Descubre los cuatro rasgos clave de una visualización de datos excelente

De: Dan Yarmoluk, autor invitado de Microsoft

Aunque la cuestión de la visualización de datos existe desde hace un tiempo, ha recibido mayor atención en la reciente era de la ciencia de datos. Un buen científico de datos no solo debe saber almacenar, administrar y analizar grandes cantidades de datos, también visualizarlas de manera eficaz. Por eso, aunque existen excelentes herramientas que pueden ayudar en el proceso, es importante resaltar las características que hacen que una visualización sea eficaz:

Integridad gráfica: Se dice que una visualización que parece visualmente impactante, pero que puede no ser completamente veraz, carece de integridad gráfica. El objetivo de la visualización es comunicar rápidamente resúmenes de datos o tendencias clave en los datos, los cuales permiten al público detectar tendencias o realizar comparaciones. Una visualización que carece de integridad gráfica puede causar buena impresión a nivel visual, pero quizás no a nivel de datos. Una métrica común, como el factor de mentira, que es la relación entre la tasa de variación en el gráfico y la tasa de variación en los datos, se usa frecuentemente para evaluar problemas de integridad gráfica en las visualizaciones.

Acerca del autor

Dan Yarmoluk is all about creating and driving IoT automation, condition monitoring and predictive maintenance programs with technology, analytics and business models to drive added value and digital transformation. He is an expert in field services and distribution for a wide range of industries from oil and gas to precision agriculture. He writes frequently on data science, IoT and business models in a variety of publications. He has an MBA and finishing his graduate degree in Data Science.

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