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

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

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

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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?

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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

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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

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

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Exploraci贸n de datos

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Tambi茅n es importante no detenernos al encontrar algo que no nos gusta, recordemos, la informaci贸n habla, nosotros solo somos los intermediarios.

Me siento detective 馃暤锔忊嶁檪锔

Sinceramente me siento muy c贸modo explorando datos sobre pel铆culas. Al ser un obsesionado de las estad铆sticas y pel铆culas, busco en todo momento analizar todos los datos que las pel铆culas tienen.

NOTAS:
Aqu铆 es donde se pasa la mayor cantidad de tiempo recomendablemente, para generar y/o reformular hip贸tesis, as铆 como generar conclusiones sobre la informaci贸n. Buscamos descubrir, preguntar, reformular y analizar. Parte importante de esta etapa es definir el c贸mo contar una historia, dado que los datos sin historias son s贸lo n煤meros.
Importante tener en cuenta no generar opiniones sesgadas por la opini贸n personal, no caer en el Cherry picking y utilizar las buenas pr谩cticas aprendidas. Y el comentario de un compa帽ero, que me pareci贸 muy valioso: 鈥淭ambi茅n es importante no detenernos al encontrar algo que no nos gusta, recordemos, la informaci贸n habla, nosotros solo somos los intermediarios.鈥.

Me gusta mucho trabajar con datos financieros como ingresos, gastos, costos, utilidades, m谩rgenes, estimados de ventas, etc.

Explorar cualquier base da datos es posible pero tambi茅n es verdad que conociendo el contexto tendremos una punto de partida s贸lido para explorar con mayor fluidez.

Debemos adaptarnos a todo tipo de bases de datos y entre mas experiencia tengamos del tema la adaptaci贸n va a se mas f谩cil. En este caso yo dir铆a datos relacionados a la la industria alimenticia de M茅xico

Dejo mis mini apuntes de la clase por si a alguien les sirven馃憣

Exploraci贸n de Datos

El proceso al cual m谩s tiempo deber铆amos dedicar. Implica analizar la informaci贸n, contratastar con nuestras hip贸tesis y reformular preguntas a ra铆z de cada descubrimiento.
El storytelling es un elemento importante de esta etapa por tratarse del m茅todo usado para unir los elementos y resultados de nuestro an谩lisis de forma coherente, agregando valor al hacer sencilla su comunicaci贸n, procurando siempre evitar las preferencias personales, los sesgos de informaci贸n o el uso enga帽oso de gr谩ficos.

Los datos con los que estar铆a muy familiarizado ser铆an los del lugar donde trabajo. Por ejemplo las ventas por estado, zona, vendedor, clientes atendidos, facturas generadas, etc.

Cherry Picking (literalmente 鈥榬ecolectar cerezas鈥: seleccionar lo mejor de algo, o bien seleccionar lo peor de algo, o bien seleccionar algo 芦a la medida禄), es la acci贸n de citar casos individuales o datos que parecen confirmar la verdad de una cierta posici贸n o proposici贸n, a la vez que se ignora una cantidad de evidencias de casos relacionados o informaci贸n que puede contradecir la proposici贸n.

Para un proyecto personal estoy empleando datos de Strava ( una app para grabar tus actividades deportivas como bicicleta, nataci贸n o atletismo) y los datos que genero con mi balanza electr贸nica. De esta forma puedo encontrar patrones entre 茅pocas del a帽o, mi peso y mis actividades deportivas.

Pienso que en esta parte es donde ser curioso juega un papel fundamental

  • Cambio climatico
  • Alimentacion
  • Idiomas
  • Economia
  • Financieros
  • Agr铆colas
  • Salud

Amo trabajar con datos ambientales. He trabajado con datos balances h铆dricos y de carbono, y lo disfruto tanto como aprendo de ello.

Trabaje por varios a帽os en una compa帽铆a de seguros, en donde realizaba an谩lisis del comportamiento de Quejas y Reclamos. Este an谩lisis nos permit铆a identificar las 谩reas que mas presentaba quejas, los procesos afectados, tiempo de definici贸n. Una vez identificados se realizaba los planes de mejora y se volv铆an a comparar los resultados.

Yo estar铆a muy familiarizado con datos de ventas, finanzas y contabilidad. Pero representar铆a un reto para si analizar datos sobre investigaciones ciet铆ficas

Me facilitan munchos los datos a nivel mundial, ingresos por paises, poblaci贸n, me gusta mucho.

Aunque ahora estoy trabaj谩ndole mucho al an谩lisis de datos empresarial, estoy en el camino pero ah铆 temas super interesantes.

Las bases de datos con las que m谩s me siento a gusto trabajando y las puedo analizar con cierta facilidad, son las del sector salud (parte administrativa), dado que trabaj茅 con ellas durante 5 a帽os aproximadamente.

Exploraci贸n de datos

Mayor cantidad de tiempo, creaci贸n de historias y reformular las teor铆as, debes seguir analizando. Los datos sin historias son s贸lo n煤meros. Evita el byas

Les recomiendo no dejen de leer en Lecturas recomendadas, el art铆culo de Terence Shin, es muy buen material. Naveguen a trav茅s de los enlaces que hay en el documento hacia su kaggle, blog, etc. Tiene muy buena informaci贸n, todo muy bien interconectado.

Los datos con los que m谩s estoy familiarizado son con los financieros, como precios, retornos, medidas de localizaci贸n y/o desempe帽o, medidas de dispersi贸n o riesgo, medidas de correlaci贸n. Y muchos otros indicadores para un an谩lisis corporativo.
Pero actualmente estoy aprendiendo manejar otro tipo de bases de datos para comprender las diferentes medidas de desempe帽o o relevancia que puedo obtener.

Pienso que pedir la opini贸n de otra persona puede ayudar, tal ves tu haces un an谩lisis pero algunos datos los deja por fuera porque no sabes interpretarlos, la otra persona si podr谩 o darte un punto de vista diferente. Dos cabezas piensan mejor que una

Se me ocurri贸 que puedo estar familiarizado con datasets relacionados a la industria automotriz (espec铆ficamente a veh铆culos como carros, camionetas, etc.), esto debido a mi experiencia en mi 煤ltimo trabajo, una startup que desarrolla sitios web para concesionarios es USA

"Los datos sin una historia de por medio son simplemente n煤meros y letras

Yo estoy muy familiarizado con datos de ventas e inventarios.

Me gustar铆a explorar datos sobre los deportes. Me parece interesante, poder analizar, datos de los jugadores o poder predecir si el juego lo gana un equipo o otro. Seria genial

De momento me siento c贸modo trabajando con datos financieros.

Los datos de notas de estudiantes

Me siento c贸modo analizando datos de h谩bitos de las personas.

Trabajo en log铆stica, la principal raz贸n por la que decid铆 dedicarme a los datos es porque me empec茅 a encontrar con datos super interesantes durante el trabajo, por mi trabajo ten铆a acceso a muchos datos relacionados, pens茅 que podr铆a encontrar muchas cosas si buscaba entre esos datos, creo que podr铆a encontrar un mont贸n de cosas ah铆.

Estoy super familiarizada con la exploraci贸n de CSVs

Realmente casi todos los datos me gustan, porque me dicen algo que no se sab铆a sobre la empresa, tema o lugar.

Hola, en mi caso me gustan mucho los datos relacionados a las finanzas, compras, ventas, producci贸n de cualquier compa帽铆a.

Como mi formaci贸n de base es en ciencias de la salud, podr铆a explorar datos acerca de la prevalencia de enfermedades en relaci贸n a datos demogr谩ficos, resistencia microbiana, factores gen茅ticos responsables de enfermedades, datos arrojados por estudios vinculados al COVID-19, etc.
El espectro es tan grande como interesante.

驴Conocen bases de datos abiertas vinculadas al 谩rea de la salud? 隆Agradecida si las comparten! =)

Datos sobre investigaci贸n de mercados, consumo, exportaci贸n e importaci贸n.

En mi caso, los datos con los que tendr铆a m谩s conexi贸n ser铆a los de growth o de medicina.

Reto: explora datos

Resultados de la exploraci贸n de datos

Evita errores

Cuenta historias

Descubre, pregunta, reformula, analiza

驴Por qu茅 explorar datos?

Yo estoy familiarizado con datos relacionados con temas de Turismo, econom铆a y contabilidad. Siempre orientados a la reducci贸n del gasto y el aumento de ingresos.

  • Datos acerca del cambio clim谩tico.
  • Econom铆a de un pa铆s.
  • Graficas de inversiones.
  • Venas de una empresa.
  • Comportamiento sociocultural, (ejemplo cuando la gente comenz贸 a comprar papel higienico por el virus).
    En general, ser铆an estas. Espero pronto empezar con lo pr谩ctico.

Considero que los datos relacionas a aspectos sociales son muy interesantes de analizar, entre estos pueden ser las preferencias pol铆ticas de la gente y las razones de estas, tambi茅n podr铆a ser el nivel de felicidad que la gente 鈥渕uestra鈥 en una red social y compararla con otra red social, etc.
El tema de sociales es muy basto.

impresionante el alcance de esto

Los tipos de datos en mi caso serian relacionados al tema de pruebas el茅ctricas de diferentes dispositivos, ya que puedo analizar el compartimiento de los equipos a trav茅s del tiempo, su respuesta ante ciertas cargas y escenarios.

Me siento muy comoda explorando datos financieros, ventas, utilidad, costos y as铆. Cuando son datos un poco mas intuitivos o demograficos se me hace mucho mas complicado ser objetiva o en su defecto entender bien que me quieren decir esos datos.

Me gusta que los cursos tengan una duracion menor a 5 minutos, creo que me quedo m谩s enganchado de esta forma

no estoy familiarizado mucho con ningun tema, pero puedo leer un articulo, despues ver una base de datos sobre el tema, hacerme preguntas, responderlas, reformularlas, y asi.

Me siento c贸modo analizando data del desempe帽o de las acciones de email marketing.

Yo me siento c贸moda explorando sobre series me encanta!!

Me siento muy c贸modo analizando datos relacionados con empresas de mensajer铆a y carga, como tiempos de entrega, niveles de cumplimiento y sobretodo compar谩ndolas entre ellas.

En alg煤n momento me gustar铆a aprender mucho acerca de las estad铆sticas que se generan alrededor del Futbol y poder ganar una libertadores aplicando la ciencia de datos al equipo de mis amores.

Los datos del negocio que tuve los 煤ltimos 10 a帽os y tristemente tuve que cerrar. Nunca explore los datos a fondo.

Pues he utilizado bases de datos sobre investigaciones en qu铆mica, pero nunca las he aplicado de alguna forma espec铆fica m谩s all谩 de gr谩ficas de correlaci贸n. Estar铆a interesante usar bases de datos cient铆ficas.

Me siento c贸moda analizando datos financieros, gastos, ventas, ingresos y etc.

me siento como con bases de la relacionadas a la pozos de petroleros, en mi servicio social tuve el privilegio de trabajar con estas.

Exploraci贸n de datos

Proceso importante donde pasaremos la mayor cantidad de tiempo. Es probable que encuentres patrones que no conoc铆amos.

Cuenta historias. Los datos sin historia son solo n煤meros.

Me encanta ver datos sobre calidad del aire o sobre cualquier factor ecologico que pueda aportar informacion acerca de ecosistemas. Me gusta encontrar correlaciones entre variables bioticas y abioticas y generar historias apartir de estos.

Me sentir铆a m谩s familiarizado con datos de educaci贸n

Me gusta trabajar con datos de ventas, me parece bastante f谩cil encontrar conclusiones y preguntas con este tipo de datos. Tambi茅n estoy sumergi茅ndome en el mundo de finanzas as铆 que estoy aprendiendo bastante como funcionan estos datos, de momento sigo adapt谩ndome a estos datos.

Me llama mucho la atenci贸n el an谩lisis de los income statements de los negocios.

Hay una competencia de universidades llamada Formul-SAE, luego de cada competencia anual ellos publican los datos de todo el evento. Analizar este dataset me gustaria mucho y es proyecto que quiero hacer cuando maneje mejor python u otra herramienta.

Esto me diria que pais tuvo mejores resultados, como se relaciona el presupuesto del carro con su posicion final, o la cantidad de integrantes con el puesto en las distintas competencias

Los datos del sector de Web3

Dado que toda mi experiencia profesional est谩 en la consultor铆a contable y financiera los datos con los que me siento m谩s c贸modo son los que se relacionan con ese tipo de registros.

Trabajo como profesor y me gusta llevar apuntado toda la informaci贸n posible sobre los estudiantes: notas, participaci贸n y dem谩s. Me siento muy c贸modo trabajando con esto aunque personalmente disfruto mucho explorar bases de datos en las que esten consignados ingresos, egresos, presupuestos y dem谩s鈥

Me gusta trabajar con cualquier tipo de BD. Siento que se me facilita el an谩lisis y eso me ayuda a encontrar correlaciones y poder encontrar historias de manera sencilla.
En lo general disfruto trabajar con BD de poker, TCGs y finanzas. Siento que todas son lo mismo. La clave esta en poder identificar la historia que estan contando. A veces hay que ir buscando algo, a veces solamente con la mente abierta para que los mismos datos te cuenten la historia.

Estoy muy familiarizado con datos de producci贸n dentro de las plantas manufactureras, los tipos costos, materiales, recursos, velocidades, temperaturas, etc.

El tipo de datos con los que estar铆a como trabajar seria en la parte petrolera para analizar ciertas caracter铆sticas ya sea sus propiedades del petr贸leo o ciertas ubicaciones

Creo que una tabla del Estado de Ganancia y P茅rdidas ser铆a m谩s f谩cil de entender sobre todo para la fuerza de ventas

Los tipos de datos con los que ahora podr铆a trabajar con m谩s comodidad, ser铆an n煤mericos.

Me es comodo trabajar con datos que tengan que ver con vemtas.

Siempre me ha interesado la relaci贸n de los salarios, la profesi贸n y la actividad que realizan las personas.

Es sumamente importante ser cuidadosos al presentar los datos, y evitar conclusiones apuradas. Como ejemplo, en el caso de las ventas que producen un PROFIT negativo, es necesario tener en cuenta algunos factores mas. Si se trata de un producto que paso de moda (ej: la camiseta de Neymar en el Barcelona), productos alimenticios que estan con cercania a su fecha de vencimiento, etc.
En estos casos, mantener el precio habitual para un PROFIT positivo, puede dejarnos una perdida aun mayor. Por lo que es muy importante manejar la mayor cantidad de variables en cada presentacion.

Datos de presupuestos de proyectos donde se relacionan los gastos e inversiones relacionadas con cada uno durante la duraci贸n de los mismos.

A m铆 se me facilitar铆a mucho manejar informaci贸n relacionada a deportes, salud, temas sociales y con los que m谩s batallo porque no me gustan son los los financieros.

Datos estad铆sticos es uno de ellos, comerciales tambi茅n y datos vinculados a educaci贸n y salud.

Me sentir铆a c贸modo usando datos financieros.

Los datos de contabilidad son los que he visto mucho.

Los datos del lugar de trabajo se relacionan con libros en pr茅stamo, art铆culos consultados, descargados, citaciones, y 谩reas de conocimiento con m谩s tr谩fico dependiendo de la 茅poca del a帽o.

Reto

驴Cu谩les son los tipos de datos con los que m谩s est谩s familiarizado?

Los datos con los que estoy mas familiarizado son los datos de precios y ventas de tiendas y empresas Debido a que son los tipos de datos que mas suelo analizar para aprender ciencia de datos

Personalmente me siento m{as c贸modo con datos financieros, es un campo en el cual he trabajado varios a帽os.

La miner铆a de datos o exploraci贸n de datos (es la etapa de an谩lisis de 鈥淜nowledge Discovery in Databases鈥 o KDD) es un campo de la estad铆stica y las ciencias de la computaci贸n referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes vol煤menes de conjuntos de datos.

Estoy muy familiarizado con datos de ventas y marketing (hist贸ricos de ventas, tasas de conversi贸n, cumplimiento de objetivos de ventas, efectividad de llamadas), pero la verdad me gustar铆a variar en el tipo de datos con los que trabajo, conocer m谩s a fondo datos financieros y econ贸micos.

Para mi los datos estructurados los no estructurados se tiene hacer un poco mas de manejo con ellos. Las bases de Datos estructuradas son de mejor comprensi贸n y las No estructuradas como Redis, Casandra o MongoGB son orientadas a eventos.

En mi caso, veo mas datos orientados a resultados de retail, por tanto, estoy mas familiarizada con ello.

El tipo de dato que me gusta explorar es 茅l [string]. Porque puedo me facilita identificar categor铆as, sentimientos, posiciones, Nubes de palabras, en redes sociales.

Me sentir铆a muy c贸modo con datos sobre e-commerce o tambi茅n me gustar铆a mucho en aprender sobre granjas verticales

RETO: Explorar datos

Los trabajos y/o proyectos que he participado hacen que me sienta c贸modo analizando e interpretando base de datos de ventas y de transporte urbano.

La experiencia juega un rol importante para poder intuir el mensaje de los n煤meros y as铆 nosotros como interpretes, podamos armar un rompecabezas juntando las piezas correctas.

RETOS
me siento bien investigando datos sobre econom铆a, se me hace m谩s sencillo de entenderlos y super divertido de investigarlos
馃懢

  • Me siento c贸modo explorando datos de ventas, M2M y Y2Y para ver tendencias y mejoras con la relaci贸n.
Me interesan muchos los datos que hablan sobre la brechas salariales o de oportunidades entre hombres y mujeres. As铆 como la informaci贸n relacionada con migrantes. 馃摎

Creo que me sentir铆a muy c贸mo analizando los datos de las redes sociales, encontrar que tipo de publicaciones son las mejores y que tipo de personas son atra铆das hac铆a ellas.