¿Por qué es importante la visualización de datos en el análisis de datos?

¿Qué pasaría si quisiera saber la cantidad de películas producidas en el mundo por año en diferentes países? Siempre puede leer estos datos en forma de texto en blanco y negro escrito en varias páginas. O podría tener un gráfico de barras de colores que le dijera de inmediato qué países están produciendo más películas y si el total de películas por año está aumentando o disminuyendo. En resumen, un gráfico de barras le brindaría información con solo mirarlo, mientras que tendría que leer varias páginas de datos para comprender esta información normalmente. ¡ Este es el poder de la visualización de datos ! Nos permite ver fácilmente tendencias y patrones en los datos que normalmente serían bastante difíciles de encontrar, y mucho menos de analizar.

¿Todavía está confundido acerca de la visualización de datos? Bueno, entonces, comencemos por el principio y entendamos primero qué es la visualización de datos.

¿Qué es la visualización de datos y por qué es importante en el análisis de datos?

La visualización de datos consiste básicamente en representar los datos sin procesar en un formato visual, como un gráfico de barras, un gráfico circular, un histograma, un diagrama de dispersión , etc. Esto es extremadamente importante en esta era de Big Data porque es muy difícil comprender cantidades tan grandes de datos sin contexto. Podemos analizar Big Data usando Data Analytics para obtener conclusiones útiles, pero es mejor si esas conclusiones se presentan en un formato que los humanos puedan entender fácilmente. ¡Y ahí es donde entra en juego la visualización de datos!

Por ejemplo: ¿Qué pasaría si analizara los datos de su empresa y descubriera que un producto en particular estaba perdiendo dinero constantemente para la empresa? Es posible que su jefe no preste tanta atención a un informe escrito, pero si presenta un gráfico de líneas con las ganancias como una línea roja que baja constantemente, ¡entonces su jefe puede prestar mucha más atención! ¡Esto demuestra el poder de la visualización de datos!

Y la visualización de datos no solo es importante en el análisis de datos. Es necesario comprender los datos y presentarlos visualmente en casi cualquier campo, como finanzas, tecnología, marketing, diseño , etc. Después de todo, sea cual sea el campo en el que trabaje, ¡no se puede subestimar la importancia de buenos gráficos de datos en una presentación!

¿Cómo se utiliza la visualización de datos?

Actualmente, la visualización de datos tiene cuatro usos principales desde un punto de vista industrial. Vamos a verlos:

1. Comprenda los datos rápidamente

Las empresas pueden comprender grandes cantidades de datos de manera mucho más rápida y eficiente mediante la visualización de datos. Después de todo, es mucho más fácil analizar y comprender los datos si están en forma visual, como un gráfico de barras o un gráfico circular, en lugar de una forma textual como hojas de cálculo. Comprender los datos rápidamente también significa que las empresas pueden tomar decisiones basadas en esos datos mucho más rápido también.

2. Identificar relaciones y patrones

Es mucho más fácil identificar las relaciones y patrones en los datos cuando se presentan visualmente. Por supuesto, hay algunos patrones que son obvios y se encuentran de inmediato, pero puede haber algunos vínculos y patrones ocultos en los datos que nunca pensó que estaban allí. Estos no son visibles cuando los datos están en forma de texto y solo se vuelven obvios cuando se presentan visualmente.

3. Identifique las tendencias emergentes

Obviamente, las empresas pueden descubrir las tendencias actuales en los datos, pero a veces es posible incluso estimar las tendencias futuras utilizando la visualización de datos. Esto le da una gran ventaja a las empresas en el mercado que realmente utilizan la visualización de datos, ya que pueden adelantarse a sus competidores al analizar las tendencias futuras del mercado.

4. Comunicar la historia a los demás

No solo es suficiente que solo los analistas de datos y otros técnicos en el negocio entiendan los datos. Es igualmente importante mostrar el análisis de datos y los resultados obtenidos a otras personas de la empresa, como los accionistas. En tal situación, la visualización de datos es extremadamente útil porque condensa los datos en una
forma que todos pueden entender.

¿Cuáles son los diferentes tipos de gráficos de visualización de datos?

Hay muchos tipos diferentes de gráficos de visualización de datos que puede usar según el tipo de datos que desea mostrar y cómo desea mostrarlos. Antes de decidirse por un gráfico en particular, debe considerar la relación entre sus datos, si está comparando valores de datos únicos o múltiples con respecto al tiempo, si muestra una tendencia específica en los datos, etc. Todas estas son preguntas que debe responder antes de elegir cualquiera de estos gráficos de visualización de datos:

1. Gráfico de
barras Los gráficos de barras organizan los datos en barras rectangulares que se pueden usar fácilmente para comparar conjuntos de datos. Debe crear un gráfico de barras si desea comparar dos o más valores de datos de un tipo similar y si no tiene demasiados grupos de datos para mostrar. Sin embargo, los gráficos de barras muestran datos discretos, por lo que puede que no sea una buena idea usarlos si desea datos continuos.

2. Gráfico de
líneas Los gráficos de líneas visualizan datos en forma de una línea que es muy útil para comprender tendencias y patrones. Es mejor utilizar el gráfico de líneas si desea mostrar datos relativos a una variable continua como el tiempo. Las líneas de diferentes colores para las diferentes variables en los datos facilitan la comprensión de un gráfico de líneas.

3. Diagrama
de dispersión Los diagramas de dispersión se utilizan para comprender la relación entre dos variables en los datos. También puede encontrar los valores atípicos en sus datos o comprender la distribución general trazando un diagrama de dispersión. Si los datos se mueven de la esquina inferior izquierda a la esquina superior derecha, puede haber una correlación positiva entre las dos variables; si los datos se mueven en la dirección opuesta, puede haber una correlación negativa.

4. Minigráfico Los
minigráficos son la mejor visualización de datos si desea mostrar tendencias generales de una manera más rápida. Sparkline también es útil si desea mostrar una variable de datos en particular que cambia con el tiempo. Puede pintar una imagen aproximada que es muy fácil de entender, pero solo si los lectores también pueden entender el Sparkline.

5. Gráfico
circular Los gráficos circulares son mejores si desea comparar algunas partes del todo en los datos. Pueden dar fácilmente una idea de la cantidad de partes diferentes en el total, pero no son muy precisas a menos que agregue valores numéricos a cada parte del gráfico circular que representa cada acción individual en el total.

6. Indicador
Un indicador se utiliza para comparar un valor en una sola escala. Este valor generalmente se especifica como el valor actual y el valor total posible con el indicador que indica su progreso en verde y el resto de la parte en rojo. No es una buena idea usar un indicador si desea mostrar más de un valor simultáneamente.

7. Gráfico de
área Los gráficos de área son similares a los gráficos de líneas en que visualizan datos en forma de línea que es muy útil para comprender tendencias y patrones. Sin embargo, el área debajo de la línea en un gráfico de área también está coloreada. Esto se puede usar con múltiples variables en los datos para demostrar las diferencias relativas entre las variables.

8. Mapa
geográfico Un mapa geográfico visualiza los datos en la parte superior de un mapa de una ubicación geográfica. Es mejor usar este mapa si los datos tienen la geografía como una parte importante con diferentes tonos del mismo color que representan diferentes significados de datos en el mapa. Sin embargo, si desea mostrar puntos de datos precisos, un mapa geográfico no es la mejor idea.

9. Mapa
de calor Los mapas de calor proporcionan la relación entre dos variables en los datos junto con información de calificación entre estas variables. Esta información de calificación normalmente se muestra usando varios tonos del mismo color, de claro a oscuro, lo que demuestra un aumento en la calificación.

10. Histograma
Los histogramas son un cruce entre los gráficos de barras y los gráficos de líneas. Organizan los datos en barras rectangulares a lo largo de un intervalo de tiempo continuo. Esto es diferente a los gráficos de barras, ya que pueden estar en intervalos discretos. Debe usar histogramas para mostrar la distribución de datos a lo largo del tiempo o para comparar dos variables en los datos a lo largo del tiempo.