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

Antes de saltar al término «Visualización de datos», analicemos brevemente el término «Ciencia de datos» porque estos dos términos están interrelacionados. ¿Pero cómo? Entendamos. Entonces, en términos simples, » La ciencia de datos es la ciencia de analizar datos sin procesar utilizando estadísticas y técnicas de aprendizaje automático con el propósito de sacar conclusiones sobre esa información «. Pero, ¿sabes qué es Data Science Pipeline? 

En palabras simples, una canalización en ciencia de datos es “un conjunto de acciones que cambia los datos sin procesar (y confusos) de varias fuentes (encuestas, comentarios, lista de compras, votos, etc.), a un formato comprensible para que podamos guárdelo y utilícelo para el análisis”.

Los datos sin procesar pasan por diferentes etapas dentro de una canalización, que son:

1. Obtener/Obtener los datos
2. Depuración/Limpieza de datos
3. Visualización de datos
4. Modelado de los datos
5. Interpretación de los datos
6. Revisión

Así que ahora estamos saltando al término de visualización de datos . 

La visualización de datos es la representación gráfica de información y datos en un formato pictórico o gráfico (Ejemplo: tablas, gráficos y mapas). Las herramientas de visualización de datos brindan una forma accesible de ver y comprender tendencias, patrones en los datos y valores atípicos. Las herramientas y tecnologías de visualización de datos son esenciales para analizar cantidades masivas de información y tomar decisiones basadas en datos. El concepto de usar imágenes es comprender datos que se han utilizado durante siglos. Los tipos generales de visualización de datos son gráficos, tablas, gráficos, mapas y paneles.

Categorías de visualización de datos

La visualización de datos es muy importante para la investigación de mercado, donde se pueden visualizar datos numéricos y categóricos, lo que ayuda a aumentar el impacto de los conocimientos y también ayuda a reducir el riesgo de parálisis del análisis. Por lo tanto, la visualización de datos se clasifica en las siguientes categorías:

Para leer más sobre esto, consulte: Categorías de visualización de datos

Analicemos ahora algunas de las ventajas de la visualización de datos.

Ventajas de la visualización de datos

1. Mejor Acuerdo: En los negocios, durante muchas épocas, sucede que tenemos que mirar las exposiciones de dos componentes o dos situaciones. Una metodología convencional es experimentar la información masiva de las circunstancias y luego examinarla. Esto claramente tomará una gran cantidad de tiempo.  

2. Un Método Superior: Puede abordar la dificultad de colocar la información de ambas perspectivas en la estructura pictórica. Esto sin duda dará una mejor comprensión de las circunstancias. Por ejemplo, los patrones de Google nos ayudan a comprender la información identificada con las principales empresas o consultas en estructuras pictóricas o gráficas.  

3. Intercambio Simple de Datos: Con la representación de la información, las organizaciones presentan otro arreglo de correspondencia. En lugar de compartir la información engorrosa, compartir los datos visuales atraerá y transmitirá los datos que son más absorbibles.  

4. Investigación de ofertas: con la ayuda de la representación de información, un vendedor puede, sin mucho esfuerzo, comprender la tabla comercial de artículos. Con instrumentos de percepción de información como mapas de calor, tendrá la opción de comprender las causas que están impulsando los números comerciales al igual que las razones que están degradando los números comerciales. La representación de información ayuda a comprender los patrones y, además, diferentes variables, como tipos de clientes interesados ​​​​en comprar, clientes repetidos, el impacto de la topografía, etc.  

5. Descubrir relaciones entre ocasiones: una empresa está influenciada por muchos elementos. Encontrar una relación entre estos elementos u ocasiones anima a los jefes a comprender los problemas identificados con su negocio. Por ejemplo, el mercado de negocios en línea es todo menos otra cosa hoy en día. Cada vez que durante ciertas temporadas felices, como Navidad o Acción de Gracias, los diagramas de las organizaciones en línea aumentan. En este sentido, diga si una empresa en línea está haciendo un negocio promedio de $1 millón en un trimestre específico y el negocio asciende de inmediato, entonces pueden encontrar rápidamente los tiempos en comparación con él.  

6. Investigar aperturas y patrones: con la gran cantidad de información presente, los jefes de negocios pueden descubrir la profundidad de la información con respecto a los patrones y aperturas que los rodean. Utilizando la representación de información, los especialistas pueden descubrir ejemplos de la conducta de sus clientes, preparándolos posteriormente para investigar patrones y abrir puertas para los negocios.  

Ahora surge la pregunta más importante. ¿Por qué es tan importante la visualización de datos?

¿Por qué es importante la visualización de datos?

Tomemos un ejemplo. Suponga que compila una visualización de datos de las ganancias de la empresa de 2010 a 2020 y crea un gráfico de líneas. Sería muy fácil ver que la línea sube constantemente con una caída solo en 2018. Entonces, puede observar en un segundo que la empresa ha tenido ganancias continuas en todos los años, excepto una pérdida en 2018. No sería tan fácil obtenga esta información tan rápido de una tabla de datos. Esta es solo una demostración de la utilidad de la visualización de datos. Veamos algunas razones más por las que la visualización de datos es tan importante.

1. La visualización de datos descubre las tendencias en los datos

Lo más importante que hace la visualización de datos es descubrir las tendencias en los datos. Después de todo, es mucho más fácil observar las tendencias de los datos cuando todos los datos se presentan frente a usted de forma visual en comparación con los datos en una tabla. Por ejemplo, la siguiente captura de pantalla en Tableau muestra la suma de las ventas realizadas por cada cliente en orden descendente. Sin embargo, el color rojo denota pérdidas, mientras que el gris denota ganancias. Por lo tanto, es muy fácil observar a partir de esta visualización que, aunque algunos clientes pueden tener grandes ventas, todavía están perdidos. Esto sería muy difícil de observar desde una mesa.

2. La visualización de datos proporciona una perspectiva de los datos

La visualización de datos proporciona una perspectiva de los datos al mostrar su significado en el esquema más amplio de las cosas. Demuestra cómo se ubican las referencias de datos particulares con respecto a la imagen general de datos. En la visualización de datos a continuación, los datos entre ventas y ganancias brindan una perspectiva de datos con respecto a estas dos medidas. También demuestra que hay muy pocas ventas por encima de 12K y que mayores ventas no significan necesariamente mayores ganancias.

3. La visualización de datos pone los datos en el contexto correcto

Es muy difícil entender el contexto de los datos con la visualización de datos. Dado que el contexto proporciona todas las circunstancias de los datos, es muy difícil comprenderlo simplemente leyendo los números en una tabla. En la siguiente visualización de datos en Tableau, se usa un TreeMap para demostrar la cantidad de ventas en cada región de los Estados Unidos. Es muy fácil entender a partir de esta visualización de datos que California tiene la mayor cantidad de ventas del número total, ya que el rectángulo de California es el más grande. Pero esta información no es fácil de entender fuera de contexto sin visualización de datos.

4. La visualización de datos ahorra tiempo

Definitivamente es más rápido recopilar información de los datos utilizando la visualización de datos en lugar de simplemente estudiar un gráfico. En la siguiente captura de pantalla de Tableau, es muy fácil identificar los estados que han sufrido una pérdida neta en lugar de una ganancia. Esto se debe a que todas las celdas con pérdida se colorean de rojo usando un mapa de calor, por lo que es obvio que los estados han sufrido una pérdida. Compare esto con una tabla normal en la que necesitaría verificar cada celda para ver si tiene un valor negativo para determinar una pérdida. ¡Obviamente, la visualización de datos ahorra mucho tiempo en esta situación!

5. La visualización de datos cuenta una historia de datos

La visualización de datos también es un medio para contar una historia de datos a los espectadores. La visualización se puede utilizar para presentar los hechos de datos en una forma fácil de entender mientras se cuenta una historia y se lleva a los espectadores a una conclusión inevitable. Esta historia de datos, como cualquier otro tipo de historia, debe tener un buen comienzo, una trama básica y un final hacia el que se dirige. Por ejemplo, si un analista de datos tiene que crear una visualización de datos para los ejecutivos de la empresa que detalle las ganancias de varios productos, entonces la historia de los datos puede comenzar con las ganancias y pérdidas de varios productos y continuar con recomendaciones sobre cómo abordar las pérdidas.

Para obtener más información, consulte este artículo: ¿Por qué es tan importante la visualización de datos?

Principales herramientas de visualización de datos

Las siguientes son las 10 mejores herramientas de visualización de datos

1. Cuadro
2. espectador
3. Analítica de Zoho
4. sentido
5. IBM Cognos Analytics
6. Sentido Qlik
7. Domo
8. Microsoft Power BI
9. Klipfolio
10. Nube de análisis de SAP

Para obtener más información sobre estas herramientas, consulte este artículo: Las mejores herramientas de visualización de datos

Principales bibliotecas de visualización de datos disponibles en Python, R y Javascript

Las siguientes son las principales bibliotecas de visualización de datos 

• Python: 
  • matplotlib
  • trama
  • ggplot
  • nacido en el mar
  • altaïr
  • Geoplotlib
  • Bokeh
• R: 
  • ggplot2
  • trama
  • Folleto
  • Esquisse
  • Enrejado
• JavaScript: 
  • D3.js
  • Gráfico.js
  • trama

Para obtener más información sobre estas bibliotecas, consulte este artículo: Principales bibliotecas para la visualización de datos