Visualización de datos: Breve introducción

En el siguiente artículo nos gustaría plantear algunas ideas acerca de la visualización de datos, además de alguna de las herramientas disponibles en la red por tal de realizar visualizaciones. Pero, primeramente, deberíamos plantearnos los aspectos relacionados con los datos y profundizar acerca de lo que es una visualización de los datos

¿Qué es una visualización de datos? ¿Por qué dispone de relevancia el trabajar con visualizaciones de datos?

Podríamos considerar que una visualización de datos es una representación de carácter visual de los datos.

Las visualizaciones de datos permiten comunicar información a los destinatarios de dichas visualizaciones.

Dicha comunicación puede ser directa, mediante visualizaciones estáticas que transmiten la información de manera directa. Los datos pueden haber sido analizados previamente.

La comunicación también puede ser indirecta, mediante visualizaciones interactivas, que son representaciones que permiten a los usuarios interactuar con los datos. Ello permite realizar análisis diferentes, realizar exploraciones de datos que nos permitan establecer los filtros que consideramos relevantes y/o descubrir nuevos patrones en los mismos en base a los valores iniciales.

¿Cuál es la importancia de los datos a representar?

Máxima. Para poder realizar cualquier visualización de datos que pueda aportar información relevante para la toma de decisiones, los datos con lo que se trabaja, deben ser preprocesados y “limpiados”, entre otros procesos previos.

Las diferentes bases de datos pueden tener aspectos como inconsistencias o valores nulos que pueden afectar, dependiendo de su volumetría, a los datos ofrecidos en la visualización. También entran aspectos como representar valores absolutos sin normalizarlos, lo que puede llevar a errores de interpretación.

¿Cómo deben utilizarse los diversos tipos de representaciones?

Aunque no hay tipologías de representación base, hay algunas reglas que pueden favorecer a hacer más eficientes las representaciones de los datos mediante visualizaciones.

Por ejemplo, en el caso de buscar la realización de comparativas, se considera más adecuado el uso de gráficos de barras en vez de circulares, debido a que la mente humana dispone de mayor complejidad para interpretar áreas (como es el caso de los círculos).

Dado que no es el objetivo principal de este artículo, para profundizar en este tema recomendamos los blogs de Alberto Cairo (The functional art) o Stephen Few (Perceptual Edge) sobre visualización de datos.

¿Qué herramientas pueden ayudarnos a realizar visualizaciones de datos? Destacamos sólo algunas:

Info.gram: Dicha herramienta nos permite trabajar con infografías, gráficos y mapas interactivos. Se puede acceder mediante el registro de una cuenta gratuita, aunque, dicho website es de funcionalidad freemium. Además, en la misma web se ofrecen diversos tutoriales para poder trabajar perfectamente.

R: R es un software descargable de manera gratuita. No sólo es conocido por sus posibilidades en el mundo de la estadística y las posibilidades ofrecidas en Data Science (modelos basados en algoritmos, etc.), sino también por las posibilidades que ofrece en términos de visualización. Hay diversos recursos que pueden ayudar a desarrollar visualizaciones en R, destacando los siguientes: Analytics Vidhya, DataCamp y R-Bloggers.

Tableau: Este software, uno de los principales del mercado, permite trabajar las visualizaciones hasta el más mínimo detalle. Con una interfaz bastante intuitiva, puede realizarse la carga de los datos y trabajar en diversos tipos de visualizaciones que permitirán ofrecer contenido relevante a los usuarios finales. Desde la propia web de Tableau ofrecen formación mediante sus vídeos de training o artículos.

Esperamos, con este artículo, haber aportado pinceladas acerca de la visualización de datos y sus beneficios.

Fuente fotografía: the nextweb.com

Share this article

Cofundador de Markonomia. Licenciado en Administración y Dirección de Empresas por la Universitat de Barcelona (EUS) y master en Business Intelligence y Big Data en Universitat Oberta de Catalunya. Cerca de 5 años desarrollando proyectos de análisis de datos en el sector bancario. Fotógrafo freelance en eventos deportivos nacionales e internacionales.

Facebook Comments

Deja un comentario