Claridad y precisión en visualización de datos
Clase 6 de 22 • Curso de Visualización de Datos para BI
Contenido del curso
Isaac Antonio Martinez Rios
student•
hace un año
Clase 6 de 22 • Curso de Visualización de Datos para BI
Contenido del curso
Isaac Antonio Martinez Rios
Jhon Banguera
Santiago Alvarez
Erick Guerrero Martínez
carlos carreno
Juan Diego
Carlos Enrique Rodríguez Alcántara
Harrison Steve Pinzón Neira
Mario Alexander Vargas Celis
Mario Alexander Vargas Celis
Juan Pablo García Chávez
Luis Cabezas
Daniel Andres Rojas Paredes
Jhon Freddy Tavera Blandon
Cristian Sanchez
Luis Cabezas
Resumen:
Precisión y transparencia
La visualización de datos debe ser precisa y transparente para mantener la integridad de la información presentada. Esto implica:
Estética visual
La estética juega un papel crucial en la efectividad de la visualización de datos:
Diferencia de audiencias: público general y especializado
Es importante adaptar la visualización según la audiencia objetivo:
Estructura y enfoque: determinar el público objetivo
Para crear una visualización efectiva, es crucial:
Clasificación de figuras
Existen diversos tipos de visualizaciones, cada una con propósitos específicos:
"La estética en los datos revela claridad y significado"
Visualización de datos
- Precisión y transparencia, es muy importante porque ahí daremos veracidad al análisis que habremos hecho o a los datos que hemos capturado.
- Estética visual, un diseño atractivo y unas gráficas visuales atractivas nos permitirán comunicarnos mucho mejor con nuestra audiencia
- Diferencia de audiencia, debemos tener en cuenta la segmentación del público al que nos dirigiremos para escoger las mejores visualizaciones
Publico general: Información mucho más sencilla a leer, rápida y concisa con colores agradables
Publico especializado: Alimentaremos estas gráficas con datos, los cuales ellos interpretaran y darán mayor comprensión a nuestras gráficas
- Estructura y enfoque, aquí tendremos que determinar el público objetivo, de lo general a lo particular o viceversa
- Clasificación de figuras, dependiendo del tipo de gráfico, así mismo tendremos un tipo específico de visualización, por esto debemos hacer una relación entre la figura de acuerdo a los datos que se representaran en estas
En la visualización de los datos, ¿Cuales son los colores correctos con los que deben pintarse las gráficas?
Hola, ¿cómo estás? Erick en la cuestión de diseño y colores correctos te dejo este link : https://colorhunt.co/, allí la idea es
Si tenemos datos erroneos el resultado a mostrar será errado.
La visualización de los datos no puede estar ni ser muy cargada. Se necesita claridad. Además de ello, la estética es esencial para ello.
Clasificación de Figuras
**** La elección del tipo de gráfico es crítica para la efectividad de la visualización. Los gráficos se clasifican según el tipo de relación o la información que se quiere mostrar:
Las técnicas de visualización de datos que equilibran precisión y estética son esenciales para comunicar hallazgos de forma clara, efectiva y visualmente atractiva. Aquí te dejo un desglose clave para lograrlo:
🎯 1. Principios de Precisión
La precisión garantiza que los datos se representen fielmente, sin distorsiones.
✅ Buenas prácticas:
🎨 2. Principios de Estética
La estética capta la atención y mejora la comprensión.
✅ Buenas prácticas:
🔧 3. Técnicas clave
TécnicaUso principalRecomendación estéticaGráficos de líneasSeries temporalesColores suaves, líneas delgadasBarras horizontalesComparaciones nominalesOrdenar por valor descendenteGráficos de dispersiónCorrelacionesTamaño y color por dimensión extraMapas de calorDensidad de valoresUsa gradientes perceptualesDiagramas de Sankey / flujosRutas y transicionesIdeal para mostrar volumen de transiciónTreemapsJerarquía y proporcionesBuena alternativa a gráficos de pastel
🧠 4. Frameworks y herramientas sugeridas
HerramientaIdeal paraNotaTableau / Power BIDashboards corporativosAlta personalización y precisiónGoogle Data Studio / LookerWeb, gratuitoLigero y conectado a GoogleD3.js / Vega-LiteVisualizaciones personalizadasRequiere programación**Plotly / Seaborn (Python)Análisis exploratorioAlta precisión para data scienceShiny (R)**Ciencia de datos interactivaIdeal para prototipos rápidos
✅ Conclusión
Una visualización efectiva no solo debe verse bien, sino también ser honesta, fácil de leer y diseñada para la toma de decisiones. La clave está en elegir el gráfico adecuado, usar principios de diseño visual y respetar la integridad de los datos.
Una visualización efectiva no solo debe verse bien, sino también ser honesta, fácil de leer y diseñada para la toma de decisiones. La clave está en elegir el gráfico adecuado, usar principios de diseño visual y respetar la integridad de los datos.
Crea una experiencia visual con tus datos.
"La estética en los datos revela claridad y significado"
Datos que no sean claros van a dar lugar a interpretaciones erróneas. La visualización de datos es una herramienta poderosa para comunicar información de manera efectiva. En esta sección, vamos a crear una experiencia visual con los datos que has recopilado.
-Precisión y transparencia: La visualización de datos debe ser precisa y transparente. Asegúrate de que los datos se presenten de manera clara y precisa.
-Estructura y enfoque: La estructura y el enfoque de la visualización de datos son importantes. Asegúrate de que la visualización tenga una estructura clara y un enfoque definido.
-Clasificación de figuras: Las figuras se pueden clasificar en tres tipos: figuras de datos, figuras de información y figuras de conocimiento. Asegúrate de que la visualización de datos se clasifique correctamente. No es común usar gráficas de tendencia y de comparación.
Tener la información correctamente estructurada permite presentarla de manera efectiva al público objetivo. Para lograrlo, es fundamental que los datos sean claros, precisos y estén alineados con el propósito del análisis.
La presentación visual también juega un papel clave: no se deben saturar los informes con colores innecesarios ni tipografías confusas, ya que esto puede dificultar la interpretación.
Además, es crucial elegir el tipo de gráfico adecuado según el tipo de variable y el mensaje que se desea transmitir, asegurando que los datos se comprendan con rapidez y exactitud.
Ser exacto y preciso no son lo mismo. Es genial poder ser exacto y preciso pero si no puedes ser ambos es mucho mejor ser exacto. Aca usan la palabra preciso pero por el contexto es evidente que la que realmente quieren usar es exacto.
Resumen
"La estética en los datos revela claridad y significado"
Crea una experiencia visual con los datos:
La precisión y transparencia de los datos es fundamental, también es de vital importancia tener claridad en los datos, no generar gráficas saturadas porque no permitirán realizar un análisis sin confundirse.
La estética es importante en las gráficas para comunicarnos eficazmente con la audiencia, definir colores, fuentes adecuadas. No satures las imágenes o gráficas, recuerda para qué público está dirigida. Mantén visualizaciones limpias y estética agradable.
Para escoger las mejores visualizaciones o el mejor contenido, recuerda la segmentación de público. púbico general se debe enfocar en dar información rápida de leer, concisa y con colores agradables, para un público más especializado, dependiendo el área, se alimenta la gráfica con datos que aporten valor a su interpretación.
Estructura y enfoque: tener datos y visualizaciones estructuradas permitirán tener un recorrido por las visualizaciones, para diseñar esta parte y tener un enfoque certero, se determina el público objetivo, de lo particular a lo general o viceversa.
A nivel gerencial, lo general nos permitirá dar datos como, ventas del año, trimestre o mes.
A nivel particular podríamos mostrar, efectividad en ventas para el área de ventas, tendríamos que tener una discriminación grande de los datos como, cuanto venden por día, por hora, que tienda vendió más en la última hora, efectividad del último día en las tienda, comparación entre un día y otro.
Clasificación de figuras
Se clasifican según el tipo de gráfica tendremos una visualización diferente. Debemos hacer una relación entre la figura a elegir y los datos que vamos a representar en la visualización. No se debe usar gráficas de tendencia con gráficas de segmentación o con de volumen. Es diferente para cada caso.
¿Qué elementos visuales se debe de evitar? ¿Y cuáles los potencia?