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Análisis y visualización de datos - Coggle Diagram
Análisis y visualización de datos
Antes de empezar un proyecto de visualización
Definir el proyecto
Entender a la audiencia
Entender los datos que estás tratando de visualizar
Decidir cuál visual es mejor
Elegir la herramienta para el proyecto
Las interacciones del usuario
Uso efectivo de colores en una visualización
Ciclo de vida de un proyecto
Paso 1: Entendimiento del problema de negocio
Se enfoca en obtener un entendimiento claro del alcance, los objetivos, la información, el tipo de análisis y los entregables.
Paso 2: Entendimiento de los datos
Recolección de datos inicial y actividades para validar la calidad de los datos, la exploración de los primeros hallazgos o detectar hipótesis para la información oculta.
Paso 3: Preparación de los datos
Manejar valores faltantes, crear variables para ayudar a categorizar los datos y eliminar duplicados.
Paso 4: Modelación
Usar varias técnicas de modelación para probar los datos y buscar respuestas a los objetivos.
Paso 5: Validación
Identificar errores, definiciones, reglas de transformación y la calidad de los datos y del documento para referencia futura.
Paso 6: Visualización
Comunicar los hallazgos al cliente.
Paso 7: Documentación
Proveer una breve descripción del proyecto, la fuente de los datos, el perfil y calidad de los datos, limitaciones, transformaciones y modelos para mejorar la calidad de la visualización.
Hallazgos en la visualización de datos
Visualizar
Analizar e interpretar lo que ves
Documentar tus hallazgos y pasos
Transformar el conjunto de datos
Estructura de un proyecto de visualización de datos
Engancha a la audiencia con tu mensaje clave
Antecedentes y contexto
Hallazgos clave
Integración con negocio
Conclusión
Consejos
Para mejorar el diseño y el proyecto de la visualización de datos
Diseño
Elige la gráfica que cuenta la historia
Quita cualquier cosa que no ayuda a la historia
Diseña para la comprensión
Usa comparaciones
Comparaciones
Incluye una base 0 si es posible
Siempre elige la visualización más eficiente
Mira la ubicación de las gráficas
Cuenta toda la historia
Color
Usa un solo color para representar los mismos datos
Evita patrones
Selecciona colores apropiadamente
No uses más de 6 colores en una plantilla
Asegúrate que hay suficiente contraste entre los colores
No uses tipografías o elementos que distraigan
Etiquetado
Revisa dos veces que todo está etiquetado
Asegúrate que las etiquetas están visibles
No uses demasiado las etiquetas
No establezcas un tipo de ángulo
Orden
Ordena los datos intuitivamente
Ordena con consistencia
Ordena uniformemente
¿Por qué se requiere planeación para mostrar los datos?
Hay demasiada información
Los datos recolectados no se usan adecuadamente
Tener un pensamiento en los datos
Los datos nunca se quedan igual
Las preguntas a responder acerca de los datos
Proceso para entender los datos
Adquirir
Obtener los datos de un archivo o una fuente.
Parsear
Proveer alguna estructura para el significado de los datos y ordenar en categorías.
Filtrar
Quita todo excepto los datos de interés.
Minear
Aplica métodos de estadística o minería de datos para discernir patrones.
Representar
Elige un modelo visual básico.
Refinar
Mejora la representación básica para hacerla más clara y visualmente atrayente.
Interactuar
Agregar métodos para la manipulación de los datos o para controlar las funcionalidades a ver.
Principios
Cada proyecto tiene un requerimiento único
Los datos y los requerimientos son únicos
Evita el buffet de todo lo que puedas comer
Hacerlo entendible
Quitar complejidad
Conoce a tu audiencia
Quiénes son
Cuáles son sus metas
Qué aprenderán con esto
Cómo hacer accesible para ellos