VISUALIZACIÓN DE DATOS

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VISUALIZACIÓN DE DATOS

Una manera simple, eficiente y efectiva de comunicar datos complejos a través de cuadros, mapas y gráficos fáciles de entender

Cómo desarrollar las herramientas visuales

Gráficos/Visualizaciones

Encontrar o comprender aspectos específicos de los datos

- Tendencias - Valores atípicos - Distribuciones - Correlaciones - Dependencias - Datos espaciales

Consultar

Ubicar cada uno de los elementos en posibles visualizaciones que se pueden utilizar, en base a los siguientes alcances: 1. identificar 2. comparar 3. resumir

Buscar

Buscar elementos de interés como meta de nivel medio.

4 Tipos de búsqueda

4. Explorar

Cuando los usuarios ni siquiera están seguros de la ubicación. Implica la búsqueda de características sin tener en cuenta su ubicación

3. Navegar

La identidad exacta de un objetivo de búsqueda podría no conocerse de antemano. Los usuarios están buscando uno o más elementos que se ajustan a algún tipo de especificación

2. Localizar

Encontrar un objetivo conocido en una ubicación desconocida

1. Buscar

Si los usuarios ya saben lo que buscan y dónde está

Analizar

Analizar el objetivo o finalidad de la herramienta visual y gráficos

1. Consumir: analizar información que ya ha sido generada como datos almacenados 2. Producir: generar y analizar nueva información

Tipos de herramientas visuales

Algunos tipos de visualización

- Mapa de área - Gráfico de barras - Gráficos de caja y bigotes - Gráfico de viñetas - Diagrama de Gantt - Mapa de calor - Tabla resaltada - Histograma - Gráfico de torta. - Diagrama de árbol

Herramientas visuales especializadas

Están diseñados para manejar una amplia gama de datos de forma flexible

Herramientas visuales generales

Están diseñados para contextos específicos con una estrecha gama de configuraciones de datos

Data pipeline

El proceso al que se someten los datos. Se produce un ciclo completo entre un "sitio de destino" y un "lago de datos"

- Consolidación de datos - Reducción de fricción - Compartimiento de datos - Uniformidad de datos

Ejemplos de arquitectura

hybrid data pipeline

Entornos muy grandes que permiten obtener información en tiempo real, así como procesamiento por lotes.

batch-based data pipeline

Sistema que genera una gran cantidad de datos que son entregados a un sistema para análisis

streaming data pipeline

Usado para aplicaciones de tiempo real

1. Recopilación 2. Ingestión/cargue 3. Preparación 4. Cálculo 5. Presentación

Desventajas

- Información sesgada o inexacta. - Correlación no siempre significa causalidad. - Los mensajes centrales pueden perderse en la presentación.

Ventajas

- Compartir información fácilmente. - Explorar oportunidades de forma interactiva. - Visualiza patrones y relaciones.