También es importante no detenernos al encontrar algo que no nos gusta, recordemos, la información habla, nosotros solo somos los intermediarios.
Introducción: fundamentos de la visualización de datos
¿Qué aprenderás sobre la visualización de datos?
¿Qué es la visualización de datos?
Florence Nightingale y la dama de la lámpara
Retos para aprender visualización de datos
Importancia de la visualización de datos: disminuye la carga cognitiva
Herramientas para visualizar datos: Excel, Tableau, Power BI, Google Analytics, Google Data Studio
¿Cómo usar correctamente una gráfica? Ejemplos y usos de visualizaciones
Buenas prácticas para visualización de datos: user personas, mentiras estadísticas y principios de Gestalt
Caso Target: conflictos de ética en la ciencia de datos y Big Data
Elige la gráfica correcta para tus reportes
Gráfica de barras
Gráfica de pie
Gráfica de dispersión
Gráfica de burbujas
Gráfica de mapas
Tipos de mapas: isolíneas, coropletas, diagramas, anamórficos
Gráfica de heat map o mapas de calor
Gráfica de tablas
Importancia del storytelling en la visualización de datos
Data Visualization para Business Intelligence
¿Cómo afecta la visualización de datos en tu negocio?
Explora, descubre, pregunta: toma decisiones inteligentes con análisis de datos
Práctica: análisis y exploración de datos
Práctica: storytelling para contar historias con datos
Caso Walmart: integra visualización de datos y Big Data con inteligencia de negocios
Flujo de trabajo y etapas del Business Intelligence
Recolección de datos
Limpieza de datos
Exploración de datos
Creación de gráficas y visualizaciones
Generación de reportes con storytelling
Define objetivos SMART con KPIs o Key Performance Indicators
Recomendaciones finales para Visualización de Datos
Caso Orbitz: beneficios de una cultura data-driven o basada en datos
Continúa aprendiendo Data Science, Business Intelligence y Visualización de Datos
No tienes acceso a esta clase
¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera
Aportes 93
Preguntas 0
También es importante no detenernos al encontrar algo que no nos gusta, recordemos, la información habla, nosotros solo somos los intermediarios.
Me siento detective 🕵️♂️
Sinceramente me siento muy cómodo explorando datos sobre películas. Al ser un obsesionado de las estadísticas y películas, busco en todo momento analizar todos los datos que las películas tienen.
NOTAS:
Aquí es donde se pasa la mayor cantidad de tiempo recomendablemente, para generar y/o reformular hipótesis, así como generar conclusiones sobre la información. Buscamos descubrir, preguntar, reformular y analizar. Parte importante de esta etapa es definir el cómo contar una historia, dado que los datos sin historias son sólo números.
Importante tener en cuenta no generar opiniones sesgadas por la opinión personal, no caer en el Cherry picking y utilizar las buenas prácticas aprendidas. Y el comentario de un compañero, que me pareció muy valioso: “También es importante no detenernos al encontrar algo que no nos gusta, recordemos, la información habla, nosotros solo somos los intermediarios.”.
Me gusta mucho trabajar con datos financieros como ingresos, gastos, costos, utilidades, márgenes, estimados de ventas, etc.
Explorar cualquier base da datos es posible pero también es verdad que conociendo el contexto tendremos una punto de partida sólido para explorar con mayor fluidez.
Debemos adaptarnos a todo tipo de bases de datos y entre mas experiencia tengamos del tema la adaptación va a se mas fácil. En este caso yo diría datos relacionados a la la industria alimenticia de México
Dejo mis mini apuntes de la clase por si a alguien les sirven👌
El proceso al cual más tiempo deberíamos dedicar. Implica analizar la información, contratastar con nuestras hipótesis y reformular preguntas a raíz de cada descubrimiento.
El storytelling es un elemento importante de esta etapa por tratarse del método usado para unir los elementos y resultados de nuestro análisis de forma coherente, agregando valor al hacer sencilla su comunicación, procurando siempre evitar las preferencias personales, los sesgos de información o el uso engañoso de gráficos.
Los datos con los que estaría muy familiarizado serían los del lugar donde trabajo. Por ejemplo las ventas por estado, zona, vendedor, clientes atendidos, facturas generadas, etc.
Cherry Picking (literalmente ‘recolectar cerezas’: seleccionar lo mejor de algo, o bien seleccionar lo peor de algo, o bien seleccionar algo «a la medida»), es la acción de citar casos individuales o datos que parecen confirmar la verdad de una cierta posición o proposición, a la vez que se ignora una cantidad de evidencias de casos relacionados o información que puede contradecir la proposición.
Para un proyecto personal estoy empleando datos de Strava ( una app para grabar tus actividades deportivas como bicicleta, natación o atletismo) y los datos que genero con mi balanza electrónica. De esta forma puedo encontrar patrones entre épocas del año, mi peso y mis actividades deportivas.
Pienso que en esta parte es donde ser curioso juega un papel fundamental
Amo trabajar con datos ambientales. He trabajado con datos balances hídricos y de carbono, y lo disfruto tanto como aprendo de ello.
Trabaje por varios años en una compañía de seguros, en donde realizaba análisis del comportamiento de Quejas y Reclamos. Este análisis nos permitía identificar las áreas que mas presentaba quejas, los procesos afectados, tiempo de definición. Una vez identificados se realizaba los planes de mejora y se volvían a comparar los resultados.
Yo estaría muy familiarizado con datos de ventas, finanzas y contabilidad. Pero representaría un reto para si analizar datos sobre investigaciones cietíficas
Me facilitan munchos los datos a nivel mundial, ingresos por paises, población, me gusta mucho.
Aunque ahora estoy trabajándole mucho al análisis de datos empresarial, estoy en el camino pero ahí temas super interesantes.
Las bases de datos con las que más me siento a gusto trabajando y las puedo analizar con cierta facilidad, son las del sector salud (parte administrativa), dado que trabajé con ellas durante 5 años aproximadamente.
Mayor cantidad de tiempo, creación de historias y reformular las teorías, debes seguir analizando. Los datos sin historias son sólo números. Evita el byas
Les recomiendo no dejen de leer en Lecturas recomendadas, el artículo de Terence Shin, es muy buen material. Naveguen a través de los enlaces que hay en el documento hacia su kaggle, blog, etc. Tiene muy buena información, todo muy bien interconectado.
Los datos con los que más estoy familiarizado son con los financieros, como precios, retornos, medidas de localización y/o desempeño, medidas de dispersión o riesgo, medidas de correlación. Y muchos otros indicadores para un análisis corporativo.
Pero actualmente estoy aprendiendo manejar otro tipo de bases de datos para comprender las diferentes medidas de desempeño o relevancia que puedo obtener.
Pienso que pedir la opinión de otra persona puede ayudar, tal ves tu haces un análisis pero algunos datos los deja por fuera porque no sabes interpretarlos, la otra persona si podrá o darte un punto de vista diferente. Dos cabezas piensan mejor que una
Se me ocurrió que puedo estar familiarizado con datasets relacionados a la industria automotriz (específicamente a vehículos como carros, camionetas, etc.), esto debido a mi experiencia en mi último trabajo, una startup que desarrolla sitios web para concesionarios es USA
"Los datos sin una historia de por medio son simplemente números y letras
Yo estoy muy familiarizado con datos de ventas e inventarios.
Me gustaría 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 cómodo trabajando con datos financieros.
Los datos de notas de estudiantes
Me siento cómodo analizando datos de hábitos de las personas.
Trabajo en logística, la principal razón por la que decidí dedicarme a los datos es porque me empecé a encontrar con datos super interesantes durante el trabajo, por mi trabajo tenía acceso a muchos datos relacionados, pensé que podría encontrar muchas cosas si buscaba entre esos datos, creo que podría encontrar un montón de cosas ahí.
Estoy super familiarizada con la exploración de CSVs
Realmente casi todos los datos me gustan, porque me dicen algo que no se sabía sobre la empresa, tema o lugar.
Hola, en mi caso me gustan mucho los datos relacionados a las finanzas, compras, ventas, producción de cualquier compañía.
Como mi formación de base es en ciencias de la salud, podría explorar datos acerca de la prevalencia de enfermedades en relación a datos demográficos, resistencia microbiana, factores genéticos responsables de enfermedades, datos arrojados por estudios vinculados al COVID-19, etc.
El espectro es tan grande como interesante.
¿Conocen bases de datos abiertas vinculadas al área de la salud? ¡Agradecida si las comparten! =)
Datos sobre investigación de mercados, consumo, exportación e importación.
En mi caso, los datos con los que tendría más conexión sería los de growth o de medicina.
Reto: explora datos
Resultados de la exploración de datos
Evita errores
Cuenta historias
Descubre, pregunta, reformula, analiza
¿Por qué explorar datos?
Yo estoy familiarizado con datos relacionados con temas de Turismo, economía y contabilidad. Siempre orientados a la reducción del gasto y el aumento de ingresos.
Considero que los datos relacionas a aspectos sociales son muy interesantes de analizar, entre estos pueden ser las preferencias políticas de la gente y las razones de estas, también podría ser el nivel de felicidad que la gente “muestra” 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 eléctricas de diferentes dispositivos, ya que puedo analizar el compartimiento de los equipos a través del tiempo, su respuesta ante ciertas cargas y escenarios.
Me siento muy comoda explorando datos financieros, ventas, utilidad, costos y así. 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 más 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 cómodo analizando data del desempeño de las acciones de email marketing.
Yo me siento cómoda explorando sobre series me encanta!!
Me siento muy cómodo analizando datos relacionados con empresas de mensajería y carga, como tiempos de entrega, niveles de cumplimiento y sobretodo comparándolas entre ellas.
En algún momento me gustaría aprender mucho acerca de las estadísticas 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 últimos 10 años y tristemente tuve que cerrar. Nunca explore los datos a fondo.
Pues he utilizado bases de datos sobre investigaciones en química, pero nunca las he aplicado de alguna forma específica más allá de gráficas de correlación. Estaría interesante usar bases de datos científicas.
Me siento cómoda 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.
Proceso importante donde pasaremos la mayor cantidad de tiempo. Es probable que encuentres patrones que no conocíamos.
Cuenta historias. Los datos sin historia son solo números.
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 sentiría más familiarizado con datos de educación
Me gusta trabajar con datos de ventas, me parece bastante fácil encontrar conclusiones y preguntas con este tipo de datos. También estoy sumergiéndome en el mundo de finanzas así que estoy aprendiendo bastante como funcionan estos datos, de momento sigo adaptándome a estos datos.
Me llama mucho la atención el análisis 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 está en la consultoría contable y financiera los datos con los que me siento más cómodo son los que se relacionan con ese tipo de registros.
Trabajo como profesor y me gusta llevar apuntado toda la información posible sobre los estudiantes: notas, participación y demás. Me siento muy cómodo trabajando con esto aunque personalmente disfruto mucho explorar bases de datos en las que esten consignados ingresos, egresos, presupuestos y demás…
Me gusta trabajar con cualquier tipo de BD. Siento que se me facilita el análisis 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 producción dentro de las plantas manufactureras, los tipos costos, materiales, recursos, velocidades, temperaturas, etc.
El tipo de datos con los que estaría como trabajar seria en la parte petrolera para analizar ciertas características ya sea sus propiedades del petróleo o ciertas ubicaciones
Creo que una tabla del Estado de Ganancia y Pérdidas sería más fácil de entender sobre todo para la fuerza de ventas
Los tipos de datos con los que ahora podría trabajar con más comodidad, serían númericos.
Me es comodo trabajar con datos que tengan que ver con vemtas.
Siempre me ha interesado la relación de los salarios, la profesión 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 duración de los mismos.
A mí se me facilitaría mucho manejar información relacionada a deportes, salud, temas sociales y con los que más batallo porque no me gustan son los los financieros.
Datos estadísticos es uno de ellos, comerciales también y datos vinculados a educación y salud.
Me sentiría cómodo usando datos financieros.
Los datos de contabilidad son los que he visto mucho.
Los datos del lugar de trabajo se relacionan con libros en préstamo, artículos consultados, descargados, citaciones, y áreas de conocimiento con más tráfico dependiendo de la época del año.
¿Cuáles son los tipos de datos con los que más estás 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 cómodo con datos financieros, es un campo en el cual he trabajado varios años.
La minería de datos o exploración de datos (es la etapa de análisis de “Knowledge Discovery in Databases” o KDD) es un campo de la estadística y las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos.
Estoy muy familiarizado con datos de ventas y marketing (históricos de ventas, tasas de conversión, cumplimiento de objetivos de ventas, efectividad de llamadas), pero la verdad me gustaría variar en el tipo de datos con los que trabajo, conocer más a fondo datos financieros y económicos.
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 comprensión 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 él [string]. Porque puedo me facilita identificar categorías, sentimientos, posiciones, Nubes de palabras, en redes sociales.
Me sentiría muy cómodo con datos sobre e-commerce o también me gustaría mucho en aprender sobre granjas verticales
RETO: Explorar datos
Los trabajos y/o proyectos que he participado hacen que me sienta cómodo 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 números y así nosotros como interpretes, podamos armar un rompecabezas juntando las piezas correctas.
RETOS
me siento bien investigando datos sobre economía, se me hace más sencillo de entenderlos y super divertido de investigarlos
👾
Creo que me sentiría muy cómo analizando los datos de las redes sociales, encontrar que tipo de publicaciones son las mejores y que tipo de personas son atraídas hacía ellas.
Los aportes, preguntas y respuestas son vitales para aprender en comunidad. Regístrate o inicia sesión para participar.