Por qué es importante la visualización de datos y algunas herramientas útiles.

Para las personas es más sencillo interpretar las relaciones existentes en los datos cuando las pueden ver directamente, en lugar de tener varias tablas con números y demás. Por ejemplo en este conjunto de datos conocido como Anscombe’s quartet :

Datos y estadísticas descriptivas del Anscombe’s quartet (http://businessq-software.com/2016/04/19/power-data-visualization-anscombes-story/)

Hay cuatro grupos de datos muy similares entre sí, según sus estadísticas descriptivas, pero cuando se grafican tenemos lo siguiente:

Visualización del Anscombe’s quartet (https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=9838454)

Se puede ver claramente que cada grupo de datos es muy diferente y sus tendencias lineales son erróneas para los conjuntos II, III y IV, aunque todas las estadísticas descriptivas parecen estar bien. Este es el poder de las visualizaciones, revelan las relaciones subyacentes: las historias, que no se pueden ver a partir de los propios datos.

Ahora bien, cargar un conjunto de datos en cualquier software de hoja de cálculo donde los datos se convierten repentinamente en una imagen visible en una pantalla puede considerarse visualización de datos. La pregunta sería entonces qué tipo de visualización puede ser útil en determinada situación o problema.

Asimismo no es realista esperar que las herramientas y técnicas existentes para hacer visualización de datos arrojen por sí solas una avalancha de historias relevantes a partir de determinado grupo de datos. No existe cosa tal como una “regla” o “protocolo” que garantice una historia. Por el contrario, tiene más sentido buscar insights que pueden ser convertidos en historias.

¿Qué herramientas utilizar?

Cada herramienta de visualización de datos disponible es buena en algo. La visualización y la organización/ajuste de los datos debe ser fácil y económica. Por ejemplo, si cambiar un parámetro de la visualización toma mucho tiempo, entonces no se experimentará mucho con los datos. Lo anterior no significa que no se necesite aprender a usar la herramienta, pero una vez que se aprende debería ser muy eficiente su utilización. También tiene mucho sentido elegir una herramienta que cubra tanto la visualización y la organización/ajuste de los datos, separar esas tareas implica importar y exportar los datos en repetidas ocasiones. A continuación una pequeña lista de algunas herramientas:


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