Descubre los cuatro aspectos clave de una gran visualización de datos

Por: Dan Yarmoluk, Microsoft Guest Author

La visualización de datos como tema existe desde hace tiempo y es en esta era de la ciencia de datos que recibió mayor atención. Para tener éxito en la ciencia de datos, no solo hay que saber almacenar, administrar y analizar muchos datos, sino también visualizarlos eficazmente. Para ello, si bien hay excelentes herramientas que pueden ayudar en el proceso, es importante destacar las características que constituyen una visualización eficaz:

Integridad gráfica: Se dice que una visualización que puede parecer visualmente impactante, pero tal vez no es completamente veraz carece de integridad gráfica. El propósito de la visualización es comunicar rápidamente un resumen de datos o tendencias clave sobre los datos que permitan al público identificar tendencias o realizar comparaciones. Una visualización que carece de integridad gráfica puede dar cierta impresión visualmente, pero tal vez la misma no se admita en el nivel de los datos. Una métrica común como el factor mentira, que es el cociente de tasas de variación en el gráfico para la tasa de variación en los datos, se usa frecuentemente para evaluar problemas de integridad gráfica en las visualizaciones.

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