¿Qué es la visualización de datos?
La visualización de datos es el proceso de representar información de manera gráfica y visual para facilitar la comprensión, el análisis y la interpretación de conjuntos de datos complejos. Consiste en utilizar diferentes tipos de gráficos, diagramas y elementos visuales para presentar datos de una manera clara y efectiva. Tiene dos partes importantes:
- Input: Entra información estructurada.
- Output: Producto final para reconocer de forma visual los datos.
Usos de la visualización de datos
- Toma de decisiones informadas: El análisis de datos ayuda a las organizaciones y empresas a tomar decisiones fundamentadas en información objetiva y basada en evidencia.
- Optimización de procesos: El análisis de datos permite identificar áreas de mejora en los procesos empresariales y operativos.
- Predicción y pronóstico: El análisis de datos se utiliza para predecir tendencias futuras y realizar pronósticos sobre eventos y resultados.
- Segmentación de mercado y personalización: El análisis de datos se utiliza en marketing para segmentar el mercado y comprender mejor las necesidades y preferencias de los clientes.
- Visualización de información efectiva: Permite encontrar información que era muy difícil de detectar a simple vista y recolectar datos que no conocíamos de antemano.
💡Evitar el sesgo (Preferencias personales), dejar que los datos hablen por sí solos, ya que nosotros solo somos intérpretes.
Importancia del análisis de datos
Los seres humanos no retenemos grandes cargas de información, es por esto que se han implementado distintas estrategias que nos ayudan a la memoria, percepción y orden de datos.
- Comprensión rápida: Las representaciones visuales como gráficos y diagramas, facilitan la comprensión de grandes conjuntos de datos.
- Comunicación efectiva: La visualización de datos es una herramienta poderosa para comunicar información compleja de manera clara y persuasiva.
- Identificación de patrones y anomalías: Las representaciones visuales permiten identificar patrones, tendencias y anomalías en los datos que pueden no ser evidentes en una tabla de números.
“La visualización te da respuestas a las preguntas que no sabias que tenias” - Ben Shneiderman.
Herramientas para visualizar datos
- Excel: Parte de la suite de office, permite crear gráficas y tablas dinámicas por medio de datos; Usado junto con Python y power BI.
- Tableau: Herramienta para crear visualizaciones de gráficos muy organizados y bien estructurados.
- Power BI: Usada en el ámbito corporativo, permite una extensa visualización de datos y gráficos.
- Google Analytics/Google Data Studio: Utilizados para el ámbito de mercadotecnia, así que no es adecuado para la visualización de datos estadísticos.
- Python con matplotlib y seaborn: Python ofrece bibliotecas poderosas como matplotlib y seaborn para visualización de datos mediante la programación.
- R con ggplot2: R es otro lenguaje de programación popular para análisis de datos, y ggplot2 es una de las bibliotecas más utilizadas para la visualización de datos en R. Ofrece una sintaxis intuitiva para crear gráficos estadísticos.
Buenas prácticas en el manejo de la información
- Define una audiencia y motivo: Antes de comenzar a crear gráficas, debemos tener en cuenta el público objetivo, para crear visualizaciones con base en el mensaje que quieres mostrar.
- Utiliza la percepción visual: Esto se realiza para evitar la carga cognitiva.
- Estandariza: Evitar tendencias engañosas, no debemos cortar los axis en nuestras gráficas y siempre alinearlas, usando las mismas medidas y escalas reales.
💡Carga cognitiva: Es el esfuerzo que necesitamos hacer para retener información.
Ética en la ciencia de datos
- Nuestro papel ante la audiencia: Como ya abordamos, nuestro papel es de intérpretes y la audiencia creerá todo lo que nosotros estemos diciendo, también es importante señalar la importancia de nuestra comunicación para que el oyente entienda e interprete correctamente la idea.
- Credibilidad y mensaje: Debemos eliminar las preferencias personales y mostrar toda la información de los datos para no perder la credibilidad. Los datos deben hablar por ellos mismos y contar una historia, intentando no manipularla a nuestro favor.
- Caso Target: Para casos de estudio enfocados a un grupo selecto de personas es importante tener un punto de equilibrio entre manipular datos para aumentar la productividad y la invasión a la privacidad. Ejemplo de caso, los supermercados Target, que recopilaron información de los productos que compraba una persona en estado de embarazo para ofrecerle productos de bebés a futuro.
