

El Caso de John Snow y el estudio del origen del C贸lera en Londres en 1848 quien descubri贸 que los casos aumentaban alrededor de una de las fuentes de agua.

Bas谩ndose en el registro de las defunciones por c贸lera ocurridas en la epidemia de 1848-49, Snow observ贸 que los distritos de la zona sur de Londres presentaban la mayor cantidad de casos en t茅rminos absolutos y registraban la m谩s alta tasa de mortalidad, muy superior a la del resto de la ciudad. Snow observ贸 que los habitantes del sur de Londres obten铆an agua para beber r铆o abajo del T谩mesis, lugar donde las aguas estaban altamente contaminadas por recibir las alcantarillas de la ciudad, a diferencia de los habitantes de las otras zonas de Londres, quienes la obten铆an de un sector menos contaminado, aguas arriba. Fue pionero en el uso de metodolog铆as de investigaci贸n epidemiol贸gica moderna, como la implementaci贸n de encuestas y la epidemiolog铆a espacial, mediante el mapeo.

Fuente: https://eldiariodesalud.com/catedra/epidemiologia-y-anestesia-john-snow

Para los humanos es muy dif铆cil retener informaci贸n de una manera no estructurada, por lo cual utilizamos patrones o distintos m茅todos de percepci贸n visual que nos permiten retener de una forma mas sencilla la informaci贸n que se nos esta presentando.

Carga cognitiva

Es el esfuerzo que tenemos que hacer para retener la informaci贸n. A mayor carga cognitiva, mayor esfuerzo para retener informaci贸n, y a menor carga menor esfuerzo para retener. Existen varios m茅todos para reducir la carga.

La visualizaci贸n efectiva y una carga cognitiva baja, nos ayuda a entender nuestra informaci贸n. Y poder entregar a nuestra audiencia un mensaje adecuado y de forma eficiente, ademas de poder retenerlo de una manera muy sencilla.

Ben Shneiderman (inform谩tico聽estadounidense ): 鈥淟a visualizaci贸n te da respuestas a preguntas que no sabias que tenias鈥.

Es importante entender que al momento de hacer visualizaciones de datos, asumimos un rol importante, ya que cada vez que comunicamos los datos, existe una audiencia que va a recibir de forma directa o indirecta nuestro mensaje. Siempre debemos evitar el sesgo en todo momento.

Importancia de la visualizaci贸n de datos: disminuye la carga cognitiva


La carga cognitiva es el esfuerzo que se tiene que hacer para retener la informaci贸n:

  • Mayor carga cognitiva 鈫 Mayor esfuerzo para retener la informaci贸n

  • Menor carga cognitiva 鈫 Menor esfuerzo para retener la informaci贸n
    La visualizaci贸n efectiva nos ayuda a entender nuestra informaci贸n. Esto nos permite entregar el mensaje de forma eficiente a nuestra audiencia de forma adecuada.
    "Visualization gives you answers to questions you didn鈥檛 know you had." - Ben Shneiderman
    Cuando hacemos una visualizaci贸n de datos asumimos un rol importante porque existe una audiencia que va a recibir de forma directa o indirecta nuestro mensaje. No se deben permitir sesgos personales y dejar que los datos hablen con la verdad.


Reto: grandes visualizaciones de datos.
Hablando de Ingenier铆a qu铆mica (que es lo que estudi茅), una visualizaci贸n importe son los diagramas de composici贸n. Por ejemplo, el diagrama ternario, en este caso de l铆quidos, nos permite ver como es el comportamiento de una mezcla a determinadas condiciones de presi贸n y temperatura, y con ello podemos tener una idea de somo dise帽ar un sistema para separar los componentes de la mezcla.

Aqu铆 les dejo una visualizaci贸n de los puestos de tacos que existen en M茅xico. S茅 que no es de las grandes de la historia pero, se me hizo divertida y sin duda es una gran visualizaci贸n.

(La viz la obtuve de este enlace https://www.milenio.com/negocios/mapa-puestos-tacos-ve-cielo-mexico. Al autor de la misma lo pueden encontrar en twitter como @datavizero) 馃槃

Considero que la visualizaci贸n de datos hecho por John Snow (no el de GOT) fue una de las m谩s importantes de las historias porque marc贸 un est谩ndard para el mappeo de brotes epidemiol贸gicos. En su caso, sobre brotes de colera en Londres:

Selfiecity Visualizaci贸n de datos a las selfies
Una de las modas m谩s importantes de los 煤ltimos a帽os que han acaparado la atenci贸n digital han sido las redes sociales.

En ellas, mostramos y compartimos una visi贸n de nuestra vida con el mundo. Esta etapa ha posicionado a una toma fotogr谩fica como protagonista, no es otra que la conocida 鈥淪elfie鈥.

Esta se trata de un autoretrato fotogr谩fico.

Para analizar este fen贸meno lleg贸 Selfiecity. Este estudio ofrece un panorama amplio de los datos de selfis en el contexto de un fen贸meno de car谩cter global.

En 茅l se representan de forma gr谩fica el an谩lisis de m谩s de 120.000 selfis tomadas alrededor del mundo para entender c贸mo se toman estas fotograf铆as las personas.

En 茅l se pueden analizar tendencias y patrones que van desde la inclinaci贸n de la cabeza, la frecuencia, el estado de 谩nimo, la frecuencia en la que son tomadas entre otros. Las comparaciones entre los datos obtenidos permiten entender patrones diferenciales entre regiones y culturas sumamente interesantes.

Un gran aporte a la historia sobre visualizaci贸n de datos fue el recorrido de Napole贸n.

En la ciencia de datos tambi茅n es importante para ver la distribuci贸n de los datos, por ejemplo en esta imagen todos los conjuntos de datos tienen la misma media, la misma desviaci贸n est谩ndar y comparten una misma correlaci贸n en sus variables, sin embargo una vez que son graficados resaltan sus diferencias 馃槃

https://www.autodesk.com/research/publications/same-stats-different-graphs

Les dejo el link a un hilo de twitter que ir茅 nutriendo con el curso:
https://twitter.com/SalvadorCN_/status/1357905327115677697?s=20

Visualizaci贸n por: Oficina de Administraci贸n y Presupuesto de EE. UU. (2016)

Este grafico fue usado por el gobierno de EE.UU creado durante la presidencia de Barack Obama para desglosar visualmente el presupuesto del 2016 y poner a los programas de gobierno en contexto.

Este tipo de gr谩ficos se hizo importante porque despu茅s de eso una gran potencia mundial adopto la visualizaci贸n de datos interactivos como una forma de comunicarse con los contribuyentes y decirles a donde ir谩n sus impuestos . De forma sencilla y clara ya que estos temas son complicados y dif铆ciles de entender.

El nuevo gr谩fico de la historia

El curso de la historia ha sido siempre una de las materias m谩s interesantes de analizar para el hombre.

En el nuevo gr谩fico de la historia Joseph Priestley realiza la representaci贸n de una escala temporal en el cual de una forma muy innovadora realiza una narraci贸n completamente visual del curso de la historia.

En esta visualizaci贸n Priestley se apoya en el uso de colores y formas para hacer m谩s clara la interpretaci贸n del mismo.

La carga cognitiva es el esfuerzo que tenemos que hacer para poder retener la informaci贸n.
IF carga_Cognitiva IS Alta
THEN
Esfuerzo_Para_Retener_Informacion++
IF NOT
Esfuerzo_Para_Retener_Informacion鈥

En 1869, el ingeniero franc茅s Charles Joseph Minard public贸 un mapa figurativo sobre la invasi贸n del ej茅rcito de Napole贸n al Imperio Ruso en 1812. Es considerado una de las primeras infograf铆as modernas y traza variables tales como el tama帽o, localizaci贸n y avance del ej茅rcito franc茅s. Por ejemplo, en rojo se mostraban las tropas durante la invasi贸n, en negro las tropas ya en retirada, y por si fuera poco, cada mil铆metro representaba 10 mil hombres.
De esta forma, podemos ver que, de las tropas napole贸nicas, solamente 10 mil hombres pudieron volver a cruzar el r铆o Niemen de regreso. Las bajas acumuladas constituyeron el 98% del ej茅rcito en 6 meses. Adem谩s, Minard escribi贸 una cr贸nica de la ca铆da de las temperaturas desde octubre hasta diciembre de ese a帽o.

Fuente: https://www.abc.es/20121019/cultura/abci-napoleon-rusia-bicentenario-minard-201210182015.html

Eclipses solares hasta el 2080

Entre los fen贸menos m谩s impresionantes observables por el hombre a nivel astron贸mico est谩n los Eclipses Solares. El medio norteamericano Washington Post creo una incre铆ble visualizaci贸n interactiva del mundo que muestra el recorrido de los pr贸ximos eclipses solares visualizables hasta el a帽o 2080.

El fin es reducir la carga cognitiva al m谩ximo as铆 aseguramos que el mensaje llegue y sea retenido.

Chart of Biography de Joseph Priestley revolucion贸 la manera de registrar la historia. En este link vienen mas ejemplos de visualizaciones de datos desde la pinturas rupestres hasta los primeros mapas. Visualizacion de datos

Participaci贸n de g茅nero en guiones de p茅liculas
Polygraph (sitio web) realiz贸 visualizaciones gr谩ficas con el fin de explorar la desigualdad de g茅nero en el cine.
Para la construcci贸n de las visualizaciones se realiz贸 un an谩lisis de las pel铆culas m谩s taquilleras de todos los eimpos y se compar贸 con la cantidad de l铆neas de di谩logo de personajes femeninos y masculinos. Se encontraron descubrimientos bastante preocupantes para los defensores de la igualdad de g茅nero.

1800 d. C. El educador y erudito ingl茅s del siglo XVIII Joseph Priestley ten铆a una meta ambiciosa: ense帽ar a sus estudiantes la relaci贸n entre las naciones del pasado y las personas que las definieron. Su creaci贸n termin贸 convirti茅ndose en dos vistas separadas, pero relacionadas entre s铆. Combinadas, cuentan una historia intricada. En ellas, se explican y documentan tanto el surgimiento como la ca铆da de los imperios, y los pensadores 煤nicos que definieron a esas naciones. A modo de ejemplo, observe los grupos de biograf铆as y c贸mo se relacionan con los momentos m谩s importantes de la historia de la humanidad: los griegos, los romanos, la Ilustraci贸n, etc

La visualizaci贸n de datos, para el COVID 19 de la universidad de Hopkins. https://coronavirus.jhu.edu/map.html

la visualizaci贸n te da respuestas a preguntas que no conoc铆as. (Ben Shneiderman)

A mayor carga cognitiva, mayor esfuerzo para retener la informaci贸n.

Gapminder de Hans Rosling

cient铆fico sueco Hans Rosling hab铆a estado trabajando con datos de desarrollo durante m谩s de 30 a帽os. Sin embargo, necesit贸 una excelente visualizaci贸n y una charla TED en 2007 para poder compartir su pasi贸n con el mundo. En su visualizaci贸n original (que ahora es solo una de sus tantas visualizaciones), muestra la relaci贸n entre los ingresos y la expectativa de vida en 200 pa铆ses durante 200 a帽os, en solo cuatro minutos. Los datos son simples, pero la narraci贸n visual de Rosling transform贸 el modo de presentarlos.
Fuente:https://www.tableau.com/es-es/learn/whitepapers/5-most-influential-visualizations

Siguiendo con la linea de visualizaci贸n de datos, a principios del a帽o 2023 se hizo un mapa mundial con las profesiones u ocupaciones mas buscadas por los usuarios en google, as铆 salimos en nuestra querida Latam :麓(

Se conoce como diagrama de Gantt a la herramienta gr谩fica cuyo objetivo es exponer el tiempo de duraci贸n o dedicaci贸n provisto para diferentes tareas o actividades. Trabaja con un eje temporal y un eje de actividades.
En 1886 Karol Adamiecki desarroll贸 un nuevo medio de representaci贸n gr谩fica de procesos interdependientes que se dise帽an con el fin de mejorar la visibilidad de los programas de producci贸n. Dada la posici贸n de cada tarea a lo largo del tiempo hace que se puedan identificar las relaciones e interdependencias, lo llamo el harmonogram o harmonograf. Sin embargo, public贸 el art铆culo descriptivo en pol谩co y ruso, idiomas poco conocidos en el mundo de habla inglesa. Un m茅todo similar se hab铆a popularizado en occidente por Henry Gantt, la carta de Adamiecki es ahora m谩s com煤nmente conocida en ingl茅s como el diagrama de Gantt, ya que fue Henry Laurence Gantt quien, entre 1910 y 1915, modific贸 y divulg贸 este tipo de diagrama en occidente.
Hoy en d铆a se puede elaborar un diagrama de Gantt con una hoja de c谩lculo de una manera muy sencilla, mediante m煤ltiples herramientas de ofim谩tica.

Les traigo el surgimiento de las candlesticks (velas japonesas en espa帽ol).

Un hombre adinerado de Jap贸n, Munehisa Homma, empez贸 a comerciar en la bolsa de arroz cerca del a帽o 1750. Con el fin de optimizar sus ganancias, aprendi贸 a reconocer los patrones de comportamiento del precio del arroz. Para esto consolid贸 los datos del comportamiento del precio en una candlesitck, la cual contiene: datos de apertura y cierra del precio, adem谩s del precio m谩ximo y m铆nimo alcanzado durante una sesi贸n de tiempo.

This is a graph from Wired magazine that shows the reasons for calling the 911 NY line during the day. In this visualization the narrative was too significant to get the general info understood by the people, not the values, this is not a research publication.

<Visualization gives you answers to questions you didn't know you had>

la tarea:
En 1854 John Snow ilustr贸 su revolucionario mapa sobre la epidemia de c贸lera en Londres que ayud贸 a mitigar dicha epidemia.

鈥淓vitar el sesgo en todo momento鈥, muy importante.

Un aporte a la visualizaci贸n de datos a considerar es el de W.E.B. Du Bois, qui茅n dio a conocer el progreso de de los afroamericanos en las post emancipaci贸n de Estados Unidos.
Durante el siglo XVIII, sin software o computadoras actuales, Du Bois present贸 una colecci贸n a mano gr谩ficas con data de censos y entrevistas.

Fuente: https://blog.panoply.io/history-of-data-visualization

Encontr茅 el siguiente art铆culo, el cual nos muestran las 5 visualizaciones de datos m谩s influyentes para la humanidad. Pues ayudaron a tomar decisiones en momentos cr铆ticos de la historia: 1\. Mapa de c贸lera en Londres por John Snow: Detect贸 que el suministro de agua era el que estaba propagando la enfermedad a trav茅s de gr谩ficos de barras. 2\. Gapminder de Hans Rosling: Represent贸 la relaci贸n entre ingresos y expectativas de vida en 200 pa铆ses durante 200 a帽os. 3.Marcha hacia Mosc煤 por Charles Minard: Muestra que el fr铆o fue la causal de muerte del 98% del ejercito de Napole贸n en su conquista a Mosc煤. 4\. La mortalidad de la guerra por Florence Nightingale: Enfermera que ayudo a mejorar el sistema de salubridad de los hospitales durante la guerra de crimea, pues sus pacientes mor铆an en mayor cantidad debido a enfermedades infecciosas que por las mismas heridas de guerra, al demostrar la causal de las muertes el gobierno brit谩nico mejoro las condiciones de salubridad en los hospitales. 5\. Gr谩fico de biograf铆a por Joseph Priestley: un maestro que buscaba hacer entender a sus alumnos la relaci贸n de las personas famosas que definieron a las naciones antiguas, en 茅l se relacionan la cronolog铆a de m谩s de 2.000 personas. Dej贸 el link por s铆 les interesa leer este art铆culo. [**https://www.tableau.com/es-es/learn/whitepapers/5-most-influential-visualizations**](https://www.tableau.com/es-es/learn/whitepapers/5-most-influential-visualizations)

La percepci贸n de los suicidios cambio debido a Emile Durkheim, que analiz贸 las estad铆sticas y patrones y nos dio como resultado cuatro tipos de suicidios:

  1. Suicidio an贸mico: Cualquier cambio en la vida de las personas es estresante (Kurt Cobain)
  2. Suicidio ego铆sta: personas desarraigadas y sin v铆nculos sociales.
  3. Suicidio altruista: cu谩ndo alguien se sacrifica por el bienestar de otros (tipo un soldado que va a morir a la guerra)
  4. Suicido fatalista: cuando no hay forma de cambiar el curso de la vid actual (tipo c谩ncer terminal)

1854 鈥 Mapas de Jhon Snow, Jhon Snow cre贸 un mapa de la ciudad de Londres que mostraba los puntos de agua donde se hab铆an producido casos de c贸lera. Esto ayudo a identificar la fuente de la epidemia y a tomar medidas para prevenir futuros brotes.
1869 鈥 Gr谩fico de Charles Minard, Charles Minard cre贸 un gr谩fico que mostraba la p茅rdida de hombres en la invasi贸n napole贸nica de Rusia. El gr谩fico combinaba informaci贸n geogr谩fica, temporal y num茅rica para ilustrar de manera clara la escala de la cat谩strofe.
2005 鈥 Mapas de Google Earth, Google Earth es una herramienta de visualizaci贸n de datos geogr谩ficos que permite a los usuarios explorar el mundo en 3D y ver im谩genes satelitales de cualquier lugar del planeta. Han tenido un gran impacto en la forma en que las personas entienden e interact煤an con el mundo a su alrededor, y ha sido utilizado en una gran variedad de campos, desde la planificaci贸n urbana hasta la conservaci贸n ambiental.
2006 鈥 Mapa de Hans Rosling, Hans Roling present una serie de visualizaciones de datos que mostraban c贸mo el mundo hab铆a cambiado en t茅rminos de desarrollo econ贸mico y salud. Sus visualizaciones ayudaron a desafiar muchas de las percepciones err贸neas sobre los pa铆ses en desarrollo y a promover una comprensi贸n m谩s precisa de los desaf铆os y oportunidades globales.
Diagramas de Fases, los diagramas de fases son una herramienta com煤nmente utilizada en la ingenier铆a qu铆mica para visualizar las condiciones en las que diferentes componentes de una mezcla est谩n en equilibrio. Estos diagramas son 煤tiles para entender c贸mo las condiciones de presi贸n y temperatura afectan a las reacciones qu铆micas y a la separaci贸n de componentes.
Mapas de procesos, los mapas de procesos son una herramienta utilizada para representar de manera gr谩fica los diferentes procesos y operaciones que ocurren en una planta qu铆mica. Estos mapas ayudan a loa ingenieros a entender las interacciones entre los diferentes componentes del proceso y a identificar posibles cuellos de botella o problemas de seguridad.
Mapas mentales, estos permiten a los estudiantes organizar y relacionar conceptos de manera visual, lo que ayuda a mejorar la comprensi贸n y la retenci贸n.

Fueron muy importantes y lo siguen siendo, las siguientes visualizaciones de datos:
Los diferentes gr谩ficos que se generan por las fluctuaciones de los precios de las acciones de las empresas en la bolsa de valores
La visualizaci贸n en forma de gr谩fico de las cantidades de personas infectadas o fallecidas a ra铆z del COVID19

Eclipses solares hasta el 2080
Entre los fen贸menos m谩s impresionantes observables por el hombre a nivel astron贸mico est谩n los Eclipses Solares. El medio norteamericano Washington Post creo una incre铆ble visualizaci贸n interactiva del mundo que muestra el recorrido de los pr贸ximos eclipses solares visualizables hasta el a帽o 2080.

Importancia de la visualizaci贸n de datos
El poder visualizar los datos en gr谩ficos o esquemas disminuir谩 la carga cognitiva permitiendo captar m谩s r谩pido la informaci贸n.
La visualizaci贸n efectiva y una carga cognitiva baja nos ayuda a entender nuestra informaci贸n.
"Visualization gives you answers to questions you didn麓t know you had"
Haciendo uso de las visualizaciones de datos comunicaremos mejor.

Les comparto mis apuntes de esta clase:

A los seres humanos se nos hace dif铆cil interpretar datos que no est谩n estructurados, de ah铆 la importancia de la visualizaci贸n de datos, pues esta facilita la tarea de encontrar patrones en los datos e interpretarlos.

鈽戯笍 Carga cognitiva

El esfuerzo necesario para retener la informaci贸n. Mientras mayor sea la carga cognitiva mayor ser谩 el esfuerzo necesario para retener la informaci贸n.

鈩癸笍 Nota: Una buena visualizaci贸n acompa帽ada de una baja carga cognitiva va a permitir que las personas entiendan mejor la informaci贸n que les queremos transmitir.

Al trabajar con visualizaciones de datos es muy probable que se empiece a partir de una hip贸tesis y luego se analicen los datos y se creen visualizaciones para transmitir de forma clara y sencilla un mensaje a la audiencia, pero totalmente posible que al trabajar con las visualizaciones uno se de cuenta de que la hip贸tesis estaba mal y las cosas eran diferentes a lo que planteaba la hip贸tesis, lo cu谩l es totalmente normal.

鈩癸笍 Nota: al trabajar con visualizaciones de datos se tiene la responsabilidad de ser imparciales y transmitir la informaci贸n tal y como lo muestran los datos son sesgos.

Para los que vieron el video del profesor David McCandless ac谩 les dejo la web para la visualizaci贸n cientifica en los sumplementos: https://informationisbeautiful.net/visualizations/snake-oil-scientific-evidence-for-nutritional-supplements-vizsweet/
Enchenle un vistazo鈥 El caf茅 es poderoso y adem谩s hay otras gr谩ficas interesantes. 馃榾馃憤馃徏

Bart chart race
驴Para qu茅 es esto?
Utilice esta plantilla para visualizar las fortunas cambiantes de personas o grupos que compiten entre s铆, como candidatos pol铆ticos, poblaciones de pa铆ses o equipos de f煤tbol.
https://app.flourish.studio/@flourish/bar-chart-race

Uno de los beneficios es que reduce la carga cognitiva de esta manera al tener demarcado objetivos por l铆neas colores o figuras entiendes y retienes mas f谩cil los datos

esto hace que lo que quieras transmitir pueda ser mas f谩cil entendido o captado un ejemplo muy f谩cil que se me ocurre de la vida cotidiana es cuando hablas con alguien por mensajes de texto puede que esa persona este feliz o triste pero no lo sabes hasta que te lo dice o lo hace muy evidente mas sin en cambio al obtener una visualizaci贸n de su rostro inmediatamente nos damos cuenta de su estado de animo

Luigi Perozzo (1856鈥1916)
Luigi Perozzo was an Italian mathematician and statistician who stood out for being the first to introduce 3D graphical representations, showing the relationships between three variables on the same graph.
Perozzo published one of the first 3D representations of data showing the age group of the Swedish population between the 18th and 19th centuries.

https://medium.com/@Infogram/key-figures-in-the-history-of-data-visualization-30486681844c

Me encanta la inclusion de historia en las classes :hea

Reto Nro. 2
驴Qu茅 es la carga cognitiva?: es el esfuerzo que tenemos que hacer para poder retener la informaci贸n.

驴Es normal cambiar de hip贸tesis o suposiciones despu茅s de trabajar con nuestra fuente de datos? S铆, es normal porque cuando se trabaja con datos se puede encontrar que la hip贸tesis inicial se puede invalidar y ser谩 necesario el cambio de hip贸tesis y de perspectiva; esto sucede porque los datos hablan y no se debe ajustar nuestra hip贸tesis a los datos, sino que los datos nos dar谩n la hip贸tesis correcta.

驴Qu茅 grandes visualizaciones de datos han impactado en la historia de la humanidad?
En 1812, Napole贸n march贸 hacia Mosc煤 con el fin de conquistar la ciudad. Muri贸 el 98% de sus soldados. Cincuenta a帽os m谩s tarde, mientras su pa铆s anhelaba su antigua gloria imperial, el ingeniero parisino Charles Minard decidi贸 recordarles a todos los horrores de la guerra a trav茅s de los datos. Con una l铆nea de temperatura simple pero fascinante por debajo de la visualizaci贸n, se muestra c贸mo el fr铆o venci贸 en 煤ltima instancia al ej茅rcito de Napole贸n. Esta visualizaci贸n todav铆a inspira, a todo aquel que la ve, a preguntarse sobre el verdadero costo de la guerra.

Fuente: https://www.tableau.com/es-es/learn/whitepapers/5-most-influential-visualizations

Visualizacion te da respuestas a preguntas que no sabias que tenias.

Lo escribo por que me gusto la frase y la voy a repetir.

En 1644, se cree que el astr贸nomo flamenco Michael Florent Van Langren proporcion贸 la primera representaci贸n visual de las estad铆sticas. El gr谩fico de l铆neas unidimensional a continuaci贸n muestra las doce estimaciones conocidas de la diferencia de longitud entre Toledo y Roma, y 鈥嬧媏l nombre de cada astr贸nomo que proporcion贸 las estimaciones. Vale la pena se帽alar aqu铆 que, aunque Van Langren puede proporcionar esta informaci贸n en la tabla, en realidad muestra visualmente la gran diferencia en el valor estimado mediante el uso de gr谩ficos.

Fuente: https://www.dundas.com/resources/blogs/introduction-to-business-intelligence/brief-history-data-visualization

La **visualizaci贸n de datos** es crucial porque facilita la comprensi贸n r谩pida y eficiente de la informaci贸n, reduciendo la **carga cognitiva** al presentar datos complejos de manera visualmente intuitiva. Permite **identificar patrones** y tendencias de un vistazo, mejora la retenci贸n de informaci贸n y apoya la toma de decisiones informadas. Adem谩s, facilita la comunicaci贸n eficaz de resultados a audiencias no t茅cnicas y ayuda a detectar y resolver problemas r谩pidamente. Un ejemplo hist贸rico es Florence Nightingale, quien utiliz贸 **gr谩ficos** para demostrar las causas de mortalidad en la Guerra de Crimea, impulsando reformas sanitarias esenciales.
La carga cognitiva es ...Es el esfuerzo que tenemos que hacer para retener la informaci贸n Cambiar de hip贸tesis o suposiciones despu茅s de interactuar con la fuente de datos ...S铆, es completamente normal y a menudo es una parte necesaria del proceso de an谩lisis de datos. Cuando trabajamos con datos, nuestras hip贸tesis o suposiciones iniciales se basan en nuestro conocimiento previo y entendimiento del problema. Sin embargo, una vez que comenzamos a explorar y analizar los datos, podemos descubrir patrones, tendencias o anomal铆as que no anticipamos Lista de visualizaciones que tuvieron un gran impacto en la historia: ... Mapa de c贸lera en Londres por John Snow (1854): Este mapa mostr贸 la relaci贸n entre los casos de c贸lera y las fuentes de agua en Londres, lo que permiti贸 identificar la fuente de un brote de c贸lera y sent贸 las bases para la moderna epidemiolog铆a. Gapminder de Hans Rosling: Esta visualizaci贸n muestra la relaci贸n entre los ingresos y la expectativa de vida en 200 pa铆ses durante 200 a帽os. Los datos son simples, pero la narraci贸n visual de Rosling transform贸 el modo de presentarlos. Marcha hacia Mosc煤 por Charles Minard (1869): Este gr谩fico muestra el tama帽o del ej茅rcito de Napole贸n en su marcha hacia Mosc煤 y su posterior retirada, con la temperatura a lo largo de la ruta. Es un ejemplo temprano de c贸mo se pueden representar m煤ltiples variables en una sola visualizaci贸n. La mortalidad de la guerra por Florence Nightingale (1855): Nightingale utiliz贸 lo que ahora se conoce como un 鈥渄iagrama de 谩rea polar鈥 para mostrar que m谩s soldados estaban muriendo de enfermedades infecciosas que de heridas de batalla durante la Guerra de Crimea. Gr谩fico de biograf铆a por Joseph Priestley: Este gr谩fico muestra las vidas de personajes hist贸ricos famosos en una l铆nea de tiempo, proporcionando una forma visual de comparar la duraci贸n y el solapamiento de sus vidas.
驴Por que es importante la visualizaci贸n de datos? Al ser humano le cuesta mucho trabajo retener informaci贸n, es por eso que, al mostrar la informaci贸n de una manera m谩s gr谩fica y visual, nos es mucho m谩s f谩cil entender y retener dicha informaci贸n. Carga cognitiva: esfuerzo que debemos hacer para retener la informaci贸n. A menor carga cognitiva en nuestro mensaje, menor esfuerzo har谩 la audiencia para retenerlo y entenderlo. "La visualizaci贸n te da respuestas a preguntas que no sab铆as que ten铆as". Acost煤mbrate a cambiar de hip贸tesis y estar abierto a nueva informaci贸n, ya que muchas veces lo que suponemos no termina siendo lo correcto y nos podemos dar cuenta de esto gracias a la visualizaci贸n de datos. Ten en mente siempre que eres un medio, un canal, un intermediario, entre los datos y tu audiencia. Debes dejar que los datos hablen por ellos mismos y no dejarte llevar por preferencias personales en tu trabajo como analista de BI.
La visualizaci贸n de datos es **esencial** porque proporciona una representaci贸n gr谩fica que facilita la **comprensi贸n r谩pida** y profunda de grandes conjuntos de datos, permitiendo una comunicaci贸n efectiva de hallazgos, una **toma de decisiones informada** y la identificaci贸n de anomal铆as. Adem谩s, fomenta la **exploraci贸n de insights,** mejora la narrativa de informes y **apoya la retenci贸n de informaci贸n**, lo que la convierte en una herramienta fundamental en entornos profesionales, cient铆ficos y acad茅micos.

La importancia de la visualizaci贸n de datos en la reducci贸n de la carga cognitiva radica en su capacidad para facilitar la comprensi贸n, la retenci贸n y el an谩lisis de la informaci贸n. Esto es crucial en el mundo moderno donde la informaci贸n es abundante y la capacidad de procesarla de manera efectiva es un factor determinante.

**El diagrama de flujo del Ej茅rcito de Napole贸n de Charles Joseph Minard (1869)**: Este gr谩fico es un cl谩sico en el campo de la visualizaci贸n de datos y muestra el desastroso avance de Napole贸n hacia Mosc煤 en 1812. Minard represent贸 la disminuci贸n dram谩tica del tama帽o del ej茅rcito (representado por la anchura de la l铆nea en el gr谩fico) a medida que avanzaban hacia Mosc煤 y luego retroced铆an, enfrent谩ndose al fr铆o extremo y a otras dificultades. Este gr谩fico es notable por su capacidad para comunicar complejas relaciones espaciales y temporales y cambios en los datos.

Gracias a los aportes matem谩ticos y estad铆sticos de Nightingale, se pudo estudiar las evoluciones de enfermades como el COVID -19
Encontr茅 un ejemplo de visualizaci贸n de datos bastante peculiar, es una web que te muestra data sobre los selfies que se toman las personas en 5 pa铆ses distintos. Esta es la web: <https://selfiecity.net/>
En el sitio en espa帽ol de tableu se pueden ver las 5 visualizaciones de datos mas importantes de la historia. <https://www.tableau.com/es-es/learn/whitepapers/5-most-influential-visualizations> 1.Grafico de biografia por Joseph Priestley, Muestra a partir a partir de dos graficos la cracion de los imperios mas grandes de la historia y su relacion con sus fundadores 2.La mortalidad de la guerra por Flor Nightindale, 1855, Muestra la relacion entre las bajas en la guerra y las infecciones sanitarias 3.Marcha hacia Moscu por Charles Minard. 1812. Muestra la relacion entre el frio y las bajas del ejercito de Napoleon cuando este invadia a Rusia. 4.Gapminder de Hans Roling 2007. Muestra la relacion entre ingresos economicos y la expectativa de vida en 200 paises durante 200 a帽os. 5.Mapa de Colera de Londres por John Snow 1854. Muestra la relacion entre las muertes por colera y la cercania a las fuentes de agua contaminada.
acabo de ver el video que dejaron y el diagrama de la marcha de napoleon me parece algo espectacular <https://www.youtube.com/watch?v=bFRyGrZUoUs>
Tenemos que realizar la visualizaci贸n de datos de la forma m谩s sencilla para que el publico al cual esta dirigido lo pueda captar f谩cilmente y con la menor carga cognitiva, para que se queden con la idea principal de lo que representa el conjunto de datos.
Les comparto est谩 informaci贸n: **1. Diagrama de 谩rbol de Llull (1303):** Esta herramienta visual, creada por Ramon Llull, fue pionera en la organizaci贸n y clasificaci贸n de informaci贸n compleja, sentando las bases para diagramas de flujo y mapas mentales. **2. Gr谩fico de velas de Homma (1750):** Desarrollado por Munehisa Homma, este tipo de gr谩fico se utiliza para visualizar datos financieros, especialmente en el mercado de valores, y sigue siendo una herramienta fundamental para los inversores en la actualidad. **3. Gr谩fico de barras de Playfair (1786):** William Playfair introdujo este m茅todo para comparar diferentes valores de forma clara y sencilla, revolucionando la forma en que se presentaban datos estad铆sticos. **4. Gr谩fico de l铆neas de Playfair (1790):** Otra innovaci贸n de Playfair, este tipo de gr谩fico permite visualizar el cambio de una variable a lo largo del tiempo, siendo una herramienta esencial para comprender tendencias y patrones. **5. Diagrama de Nightingale (1858):** Florence Nightingale utiliz贸 este tipo de gr谩fico circular para mostrar la relaci贸n entre las causas de muerte en el ej茅rcito brit谩nico durante la Guerra de Crimea, lo que contribuy贸 a mejorar las condiciones sanitarias y salvar vidas. **6. Diagrama de Sankey de Minard (1869):** Charles Joseph Minard desarroll贸 este diagrama para visualizar el flujo de tropas y suministros durante la invasi贸n napole贸nica de Rusia, considerado una obra maestra de la visualizaci贸n de datos. **7. Histograma de Pearson (1895):** Karl Pearson ide贸 este gr谩fico para mostrar la distribuci贸n de una variable en una poblaci贸n, herramienta fundamental en estad铆stica y an谩lisis de datos. **8. Cartograma de Bailey (1911):** Kenneth Bailey cre贸 este m茅todo para visualizar datos espaciales distorsionando el tama帽o de las 谩reas geogr谩ficas seg煤n una variable espec铆fica, permitiendo una mejor comprensi贸n de las relaciones espaciales. **9. Mapa del metro de Londres (1933):** Harry Beck dise帽贸 este mapa esquem谩tico, que simplificaba la red de metro de Londres, convirti茅ndolo en un modelo de dise帽o de informaci贸n y legibilidad. **10. Visualizaci贸n de datos de Hans Rosling (2006):** Este m茅dico e investigador sueco utiliz贸 animaciones de burbujas para mostrar el progreso global en salud y desarrollo econ贸mico, cambiando la forma en que se percibe la pobreza y la desigualdad.
Comparto 5 de las visualizaciones m谩s influyentes de la historia. <https://www.tableau.com/es-es/learn/whitepapers/5-most-influential-visualizations>
Los gr谩ficos en la historia de la humanidad siempre han estado presente y se puede evidencia en los mapas celestes o terrestres, pero de acuerdo a diferentes autores se podr铆a decir que los gr谩ficos estad铆sticos surgieron en el siglo XVIII. Joseph Priestley fue uno de los primeros autores que comenz贸 a registrar informaci贸n en un un grafico, en donde relaciono en un grafico vertical una lineal de tiempo con autores agrupados en diferentes ramas y de diferentes tiempo. El segundo autor y el mas representativo en la historia de la evolucion de los gr谩ficos fue William Playfair, quien inspirado en grafico de biografias realizado por Joseph Priestley, revoluciono al representar series numericas en graficos de series temporales, de circulares, de sectores y de barras. Charles Joseph Minard fue el creador del grafico cartograma.
Primera visualizaci贸n de datos estad铆sticos en 1644. El astr贸nomo Van Langren presenta informaci贸n del registro de Toledo en una tabla. <https://imgur.com/a/cqTMyau>
Primera visualizaci贸n de datos estad铆sticos en 1644. El astr贸nomo Van Langren presenta informaci贸n del registro de Toledo en una tabla. ![](https://imgur.com/a/cqTMyau)
La carga cognitiva es el esfuerzo mental requerido para retener informaci贸n. Cambiar de hip贸tesis o suposiciones despu茅s de interactuar con la fuente de datos es un hecho normal, ya que se puede obtener nueva informaci贸n que hace que cambie la percepci贸n de la situaci贸n en cuesti贸n. Lista de visualizaciones que tuvieron un gran impacto en la historia: 1\. Diagrama de 谩rbol, de Llull (1303). 2\. Gr谩fico de velas, de Homma (1750). 3\. Diagrama de Gantt, de Priestley (1765) 4\. Gr谩fico de barras, de Playfair (1786). 5\. Gr谩fico de l铆neas, de Playfair (1790). 6\. Gr谩fico de tarta, de Playfair (1801). 7\. Mapa de dispersi贸n, de Snow (1855). 8\. Gr谩fico de rosa, de Nightingale (1858). 9\. Diagrama de Sanley, de Minard (1869) 10\. Histograma, de Pearson (1895). 11\. Cartograma, de Bailey (1911). 12\. Espina de pescado, de Ishikawa (1943). 13\. Mapa de calor, de Sneath (1957).
La carga cognitiva es el esfuerzo que necesitamos para procesar y retener la informaci贸n
El mapa de la c贸lera de John Snow ayud贸 a tener un mejor entendimiento del origen de dicha enfermedad en la ciudad de Londres. Como es de suponerse, el saber el origen de la C贸lera signific贸 un hallazgo importante

Considero que una muy reciente es la de covid 19. Fue crucial el uso de todo el conocimiento que se hab铆a recogido hasta el momento sobre recolecci贸n y an谩lisis de datos, para hallar soluciones inmediatas que pudieran reducir la cantidad de fallecimientos e incluso de contagios por la enfermedad.

A m铆 me gusta utilizar D3, ya que es una librer铆a de JavaScript que permite visualizar datos con muchas posibilidades, es ligera, ya que trabaja con SVG y permite personalizaciones y animaciones bastante interesantes. La pueden ver el siguiente link por si les interesa: <https://observablehq.com/@d3/gallery?utm_source=d3js-org&utm_medium=hero&utm_campaign=try-observable>
Les comparto es gran visualizaci贸n de datos que me gusto mucho por su sencillez y lo f谩cil que puedes entender lo que quiere transmitir Se llama: Mapa de c贸lera en Londres por John Snow ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-a02aeddc-81ef-4182-baf1-1350c34163b0.jpg) 1854\. Londres. Brote de c贸lera. En solo 10 d铆as, m谩s de 500 personas murieron en un barrio. La misteriosa ola de muertes es especialmente aterradora, porque nadie sabe cu谩l es la fuente. Nadie, excepto el epidemi贸logo [John Snow](https://es.wikipedia.org/wiki/John_Snow), quien se dio cuenta de que el suministro de agua estaba propagando la enfermedad. Traz贸 un mapa de todas las muertes con un ingenioso gr谩fico de barras mapeado (v茅ase m谩s arriba) y pudo demostrar que, a medida que se acercaba a la bomba de agua de Broad Street, el n煤mero de muertes aumentaba. De este modo, pudo probar que el agua contaminada estaba causando el c贸lera. La determinaci贸n del origen de la enfermedad ayud贸 a poner fin a la epidemia y salvar millones de vidas.
***Florence*** Su aporte a la historia de la visualizacion de datos fuera su popularizacion debido a los resultados salvando numerosas vidas, se dio a conocer mejor el histograma que en esa epoca no era muy visto y comprendido por muchos. Basicamente enriquecio mas la cultura de datos en cuanto a su valor y aporte que puede llegar a dar una sociedad. *Otros aportes a la historia enriquecidos por la visualizacion de datos fueron, el diagrama de **Snow**. En Londres se presento una problematica cuando los habitantes empezaron a enfermar de colera, unos 500 fallecieron en menos de 10 dias, se creia que se transmitia por el aire pero Snow logro decir la verdad con datos. Determino el motivo y origen cartografiando en un plano las muertes ocasionadas junto a una variable fundamental que fueron los pozos de agua, asi determino que la transmision fue por medio del agua.* *Tambien se considera otro aporte el diagrama de **Minard**. En el cual, despues de 50 a帽os de la marcha de Napoleon hacia Moscu, reflejo la terrible tragedia de la misma representando en un grafico como es que Napoleon perdio el 98% de sus tropas en el viaje. Trazo lineas que ense帽arian como bidimensionalmente el tiempo y el trayecto azotarian las tropas, demostrando asi que entorno al viaje el descenso de las temperaturas fue crucial para que estos hombres perdieran la vida, dejando en evidencia el descenso de su ejercito en el trayecto.*
La carga cognitiva se refiere a la cantidad de esfuerzo mental que se requiere para realizar una tarea espec铆fica. Cambiar de hip贸tesis o suposiciones despu茅s de interactuar con la fuente de datos es normal, ya que esta nos permite comprobar y definir nuevas hipotesis Lista de visualizaciones que tuvieron un gran impacto en la historia: 1. Mapa de John Snow (1854): Ayud贸 a identificar la fuente del brote de c贸lera en Londres, mostrando la concentraci贸n de casos alrededor de una bomba de agua espec铆fica. 2. Diagrama de Minard sobre la Campa帽a de Napole贸n en Rusia (1869): Visualiza las p茅rdidas del ej茅rcito de Napole贸n durante su invasi贸n a Rusia, destacando de manera impactante la magnitud de las bajas. 3. Tabla Peri贸dica de Mendel茅yev (1869): Organiz贸 los elementos qu铆micos seg煤n sus propiedades, proporcionando una visi贸n clara de la relaci贸n entre ellos. 4. Gr谩ficos de Florence Nightingale (1858-1861): Utiliz贸 diagramas de sectores para resaltar las altas tasas de mortalidad por enfermedades prevenibles durante la Guerra de Crimea, influyendo en la mejora de las condiciones sanitarias en los hospitales. 5. Infograf铆a de Charles Joseph Minard sobre la Guerra Franco-Rusa (1869): Representa las p茅rdidas humanas y las condiciones clim谩ticas a lo largo de la marcha y retirada del ej茅rcito franc茅s de Napole贸n en 1812.
Reto 2. 驴Qu茅 es la carga cognitiva? La carga cognitiva es el esfuerzo que tenemos que hacer para poder retener la informaci贸n. A mayor carga cognitiva mayor esfuerzo se tiene que hacer para retener la informaci贸n, y a menor carga cognitiva se tiene que hacer menor esfuerzo para retener informaci贸n. Reto: Grandes visualizaciones de datos. Lenguajes del mundo. "Gracias al proyecto de After Babylon de Densitu Design se ha podido estudiar la extensi贸n y el crecimiento de los idiomas en el mundo en gr谩ficos interactivos implementados sobre el Atlas mundial. En 茅l se representan 2678 idiomas en el mundo, pudiendo entender su origen, lugares en los que se hablan y una aproximaci贸n bastante amplia del n煤mero de personas que los hablan". ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-584ce7b9-166b-4a75-843a-3e3d22d1dd8e.jpg) En lo personal me parece importante esta visualizaci贸n de datos, ya que nos habla sobre nuestro pasado, presente y futuro; si bien, se registran los idiomas que han llegado a existir, su origen, ubicaci贸n, cultura; tambi茅n nos habla de los idiomas que se van perdiendo debido a la globalizaci贸n, y con ello la cultura que se va olvidando.

Para este ejercicio. El secreto la visualizacion de datos es muy importante porque nos permite buscar formas o metodos para disminuir la carga cognitiva y como esta se debe implementar para los usuario lo vean de manera sencilla. Aqui esta el reto:
La carga cognitiva es el esfuerzo que debe realizar una persona al momento de obtener un dato de un conjunto de datos sin especificar algun punto.

Cambiar de hip贸tesis o suposiciones despu茅s de interactuar con la fuente de datos es muy importante porque al hacerlo la forma de interactuar con ellos y entederlos es mas sencillo ya que estos deben hablar por si solos

Una de las visualizaciones que cambio por completo la forma de ver los datos fue el Gapminder de Hans Rosling. Este permitio mostrar los ingresos de vida de 200 paises en 4 minutos.

**<u>RETO 3</u>** Curva de Keeling Charles Keeling fue uno de los primeros cient铆ficos que registr贸 los niveles de Di贸xido de Carbono en la atm贸sfera (CO2) en 1958. Los datos representados en esta curva permit铆an observar con claridad el impacto de las actividades antropog茅nicas. ![](file:///C:/Users/Evelina/Desktop/_106197770_grafico_dioxido_de_carbono-nc.png)![](https://ichef.bbci.co.uk/ace/ws/640/cpsprodpb/1E63/production/_106197770_grafico_dioxido_de_carbono-nc.png) ![](file:///C:/Users/Evelina/Desktop/_106197770_grafico_dioxido_de_carbono-nc.png)Este gr谩fico muestra que hay m谩s de 400 mol茅culas de CO2 por cada mill贸n de mol茅culas en el aire.
RETO 2 驴Qu茅 es la carga cognitiva? La carga cognitiva es el esfuerzo que realizamos para procesar informaci贸n cuando se nos requiere realizar una tarea o dar una respuesta. Toda la informaci贸n que recibimos se procesa y se almacena en nuestra memoria que tiene capacidad limitada, es decir hay un l铆mite de cu谩nta informaci贸n puede procesar el cerebro a la vez.
### Importancia de la visualizaci贸n de datos Los seres humanos no retenemos grandes cargas de informaci贸n, es por esto que se han implementado distintas estrategias que nos ayudan a la memoria, percepci贸n y orden de datos. 1. **Comprensi贸n r谩pida**: Las representaciones visuales como gr谩ficos y diagramas, facilitan la comprensi贸n de grandes conjuntos de datos. 2. **Comunicaci贸n efectiva**: La visualizaci贸n de datos es una herramienta poderosa para comunicar informaci贸n compleja de manera clara y persuasiva. 3. **Identificaci贸n de patrones y anomal铆as**: Las representaciones visuales permiten identificar patrones, tendencias y anomal铆as en los datos que pueden no ser evidentes en una tabla de n煤meros. > *鈥淟a visualizaci贸n te da respuestas a las preguntas que no sabias que tenias鈥 - Ben Shneiderman.*
Aqu铆 un tipo de visualizaci贸n: **Diagrama de Sankey:** Los diagramas de Sankey son 煤tiles para visualizar flujos de energ铆a, recursos o informaci贸n. Han sido valiosos en campos como la gesti贸n de recursos y la eficiencia energ茅tica.
La carga cognitiva es el esfuerzo para retener la informaci贸n, con los gr谩ficos podemos disminuir esta carga nos ayuda a entender de mejor forma la informaci贸n ya ver y encontrar informaci贸n que no ten铆amos consentida. Otra herramienta para hacer visualizaci贸n de datos ser铆a los m谩s conocidos son los diagramas, tortas, barras y los diferentes gr谩ficos que conciernen a puntos dentro de un plano cartesiano
El papel/aporte de Florence Nightindale en la guerra de Crimea fue principalmente su investigaci贸n y documentaci贸n de la mejori de los pacientes a trav茅s de la sanitizaci贸n de las unidades de salud
1. Londres. Brote de c贸lera London Cholera Map por John Snow
Comparto el listado de visualizaciones de datos que generaron un gran impacto: * *El mapa de John Snow sobre el brote de c贸lera de 1854* * *Gr谩ficos de Florence Nightingale sobre las causas de mortalidad en hospitales militares* * *Mapas de calor y rutas de tr谩fico de Waze y Google Maps* * *Gr谩ficos de pron贸stico meteorol贸gico* * *Visualizaciones de datos de salud p煤blica durante la pandemia de COVID-19*
Carga cognitiva Esfuerzo que se hace para retener informaci贸n. Hay m茅todos para hacer que se disminuya la carga cognitiva de manera efectiva. Se debe aprender a comunicar mejor y que los datos hablen con la verdad. Cada vez que se analizan datos se puede dar paso a realizar cambios, pues el objetivo es dar a conocer la realidad de manera comprensible. Referente a las visualizaciones que han cambiado a la humanidad encontr茅 lo siguiente: 1- Mapa de John Snow sobre el c贸lera: En 1854, John Snow utiliz贸 un mapa para visualizar la propagaci贸n del c贸lera en Londres, identificando un pozo de agua contaminada como la fuente del brote. Este evento marc贸 el comienzo de la epidemiolog铆a moderna. 2- Diagrama de Napole贸n sobre la invasi贸n a Rusia: 3- Visualizaciones de florecimiento econ贸mico y salud global: Organizaciones como Gapminder, con el famoso trabajo de Hans Rosling, han utilizado visualizaciones para ilustrar el progreso econ贸mico y de salud global a lo largo del tiempo, desafiando percepciones err贸neas y destacando tendencias positivas. 4- Gr谩ficos de la misi贸n Apollo 13: Durante la crisis de la misi贸n Apollo 13 en 1970, los ingenieros de la NASA utilizaron visualizaciones en tiempo real para desarrollar estrategias de rescate, mostrando la importancia de la representaci贸n visual de datos en situaciones cr铆ticas.
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-9d2ede82-d8fa-4416-a399-7708b5b139fc.jpg)
La teor铆a helioc茅ntrica de Nicol谩s Cop茅rnico, que supuso todo un cambio a cerca de nuestra posici贸n en la creaci贸n, es decir, pasamos de ser el centro a otro planeta m谩s, imag铆nense lo molesta que estaba la antigua iglesia con esta visualizaci贸n ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-3629570b-923e-48b0-8d43-c988c35352b1.jpg)
En un tiempo, la visualizaci贸n gr谩fica de datos se consideraba casi un arte, ya que requer铆a habilidades est茅ticas al carecer de herramientas inform谩ticas. A base de papel y tinta unos pocos visionarios mezclaron el arte con la estad铆stica, para asi revolucionar la manera de estudiar los datos. William Playfair (1759-1823) economista franc茅s se considera el padre de las gr谩ficas de l铆neas, 谩reas y barras. Fue un innovador en el uso de las gr谩ficas y un inventor de algunas de ellas. En su libro "Commercial and political Atlas" de 1786, utiliz贸 43 gr谩ficas para representar la evoluci贸n a lo largo de los a帽os de importaciones y exportaciones entre diversos pa铆ses, y fue en el desarrollo de esa publicaci贸n donde se encontr贸 con la necesidad de inventar soluciones gr谩ficas para los datos que requer铆a representar. Realiz贸 la primera gr谩fica que no tiene una dimensi贸n espacial como un mapa, o temporal como un cronograma. Por primera vez se dispuso de una herramienta para la comparaci贸n pura de datos cuantitativos.
En mi concepto el mayor aporte de Florence N. a la historia de visualizaci贸n de datos fue el de darle el uso a la dataviz como un soporte para la toma de decisiones basada en datos, al lograr convencer al parlamento brit谩nico de la necesidad de realizar una reforma dr谩stica de las medidas de higiene en centros hospitalarios, utilizando su diagrama de la rosa o histograma circular para mostrar los datos recogidos durante la guerra de Crimea.
Para mi uno de los diagramas m谩s importantes y que a煤n seguimos usando hoy en d矛a con mucha frecuencia en transporte p煤blico son los mapas topol贸gicos; inicialmente concebidos para transporte p煤blico por Harry Beck y posteriormente mejorado a trav茅s del los a帽os. Este es el diagrama que se elabor贸 del London Tube. ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-890087ca-80c9-4900-91cd-fd1ff545a3e1.jpg) Y gracias a el y otros pioneros en todos los sistema de transporte p霉blico tenemos este tipo de diagramas (Mapas).
<https://www.tableau.com/es-es/learn/whitepapers/5-most-influential-visualizations> Les comparto este articulo donde cuenta de 5 visualizaciones importantes a nivel mundial y esta incluida la que hablaba el profe. Abrazo!}

Lista de visualizaciones que tuvieron un gran impacto en la historia: La primera visualizaci贸n que tuvieron grandes impactos fueron la de Charles Minard que creo el recorrido de la Marcha de Napole贸n a Rusia en ella se puede ver como esque fue el transito desde que partieron con una cantidad de hombres y como es que regresaron con una disminuci贸n de ellos. La segunda visualizaci贸n es la de Rutas del R铆o Mississippi donde se graficaron las rutas que el rio tuvo el ultimos 12 mil a帽os esque es algo increible el recorrido ya que para la mayoria cambio el concepto de un rio e incluso venden cuadros de ellos para decoraci贸n. Otra visualizacion es la Cocina Frankfurt de Margarete Sch眉tte-Lihotzky , donde pudo graficar como seria una cocina y tambien la vidualizacion del vuelo de una mosca de Walter Marchetti. Todas estas visualizaciones son asombrosas y demasiado curiosas.

Grafico de Barras de PlayFair (1786): El gr谩fico de barras de Playfair, creado por el economista y estad铆stico escoc茅s William Playfair en 1786, es considerado uno de los primeros tipos de gr谩ficos estad铆sticos. Este gr谩fico fue presentado en su libro "The Commercial and Political Atlas" y representa una innovaci贸n significativa en la visualizaci贸n de datos. El gr谩fico de barras de Playfair utiliza barras rectangulares para representar datos cuantitativos, con el eje horizontal mostrando las categor铆as o variables y el eje vertical representando la magnitud de las cantidades. Aunque este tipo de gr谩fico puede parecer com煤n hoy en d铆a, en el siglo XVIII, la representaci贸n visual de datos era mucho menos desarrollada. La idea de Playfair al crear este gr谩fico era proporcionar una representaci贸n gr谩fica clara y comprensible de las relaciones entre variables, haciendo que la interpretaci贸n de datos fuera m谩s accesible para un p煤blico m谩s amplio. Su contribuci贸n a la visualizaci贸n de datos allan贸 el camino para el desarrollo de diversas formas de gr谩ficos estad铆sticos y contribuy贸 al campo de la representaci贸n gr谩fica de informaci贸n. ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-f446f493-87ce-4c93-ae28-70a45d482e6e.jpg)![](https://www.automateexcel.com/excel/wp-content/uploads/2023/07/Grafico-con-Colores-Personalizados.png)

Reto:
La carga cognitiva es 鈥 el esfuerzo cognitivo (o cantidad de procesamiento de informaci贸n) requerido por una persona para realizar una tarea (Sweller, 1998).

Cambiar de hip贸tesis o suposiciones despu茅s de interactuar con la fuente de datos 鈥 es normal y no tiene que ser malo, nuestro trabajo tiene que estar enfocado a la lectura de datos y no a la confirmacion de hipotesis formuladas. Los datos estan para mostrarnos el camino, y cambiar de hipotesis es una forma de seguir el camino que nos muestran los datos.

Lista de visualizaciones que tuvieron un gran impacto en la historia: 鈥

  • Mapa de c贸lera en Londres por John Snow
  • Gapminder de Hans Rosling
  • Gapminder de Hans Rosling
  • Marcha hacia Mosc煤 por Charles Minard
  • Gr谩fico de biograf铆a por Joseph Priestley
La verdad que tenia la noci贸n de que la 茅poca de los datos se remontaba m谩s a la modernidad con la creaci贸n de las computadoras m谩s parecidas como los hardware que hoy conocemos. No sabia que hab铆a visualizaciones que fueron un hito para la historia de la humanidad que no fueran de este siglo. Muy interesante, ayuda a contextualizar la importancia de los datos a la hora de tomar decisiones para la humanidad.
* Diagrama de 谩rbol, de Llull (1303). * Gr谩fico de velas, de Homma (1750). * Diagrama de Gantt, de Priestley (1765) 鈥 hecho famoso por Gantt en 1910. * Gr谩fico de barras, de Playfair (1786). * Gr谩fico de l铆neas, de Playfair (1790). * Gr谩fico de tarta, de Playfair (1801). * Mapa de dispersi贸n, de Snow (1855). * Gr谩fico de rosa, de Nightingale (1858). * Diagrama de Sanley, de Minard (1869) 鈥 hecho famoso por Sanley en 1898 * Histograma, de Pearson (1895). * Cartograma, de Bailey (1911). * Espina de pescado, de Ishikawa (1943). * Mapa de calor, de Sneath (1957). * Sparkline, de Tufte (1983).
**Carga cognitiva = Mucho texto.** La carga cognitiva es la cantidad de esfuerzo mental que utilizas al procesar informaci贸n o hacer una tarea. *Sabes que est谩s frente a una gran carga cognitiva cuando lo primero que piensas es: "que hueva" o "隆隆ay no, c贸mo crees!!", cuando ves demasiados datos en desorden o textos muy largos.* Sin embargo, si la informaci贸n se presenta de manera amable a la vista y f谩cil de leer, puedes * Interactuar para generar hip贸tesis distintas * Cambiar tus suposiciones \>> Una de las p谩ginas que m谩s me gustaba consultar durante mi carrera (Negocios Internacionales), era esta: <https://oec.world/es/profile/country/mex> Vean como ofrece la data de importaciones, exportaciones y crecimiento de mercado, aunque no le sepas, es f谩cil de entender. Ahora, cuando hablamos de las visualizaciones de datos que han cambiado al mundo, yo pienso en el **Diagrama de Venn.** Es este diagrama con varios c铆rculos intercalados entre si, dando a entender que hay ciertos puntos en com煤n entre varios temas, dando vida a memes insuperables que han cambiado la perspectiva de lo com煤n a trav茅s de las redes sociales.
1854\. Londres. Brote de c贸lera. En solo 10 d铆as, m谩s de 500 personas murieron en un barrio. La misteriosa ola de muertes es especialmente aterradora, porque nadie sabe cu谩l es la fuente. Nadie, excepto el epidemi贸logo [John Snow](https://es.wikipedia.org/wiki/John_Snow), quien se dio cuenta de que el suministro de agua estaba propagando la enfermedad. Traz贸 un mapa de todas las muertes con un ingenioso gr谩fico de barras mapeado y pudo demostrar que, a medida que se acercaba a la bomba de agua de Broad Street, el n煤mero de muertes aumentaba. De este modo, pudo probar que el agua contaminada estaba causando el c贸lera. La determinaci贸n del origen de la enfermedad ayud贸 a poner fin a la epidemia y salvar millones de vidas.
1854\. Londres. Brote de c贸lera. En solo 10 d铆as, m谩s de 500 personas murieron en un barrio. La misteriosa ola de muertes es especialmente aterradora, porque nadie sabe cu谩l es la fuente. Nadie, excepto el epidemi贸logo [John Snow](https://es.wikipedia.org/wiki/John_Snow), quien se dio cuenta de que el suministro de agua estaba propagando la enfermedad. Traz贸 un mapa de todas las muertes con un ingenioso gr谩fico de barras mapeado (v茅ase m谩s arriba) y pudo demostrar que, a medida que se acercaba a la bomba de agua de Broad Street, el n煤mero de muertes aumentaba. De este modo, pudo probar que el agua contaminada estaba causando el c贸lera. La determinaci贸n del origen de la enfermedad ayud贸 a poner fin a la epidemia y salvar millones de vidas.
La carga cognitiva se refiere a la cantidad de esfuerzo mental utilizado en la memoria de trabajo. En el contexto del aprendizaje y la resoluci贸n de problemas, la carga cognitiva puede afectar significativamente c贸mo y cu谩nto podemos procesar y retener la informaci贸n.
Durante ese tiempo, la ciudad de Londres estaba experimentando un brote de c贸lera, y la gente a煤n no entend铆a completamente c贸mo se propagaba la enfermedad. John Snow, un m茅dico ingl茅s, realiz贸 un an谩lisis detallado de los casos de c贸lera y cre贸 un mapa que representaba la ubicaci贸n de los casos. En el mapa, Snow marc贸 cada caso de c贸lera con un punto. Not贸 que muchos de los puntos estaban concentrados alrededor de una fuente de agua espec铆fica: la bomba de agua de Broad Street. Al analizar esta distribuci贸n geogr谩fica de los casos, Snow lleg贸 a la conclusi贸n de que la fuente de agua contaminada era la principal responsable de la propagaci贸n del c贸lera.