Manvirender Singh Rawat tiene más de 17 años de experiencia diversa con la capacidad de producir resultados innovadores y excepcionales. Ha desempeñado funciones de liderazgo en las que ha realizado con éxito múltiples proyectos a nivel nacional e internacional. Manvirender se ha unido a Cynoteck como consultor de ciencia de datos. Tiene experiencia diversa en análisis de datos, visualización y análisis avanzado. Él Leer Más
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Las 17 Técnicas de Visualización de Datos más importantes para Profesionales
Análisis de negocio y el conocimiento de los datos son cada vez más demandados por la fuerza laboral. Para beneficiarse de las habilidades relacionadas con los datos, no es necesario ser un analista calificado.
Puede beneficiarse de toma de decisiones basada en datos, incluido un aumento de la confianza y importantes ahorros de costos, al desarrollar sus habilidades en enfoques estándar de visualización de datos. El primer paso para utilizar el análisis de datos y la ciencia de datos en beneficio de su organización podría ser aprender a visualizar datos de forma eficaz.
17 técnicas de visualización de datos
Puede mejorar su efectividad en su puesto utilizando una variedad de estrategias de visualización de datos. La siguiente lista de 17 visualización de datos fundamentales Las técnicas, junto con algunos consejos sobre cómo presentar sus datos con éxito, son solo para profesionales.
1. Gráficos de barras
Una de las técnicas más populares y sencillas para Visualización de datos son los gráfico de barras tradicional, a veces conocido como el gráfico de barras. En este estilo de visualización, las categorías que se comparan se muestran en un eje del gráfico y un valor medido en el otro.
La longitud de la barra muestra qué tan bien le está yendo a cada grupo en comparación con el valor. Pero si hay demasiados grupos, puede resultar difícil etiquetarlos y verlos con claridad.
Al igual que los gráficos circulares, pueden resultar insuficientes para conjuntos de datos más grandes y complejos.
Un gráfico de líneas es una herramienta básica para Visualización de datos que muestra tendencias en los datos a lo largo del tiempo o entre categorías. Utiliza una colección de puntos de datos conectados por líneas rectas para mostrar exactamente cómo cambian los valores con el tiempo. La mejor manera de mostrar tendencias, variaciones y correlaciones en conjuntos de datos es mediante gráficos de líneas.
Hacen que sea sencillo detectar valores atípicos, comportamientos cíclicos y cambios al alza o al alza. tendencias a la baja. El uso de ejes y líneas de cuadrícula etiquetados simplifica la interpretación de los datos. Desde la banca hasta la investigación científica, los gráficos de líneas se utilizan ampliamente para ayudar a los profesionales a emitir juicios basados en tendencias de datos pasadas y presentes.
Los gráficos de líneas son herramientas esenciales para compartir conocimientos de forma eficaz porque proporcionan un breve resumen de los datos. Los gráficos de líneas son herramientas esenciales para compartir conocimientos de forma eficaz porque proporcionan un resumen de los cambios en los datos.
3. Gráficos circulares
Uno de los enfoques de visualización de datos más populares y fundamentales: gráficos circulares. Los gráficos circulares se utilizan en muchas aplicaciones. Los gráficos circulares son excelentes para representar proporciones o comparar partes de una entidad con su totalidad.
Los gráficos circulares son más adecuados para audiencias que quizás no estén familiarizadas con la información o que simplemente estén interesadas en las conclusiones esenciales porque son sencillas de entender. Gráficos circulares no puede mostrar adecuadamente información compleja para los lectores que desean una explicación más profunda de los datos.
4. Gráfico de dispersión
A gráfico de dispersión Es otro método más que se utiliza con frecuencia para mostrar datos. Utilizando puntos alineados con los ejes horizontal y vertical, un diagrama de dispersión muestra datos para dos variables.
Los vínculos entre variables se pueden mostrar claramente con este estilo de visualización de datos, que también se puede utilizar para detectar tendencias o correlaciones en los datos.
Gráfico de dispersión funcionan bien con grandes conjuntos de datos porque frecuentemente es más sencillo detectar tendencias cuando hay más puntos de datos disponibles. Además, la conexión o tendencia tiende a ser mayor cuanto más cerca se recopilan los puntos de datos.
Histogramas, a diferencia de los gráficos de barras, muestran cómo se distribuyen los datos en un rango continuo o período específico. Estas visualizaciones ayudan a localizar áreas con alta concentración de valores y cualquier brecha o valor atípico.
Histogramas son particularmente útiles para mostrar la frecuencia de una ocurrencia específica. Por ejemplo, puede utilizar un histograma para mostrar la cantidad de clics que recibió su sitio web cada día durante la semana anterior.
Con la ayuda de esta visualización, puede identificar fácilmente los días con más y menos clics en su sitio web.
6. Mapas de calor
Un mapa de calor es un tipo de visualización que utiliza cambios de color para indicar disparidades en los datos. Estos gráficos facilitan que el espectador detecte rápidamente tendencias mediante el uso del color para comunicar valores.
Para que un usuario lea e interprete correctamente un mapa de calor, se requiere una leyenda clara. Los mapas de calor tienen muchos usos posibles.
Un ejemplo es el uso de un mapa de calor para averiguar la hora específica del día en la que una empresa minorista realiza la mayor cantidad de ventas.
En este mapa, el lado vertical muestra los días de la semana y el lado horizontal muestra las diferentes horas del día. Las áreas con colores más altos muestran las horas y días en que el negocio realiza más ventas.
Luego, puede detectar patrones en los datos que le permitan identificar los momentos precisos en los que su tienda disfruta de las mayores ventas coloreando la matriz con colores que se correlacionan con el volumen de ventas en cada momento del día.
7. Diagramas de caja
A través de sus cuartiles, un diagrama de caja, diagrama de caja y bigotes o diagrama de caja ofrece un resumen visual de los datos. Primero se dibuja un cuadro desde el primer cuartil del conjunto de datos hasta el tercero. Una línea dentro del cuadro indica la mediana.
El mínimo (extremo inferior) y el máximo (extremo superior) del cuadro se marcan con "bigotes" o líneas. Los puntos individuales que están alineados con los bigotes sirven como ejemplo de valor atípico.
Este tipo de gráfico es útil para determinar inmediatamente si los datos son simétricos o asimétricos y para ofrecer un resumen visual fácilmente comprensible del conjunto de datos.
Un mapa de árbol es un método eficaz para mostrar datos jerárquicos como rectángulos anidados. El tamaño de cada rectángulo indica un atributo de datos y el color también puede representar información adicional.
treemaps son útiles para demostrar categorías, proporciones y patrones porque pueden representar jerarquías y estructuras de datos complejas.
Se utilizan con frecuencia en campos como las finanzas, donde pueden representar tamaños de carpetas en sistemas de archivos y visualizar sectores de mercado y composiciones de carteras. treemaps Mejore la comprensión de los datos y la toma de decisiones ayudando a los usuarios a comprender rápidamente tanto el panorama general como los detalles específicos.
Además, los Treemaps son un componente crucial del conjunto de herramientas de visualización de datos porque pueden manejar información masiva y ofrecer información a través de la forma, la escala y el color.
9. Gráficos de radar
Comparar datos multivariados Con tres o más factores cuantitativos, los mapas de radar son gráficos sofisticados. Aunque se utilizan con menos frecuencia que los gráficos de barras o columnas, son bastante útiles a la hora de analizar clasificaciones, calificaciones o rendimiento.
Como ilustración, el muestra de análisis de habilidades de los empleados A continuación se presenta la evaluación de tres empleados utilizando una puntuación y seis atributos.
Esto permite a los usuarios identificar qué individuo se está desempeñando bien o mal en cada área y ayudar, según sea necesario.
10. Gráficos de burbujas
El visualización de datos dinámico Conocido como gráfico de burbujas, combina tres dimensiones de datos en un solo gráfico. Utiliza círculos (burbujas) para simbolizar los puntos de datos, y el tamaño de cada burbuja representa un valor numérico particular. En los ejes horizontal y vertical se muestran dos variables, mientras que el tamaño de la burbuja representa una tercera dimensión.
Este método permite una comprensión rápida de interacciones complejas entre variables. Gráficos de burbujas son excelentes para explorar datos multidimensionales porque son buenos para resaltar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos.
Se utilizan en una variedad de sectores, incluida la investigación científica y el análisis corporativo. Sin embargo, para evitar la aglomeración y garantizar una interpretación adecuada, es importante un diseño cuidadoso.
Gráficos de burbujas Promover ideas que se pasarían por alto en los métodos convencionales. gráficos bidimensionales dando una imagen completa de los datos.
Un diagrama de Sankey es una técnica de visualización de datos que muestra cómo se mueven recursos, cantidades o valores entre diferentes entidades. Para representar el tamaño de estos flujos, utiliza flechas conectadas de varios anchos, lo que da como resultado una representación visual simple pero efectiva de sistemas complicados.
Los diagramas de Sankey, que se utilizan con frecuencia para mostrar distribuciones de energía, materiales o costos, arrojan luz sobre la asignación de recursos, la eficiencia y los cuellos de botella.
Dado que el ancho de las flechas es proporcional a la cantidad que se visualiza, es sencillo detectar flujos dominantes y regiones productoras de desechos. A través de la simplificación de vínculos complejos y la facilitación del intercambio de conocimientos basados en datos, estos diagramas apoyan la toma de decisiones.
Los diagramas de Sankey son útiles para comprender y maximizar la compleja dinámica de flujo dentro de una variedad de sistemas en sectores que incluyen ingeniería, economía e investigación ambiental.
12. Nube de palabras
A nube de la palabra, también conocida como nube de etiquetas, es una visualización gráfica de datos de texto en la que el tamaño de cada palabra corresponde a su frecuencia.
El tamaño de una palabra aumenta en la visualización en proporción a la frecuencia con la que aparece en el conjunto de datos.
Dependiendo de su frecuencia, las palabras también pueden ser más atrevidas o usar una determinada combinación de colores además de cambiar de tamaño.
Las nubes de palabras se emplean comúnmente en sitios web y blogs para analizar diferencias textuales entre dos fuentes e identificar palabras clave importantes. Además, son útiles al examinar conjuntos de datos cualitativos, como los términos que utilizan los clientes para describir un producto.
13. Mapas de coropletas
Un mapa coroplético representa valores numéricos. a través de áreas geográficas mediante el uso de colores, sombras y otros patrones. Para distinguir entre valores altos y bajos, estas visualizaciones utilizan el desarrollo de color (o sombreado) en un espectro.
Los espectadores pueden ver cómo una variable cambia de una región a la siguiente usando mapas de coropletas. El hecho de que los colores reflejen una gama de valores dificulta la obtención de valores numéricos precisos, lo que podría ser un inconveniente para este estilo de visualización.
Sin embargo, puede agregar interactividad a su mapa usando algunos herramientas de visualización de datos para que pueda obtener valores precisos.
14. Gráficos de red
Gráficos de red ayudan a representar la interconexión entre las diferentes entidades. En este método, los nodos resaltan varios cuerpos y bordes que ayudan a representar las interacciones. Con la ayuda de esta técnica, podemos comprender fácilmente los diversos análisis, planificación, etc. de la red.
Uno de los principales complementos de estos gráficos es que ayudan a mostrar información oculta. Una base de datos grande normalmente dificulta centrarse en pequeños conocimientos.
Analistas y los investigadores pueden comprender mejor las estructuras subyacentes visualizando redes complejas, lo que conducirá a estrategias y soluciones mejor informadas.
Los gráficos de red, un componente clave de la visualización de datos contemporánea, permiten el análisis claro y significativo de datos interrelacionados.
Un gráfico de movimiento es un método llamativo para mostrar datos que muestran patrones y tendencias cambiantes a lo largo del tiempo. Puntos de datos se muestran como burbujas animadas que se mueven y cambian de tamaño a lo largo de los ejes para reflejar los cambios en varias variables.
Este método de narración visual muestra cómo los datos cambian entre dimensiones, lo que permite examinar conjuntos de datos complejos.
Los usuarios que utilizan gráficos de movimiento son más capaces de comprender las variaciones y relaciones temporales que con visualizaciones estáticas.
Los gráficos de movimiento proporcionan un punto de vista novedoso sobre la dinámica de los datos y se utilizan con frecuencia para analizar conjuntos de datos de gran tamaño con variables basadas en el tiempo, como movimientos del mercado o transiciones demográficas.
Promueven narrativas basadas en datos y permiten conocimientos más profundos al exhibir de manera atractiva e interactiva la evolución de los datos, mejorando la toma de decisiones y la comprensión de patrones de datos complejos.
16. Coordenadas paralelas
Al mostrar datos multivariados, las coordenadas paralelas son una potente herramienta. herramienta de visualización de datos. Para mostrar cómo interactúan las variables, es necesario dibujar varias líneas paralelas, cada una de las cuales representa un punto de datos diferente.
Cuando se aplica a conjuntos de datos, esta técnica revela correlaciones y patrones intrincados que los gráficos convencionales pueden haber pasado por alto.
Las coordenadas paralelas permiten a los consumidores ver numerosas dimensiones a la vez y patrones, grupos y valores atípicos en los datos.
Este método es extremadamente útil para explorar conjuntos de datos de alta dimensión, como los utilizados en aprendizaje automático, finanzas e investigación científica. A pesar de ser útil, la interpretación puede resultar difícil, especialmente cuando hay muchos factores involucrados.
Coordenadas paralelas son invaluables para la exploración de datos y la extracción de conocimientos, ya que el escalado y el etiquetado cuidadosos de los ejes son esenciales para un análisis preciso.
17. Visualizaciones 3D
Para mejorar la percepción de profundidad y ofrecer una comprensión más completa de material complejo, Visualización de datos 3D Implica presentar datos en tres dimensiones. Los espectadores pueden investigar datos desde una variedad de perspectivas con la ayuda de la capa adicional de contexto visual que agrega.
Si bien las visualizaciones 3D pueden proporcionar información reveladora, también corren el peligro de distorsionar los datos y llevar a conclusiones falsas debido a problemas de oclusión y perspectiva.
Los datos y el mensaje que se transmiten deben considerarse cuidadosamente al utilizar enfoques 3D. Tiene usos en las industrias de diseño, análisis geoespacial e imágenes médicas.
A pesar de sus desventajas, Visualización de datos 3D puede, cuando se usa correctamente, ofrecer un punto de vista más rico que ayuda a exponer patrones y relaciones ocultos dentro de los datos.
Visualizaciones de datos Permitir a los usuarios y a las empresas hacer que enormes volúmenes de datos pertinentes sean más accesibles y claros, como se muestra a lo largo de este libro. La competencia en el mercado aumenta día a día, lo que hace que sea necesario, más que opcional, que las empresas aprovechen el potencial de análisis de datos. Las empresas que reconozcan esto tendrán una ventaja competitiva significativa.
Esperamos que estas ideas para la visualización de datos ayuden a avanzar en su trabajo y hacerlo más fructífero. Explore nuestras innovadoras herramientas de inteligencia empresarial y visualización de datos en línea para mejorar sus actividades actuales hoy.
Preguntas frecuentes:
Q. ¿Cuál es el propósito de las técnicas de visualización de datos?
Las técnicas de visualización de datos transforman datos complejos en representaciones visuales, lo que facilita la comprensión de patrones, tendencias e ideas, lo que ayuda a tomar mejores decisiones.
P. ¿Cómo funcionan los Heatmaps como método de visualización de datos?
Los mapas de calor utilizan variaciones de color para resaltar la intensidad de los datos en una matriz, lo que ayuda a resaltar relaciones, correlaciones y áreas de enfoque dentro de grandes conjuntos de datos.
P. ¿Cuáles son las ventajas de utilizar gráficos de barras para la representación de datos?
Los gráficos de barras ofrecen una comparación clara de categorías de datos, lo que los hace adecuados para visualizar valores discretos e identificar tendencias entre diferentes grupos.
P. ¿Puedes explicar el significado de los mapas de coropletas?
Los mapas de coropletas utilizan gradientes de color para mostrar valores de datos en regiones geográficas, lo que permite una fácil identificación de patrones espaciales y variaciones en la distribución de datos.
P. ¿Cómo añaden valor los gráficos de burbujas a la visualización de datos?
Los gráficos de burbujas representan tres dimensiones de datos a través del tamaño del círculo y su posición en un plano bidimensional, transmitiendo efectivamente relaciones y tendencias en una sola visualización.
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Análisis de negocio y el conocimiento de los datos son cada vez más demandados por la fuerza laboral. Para beneficiarse de las habilidades relacionadas con los datos, no es necesario ser un analista calificado.
Puede beneficiarse de toma de decisiones basada en datos, incluido un aumento de la confianza y importantes ahorros de costos, al desarrollar sus habilidades en enfoques estándar de visualización de datos. El primer paso para utilizar el análisis de datos y la ciencia de datos en beneficio de su organización podría ser aprender a visualizar datos de forma eficaz.
Puede mejorar su efectividad en su puesto utilizando una variedad de estrategias de visualización de datos. La siguiente lista de 17 visualización de datos fundamentales Las técnicas, junto con algunos consejos sobre cómo presentar sus datos con éxito, son solo para profesionales.
1. Gráficos de barras
Una de las técnicas más populares y sencillas para Visualización de datos son los gráfico de barras tradicional, a veces conocido como el gráfico de barras. En este estilo de visualización, las categorías que se comparan se muestran en un eje del gráfico y un valor medido en el otro.
La longitud de la barra muestra qué tan bien le está yendo a cada grupo en comparación con el valor. Pero si hay demasiados grupos, puede resultar difícil etiquetarlos y verlos con claridad.
Al igual que los gráficos circulares, pueden resultar insuficientes para conjuntos de datos más grandes y complejos.
Un gráfico de líneas es una herramienta básica para Visualización de datos que muestra tendencias en los datos a lo largo del tiempo o entre categorías. Utiliza una colección de puntos de datos conectados por líneas rectas para mostrar exactamente cómo cambian los valores con el tiempo. La mejor manera de mostrar tendencias, variaciones y correlaciones en conjuntos de datos es mediante gráficos de líneas.
Hacen que sea sencillo detectar valores atípicos, comportamientos cíclicos y cambios al alza o al alza. tendencias a la baja. El uso de ejes y líneas de cuadrícula etiquetados simplifica la interpretación de los datos. Desde la banca hasta la investigación científica, los gráficos de líneas se utilizan ampliamente para ayudar a los profesionales a emitir juicios basados en tendencias de datos pasadas y presentes.
Los gráficos de líneas son herramientas esenciales para compartir conocimientos de forma eficaz porque proporcionan un breve resumen de los datos. Los gráficos de líneas son herramientas esenciales para compartir conocimientos de forma eficaz porque proporcionan un resumen de los cambios en los datos.
3. Gráficos circulares
Uno de los enfoques de visualización de datos más populares y fundamentales: gráficos circulares. Los gráficos circulares se utilizan en muchas aplicaciones. Los gráficos circulares son excelentes para representar proporciones o comparar partes de una entidad con su totalidad.
Los gráficos circulares son más adecuados para audiencias que quizás no estén familiarizadas con la información o que simplemente estén interesadas en las conclusiones esenciales porque son sencillas de entender. Gráficos circulares no puede mostrar adecuadamente información compleja para los lectores que desean una explicación más profunda de los datos.
4. Gráfico de dispersión
A gráfico de dispersión Es otro método más que se utiliza con frecuencia para mostrar datos. Utilizando puntos alineados con los ejes horizontal y vertical, un diagrama de dispersión muestra datos para dos variables.
Los vínculos entre variables se pueden mostrar claramente con este estilo de visualización de datos, que también se puede utilizar para detectar tendencias o correlaciones en los datos.
Gráfico de dispersión funcionan bien con grandes conjuntos de datos porque frecuentemente es más sencillo detectar tendencias cuando hay más puntos de datos disponibles. Además, la conexión o tendencia tiende a ser mayor cuanto más cerca se recopilan los puntos de datos.
Histogramas, a diferencia de los gráficos de barras, muestran cómo se distribuyen los datos en un rango continuo o período específico. Estas visualizaciones ayudan a localizar áreas con alta concentración de valores y cualquier brecha o valor atípico.
Histogramas son particularmente útiles para mostrar la frecuencia de una ocurrencia específica. Por ejemplo, puede utilizar un histograma para mostrar la cantidad de clics que recibió su sitio web cada día durante la semana anterior.
Con la ayuda de esta visualización, puede identificar fácilmente los días con más y menos clics en su sitio web.
6. Mapas de calor
Un mapa de calor es un tipo de visualización que utiliza cambios de color para indicar disparidades en los datos. Estos gráficos facilitan que el espectador detecte rápidamente tendencias mediante el uso del color para comunicar valores.
Para que un usuario lea e interprete correctamente un mapa de calor, se requiere una leyenda clara. Los mapas de calor tienen muchos usos posibles.
Un ejemplo es el uso de un mapa de calor para averiguar la hora específica del día en la que una empresa minorista realiza la mayor cantidad de ventas.
En este mapa, el lado vertical muestra los días de la semana y el lado horizontal muestra las diferentes horas del día. Las áreas con colores más altos muestran las horas y días en que el negocio realiza más ventas.
Luego, puede detectar patrones en los datos que le permitan identificar los momentos precisos en los que su tienda disfruta de las mayores ventas coloreando la matriz con colores que se correlacionan con el volumen de ventas en cada momento del día.
7. Diagramas de caja
A través de sus cuartiles, un diagrama de caja, diagrama de caja y bigotes o diagrama de caja ofrece un resumen visual de los datos. Primero se dibuja un cuadro desde el primer cuartil del conjunto de datos hasta el tercero. Una línea dentro del cuadro indica la mediana.
El mínimo (extremo inferior) y el máximo (extremo superior) del cuadro se marcan con “bigotes” o líneas. Los puntos individuales que están alineados con los bigotes sirven como ejemplo de valor atípico.
Este tipo de gráfico es útil para determinar inmediatamente si los datos son simétricos o asimétricos y para ofrecer un resumen visual fácilmente comprensible del conjunto de datos.
Un mapa de árbol es un método eficaz para mostrar datos jerárquicos como rectángulos anidados. El tamaño de cada rectángulo indica un atributo de datos y el color también puede representar información adicional.
treemaps son útiles para demostrar categorías, proporciones y patrones porque pueden representar jerarquías y estructuras de datos complejas.
Se utilizan con frecuencia en campos como las finanzas, donde pueden representar tamaños de carpetas en sistemas de archivos y visualizar sectores de mercado y composiciones de carteras. treemaps Mejore la comprensión de los datos y la toma de decisiones ayudando a los usuarios a comprender rápidamente tanto el panorama general como los detalles específicos.
Además, los Treemaps son un componente crucial del conjunto de herramientas de visualización de datos porque pueden manejar información masiva y ofrecer información a través de la forma, la escala y el color.
9. Gráficos de radar
Comparar datos multivariados Con tres o más factores cuantitativos, los mapas de radar son gráficos sofisticados. Aunque se utilizan con menos frecuencia que los gráficos de barras o columnas, son bastante útiles a la hora de analizar clasificaciones, calificaciones o rendimiento.
Como ilustración, el muestra de análisis de habilidades de los empleados A continuación se presenta la evaluación de tres empleados utilizando una puntuación y seis atributos.
Esto permite a los usuarios identificar qué individuo se está desempeñando bien o mal en cada área y ayudar, según sea necesario.
10. Gráficos de burbujas
El visualización de datos dinámico Conocido como gráfico de burbujas, combina tres dimensiones de datos en un solo gráfico. Utiliza círculos (burbujas) para simbolizar los puntos de datos, y el tamaño de cada burbuja representa un valor numérico particular. En los ejes horizontal y vertical se muestran dos variables, mientras que el tamaño de la burbuja representa una tercera dimensión.
Este método permite una comprensión rápida de interacciones complejas entre variables. Gráficos de burbujas son excelentes para explorar datos multidimensionales porque son buenos para resaltar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos.
Se utilizan en una variedad de sectores, incluida la investigación científica y el análisis corporativo. Sin embargo, para evitar la aglomeración y garantizar una interpretación adecuada, es importante un diseño cuidadoso.
Gráficos de burbujas Promover ideas que se pasarían por alto en los métodos convencionales. gráficos bidimensionales dando una imagen completa de los datos.
Un diagrama de Sankey es una técnica de visualización de datos que muestra cómo se mueven recursos, cantidades o valores entre diferentes entidades. Para representar el tamaño de estos flujos, utiliza flechas conectadas de varios anchos, lo que da como resultado una representación visual simple pero efectiva de sistemas complicados.
Los diagramas de Sankey, que se utilizan con frecuencia para mostrar distribuciones de energía, materiales o costos, arrojan luz sobre la asignación de recursos, la eficiencia y los cuellos de botella.
Dado que el ancho de las flechas es proporcional a la cantidad que se visualiza, es sencillo detectar flujos dominantes y regiones productoras de desechos. A través de la simplificación de vínculos complejos y la facilitación del intercambio de conocimientos basados en datos, estos diagramas apoyan la toma de decisiones.
Los diagramas de Sankey son útiles para comprender y maximizar la compleja dinámica de flujo dentro de una variedad de sistemas en sectores que incluyen ingeniería, economía e investigación ambiental.
12. Nube de palabras
A nube de la palabra, también conocida como nube de etiquetas, es una visualización gráfica de datos de texto en la que el tamaño de cada palabra corresponde a su frecuencia.
El tamaño de una palabra aumenta en la visualización en proporción a la frecuencia con la que aparece en el conjunto de datos.
Dependiendo de su frecuencia, las palabras también pueden ser más atrevidas o usar una determinada combinación de colores además de cambiar de tamaño.
Las nubes de palabras se emplean comúnmente en sitios web y blogs para analizar diferencias textuales entre dos fuentes e identificar palabras clave importantes. Además, son útiles al examinar conjuntos de datos cualitativos, como los términos que utilizan los clientes para describir un producto.
13. Mapas de coropletas
Un mapa coroplético representa valores numéricos. a través de áreas geográficas mediante el uso de colores, sombras y otros patrones. Para distinguir entre valores altos y bajos, estas visualizaciones utilizan el desarrollo de color (o sombreado) en un espectro.
Los espectadores pueden ver cómo una variable cambia de una región a la siguiente usando mapas de coropletas. El hecho de que los colores reflejen una gama de valores dificulta la obtención de valores numéricos precisos, lo que podría ser un inconveniente para este estilo de visualización.
Sin embargo, puede agregar interactividad a su mapa usando algunos herramientas de visualización de datos para que pueda obtener valores precisos.
14. Gráficos de red
Gráficos de red ayudan a representar la interconexión entre las diferentes entidades. En este método, los nodos resaltan varios cuerpos y bordes que ayudan a representar las interacciones. Con la ayuda de esta técnica, podemos comprender fácilmente los diversos análisis, planificación, etc. de la red.
Uno de los principales complementos de estos gráficos es que ayudan a mostrar información oculta. Una base de datos grande normalmente dificulta centrarse en pequeños conocimientos.
Analistas y los investigadores pueden comprender mejor las estructuras subyacentes visualizando redes complejas, lo que conducirá a estrategias y soluciones mejor informadas.
Los gráficos de red, un componente clave de la visualización de datos contemporánea, permiten el análisis claro y significativo de datos interrelacionados.
Un gráfico de movimiento es un método llamativo para mostrar datos que muestran patrones y tendencias cambiantes a lo largo del tiempo. Puntos de datos se muestran como burbujas animadas que se mueven y cambian de tamaño a lo largo de los ejes para reflejar los cambios en varias variables.
Este método de narración visual muestra cómo los datos cambian entre dimensiones, lo que permite examinar conjuntos de datos complejos.
Los usuarios que utilizan gráficos de movimiento son más capaces de comprender las variaciones y relaciones temporales que con visualizaciones estáticas.
Los gráficos de movimiento proporcionan un punto de vista novedoso sobre la dinámica de los datos y se utilizan con frecuencia para analizar conjuntos de datos de gran tamaño con variables basadas en el tiempo, como movimientos del mercado o transiciones demográficas.
Promueven narrativas basadas en datos y permiten conocimientos más profundos al exhibir de manera atractiva e interactiva la evolución de los datos, mejorando la toma de decisiones y la comprensión de patrones de datos complejos.
16. Coordenadas paralelas
Al mostrar datos multivariados, las coordenadas paralelas son una potente herramienta. herramienta de visualización de datos. Para mostrar cómo interactúan las variables, es necesario dibujar varias líneas paralelas, cada una de las cuales representa un punto de datos diferente.
Cuando se aplica a conjuntos de datos, esta técnica revela correlaciones y patrones intrincados que los gráficos convencionales pueden haber pasado por alto.
Las coordenadas paralelas permiten a los consumidores ver numerosas dimensiones a la vez y patrones, grupos y valores atípicos en los datos.
Este método es extremadamente útil para explorar conjuntos de datos de alta dimensión, como los utilizados en aprendizaje automático, finanzas e investigación científica. A pesar de ser útil, la interpretación puede resultar difícil, especialmente cuando hay muchos factores involucrados.
Coordenadas paralelas son invaluables para la exploración de datos y la extracción de conocimientos, ya que el escalado y el etiquetado cuidadosos de los ejes son esenciales para un análisis preciso.
17. Visualizaciones 3D
Para mejorar la percepción de profundidad y ofrecer una comprensión más completa de material complejo, Visualización de datos 3D Implica presentar datos en tres dimensiones. Los espectadores pueden investigar datos desde una variedad de perspectivas con la ayuda de la capa adicional de contexto visual que agrega.
Si bien las visualizaciones 3D pueden proporcionar información reveladora, también corren el peligro de distorsionar los datos y llevar a conclusiones falsas debido a problemas de oclusión y perspectiva.
Los datos y el mensaje que se transmiten deben considerarse cuidadosamente al utilizar enfoques 3D. Tiene usos en las industrias de diseño, análisis geoespacial e imágenes médicas.
A pesar de sus desventajas, Visualización de datos 3D puede, cuando se usa correctamente, ofrecer un punto de vista más rico que ayuda a exponer patrones y relaciones ocultos dentro de los datos.
Visualizaciones de datos Permitir a los usuarios y a las empresas hacer que enormes volúmenes de datos pertinentes sean más accesibles y claros, como se muestra a lo largo de este libro. La competencia en el mercado aumenta día a día, lo que hace que sea necesario, más que opcional, que las empresas aprovechen el potencial de análisis de datos. Las empresas que reconozcan esto tendrán una ventaja competitiva significativa.
Esperamos que estas ideas para la visualización de datos ayuden a avanzar en su trabajo y hacerlo más fructífero. Explore nuestras innovadoras herramientas de inteligencia empresarial y visualización de datos en línea para mejorar sus actividades actuales hoy.
Preguntas frecuentes:
Q. ¿Cuál es el propósito de las técnicas de visualización de datos?
Las técnicas de visualización de datos transforman datos complejos en representaciones visuales, lo que facilita la comprensión de patrones, tendencias e ideas, lo que ayuda a tomar mejores decisiones.
P. ¿Cómo funcionan los Heatmaps como método de visualización de datos?
Los mapas de calor utilizan variaciones de color para resaltar la intensidad de los datos en una matriz, lo que ayuda a resaltar relaciones, correlaciones y áreas de enfoque dentro de grandes conjuntos de datos.
P. ¿Cuáles son las ventajas de utilizar gráficos de barras para la representación de datos?
Los gráficos de barras ofrecen una comparación clara de categorías de datos, lo que los hace adecuados para visualizar valores discretos e identificar tendencias entre diferentes grupos.
P. ¿Puedes explicar el significado de los mapas de coropletas?
Los mapas de coropletas utilizan gradientes de color para mostrar valores de datos en regiones geográficas, lo que permite una fácil identificación de patrones espaciales y variaciones en la distribución de datos.
P. ¿Cómo añaden valor los gráficos de burbujas a la visualización de datos?
Los gráficos de burbujas representan tres dimensiones de datos a través del tamaño del círculo y su posición en un plano bidimensional, transmitiendo efectivamente relaciones y tendencias en una sola visualización.
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