Ideas Never Sleep // Tricks & Hacks - Telling a Story With Data
Summary
TLDRLa visualización de datos es una herramienta fundamental para explorar, analizar y comunicar datos en el mundo contemporáneo, desde dispositivos móviles hasta ciudades inteligentes. Es crucial entender y aplicar modelos, estadísticas y técnicas de minería de datos adecuadas para luego presentar los resultados a un público amplio de forma efectiva. Para conectar con el público, se debe narrar una historia que les permita relacionarse con los datos. Es importante considerar al público y el objetivo de la presentación, así como la acción que se espera que realicen. La elección de la visualización depende del tipo de datos disponibles, y es fundamental evitar errores como la falta de contexto o la confusión entre correlación y causalidad. La información debe ser accesible, evitando que el público trabaje demasiado para entenderla.
Takeaways
- 🌐 La visualización de datos es una interfaz para navegar el mundo actual, desde smartphones hasta ciudades inteligentes.
- 📊 Es una herramienta de exploración, análisis y comunicación, fundamental para entender datos a través de modelos, estadísticas y técnicas de minería de datos.
- 📈 Para ser efectivos, es importante contar una historia o narrativa que conecte con el público y que sea fácil de entender.
- 👥 Comenzar con el público objetivo es crucial, ya que influye en cómo se presenta y se utiliza la visualización de datos.
- 🖥 Si el público está en línea, considerar si se les ofrece una experiencia estática o interactiva.
- 🎯 Es importante definir qué acción o aprendizaje se espera que el público tome de la visualización de datos.
- 📚 Como educadores, debemos pensar en qué queremos enseñar y en qué queremos que el público aprenda.
- 📊 La elección del tipo de visualización depende del tipo de datos disponibles, y es importante agrupar adecuadamente los datos para evitar confusiones.
- ❗ Evitar caer en trampas como visualizar conjuntos de datos completos cuando solo unos pocos puntos son relevantes.
- 🔍 Asegurarse de que los datos sean presentados en el contexto adecuado y evitar confundir correlación con causalidad.
- 📉 No utilizar escalas inapropiadas, como una escala de barras sin un cero base, que pueden distorsionar la interpretación de los datos.
- 👀 No hacer que el público trabaje demasiado duro, es necesario señalar claramente lo que se espera que se tome de la visualización.
Q & A
¿Qué es la visualización de datos y cómo es importante en el mundo actual?
-La visualización de datos es una interfaz para navegar el mundo que nos rodea, desde los smartphones hasta las ciudades inteligentes. Es un medio para la exploración, análisis y presentación y comunicación de datos.
¿Por qué es necesario trabajar con modelos, estadísticas y técnicas de minería de datos para entender verdaderamente nuestros datos?
-Para comprender realmente nuestros datos, es necesario trabajar con modelos, estadísticas y técnicas de minería de datos apropiadas, ya que esto nos ayuda a analizar y extraer información valiosa de los datos.
¿Cómo podemos comunicar los resultados de la visualización de datos a un público más amplio para ser efectivos?
-Para ser efectivos, debemos envolver los resultados en una narrativa o historia, conectando con el público y mostrándoles cosas a las que puedan relacionarse.
¿Por qué es importante considerar al público cuando enseñas sobre la visualización de datos?
-Es importante considerar al público porque esto influye en cómo se utilizará la visualización de datos como herramienta de presentación o para el análisis y exploración en línea.
¿Qué debes tener en cuenta cuando enseñas sobre la visualización de datos y estás frente al público?
-Cuando estás frente al público, debes pensar en usar la visualización de datos como una herramienta para la presentación y considerar cómo interactúa el público con la información mostrada.
¿Qué tipo de experiencia deseas proporcionar a los espectadores en línea con la visualización de datos?
-Puedes proporcionar una experiencia estática donde los espectadores solo observan y perciben el gráfico, o una experiencia interactiva donde pueden explorar y encontrar significado en los datos.
¿Qué es el segundo punto importante al enseñar sobre la visualización de datos y cómo se relaciona con el público?
-El segundo punto importante es la acción, es decir, qué tarea se espera que realicen los espectadores y qué se espera que aprendan o tomen de la experiencia.
¿Cómo influye el tipo de datos que tienes en el tipo de visualización que puedes usar?
-El tipo de datos que tienes dicta en gran medida el tipo de visualización que puedes usar. Por ejemplo, sin datos de series temporales, probablemente no se creará un gráfico de líneas, y sin datos geospaciales, no se creará un mapa.
¿Cómo se pueden cometer errores al visualizar datos y cómo se pueden evitar?
-Se pueden cometer errores al visualizar datos al graficar el conjunto completo de datos cuando solo uno o dos puntos son relevantes, o al usar medidas de escala inapropiadas, como no tener una base de cero en un gráfico de barras. Para evitarlo, se debe enfocarse en las preguntas más importantes y en lo que se quiere que el público entienda.
¿Cómo se puede confundir la causalidad con la correlación al presentar datos y cómo se puede evitar?
-Se puede confundir la causalidad con la correlación al presentar datos de manera incorrecta, como si una variable está causando un cambio en otra simplemente porque están relacionadas. Para evitarlo, es importante ser claro sobre las relaciones observadas y no asumir causalidad sin pruebas adecuadas.
¿Por qué es importante no hacer que el público trabaje demasiado duro para entender la visualización de datos?
-Es importante no hacer que el público trabaje demasiado duro porque se debe facilitar la comprensión de la información presentada, destacando lo que se espera que el público tome de la experiencia.
Outlines
📊 La importancia de la visualización de datos
La visualización de datos es una herramienta esencial para explorar, analizar y comunicar información en el mundo contemporáneo, desde dispositivos móviles hasta ciudades inteligentes. Se destaca la necesidad de utilizar modelos, estadísticas y técnicas de minería de datos apropiados para comprender los datos. La comunicación efectiva de los resultados a un público más amplio es crucial. Se sugiere que para conectar con el público, es importante contar una historia o narrativa que involucre a los espectadores y que sea fácil de entender, evitando la complejidad innecesaria.
Mindmap
Keywords
💡Visualización de datos
💡Interface
💡Modelos
💡Estadísticas
💡Técnicas de minería de datos
💡Narrativa
💡Audiencia
💡Acción
💡Datos
💡Engaño con datos
💡No hacer trabajar demasiado a la audiencia
Highlights
Data visualization serves as an interface for navigating and exploring the world around us.
It is essential to work with appropriate models, statistics, and data mining techniques to truly understand data.
Communicating results effectively involves presenting data in a narrative or story to connect with the audience.
The process of data visualization begins with understanding the audience and their context.
The medium of data visualization can be used for both presentation and online exploration.
The audience's action and takeaway should be considered when designing data visualizations.
Educators should act as guides, teaching the audience what to take away from the data visualization.
The type of data available largely dictates the type of display that can be used for visualization.
Data should be grouped appropriately to avoid pitfalls such as visualizing irrelevant data points.
It's crucial to focus on the most important question or insight that the audience should take away.
Misrepresentation of data can occur by not placing it in the appropriate context or using incorrect scaling.
Avoid confusing causation with correlation when presenting data visualizations.
Ensure that the audience is not overwhelmed by making the data visualization too complex.
Data visualization should be designed to guide the audience towards the key takeaways without unnecessary effort.
The audience's interaction with online data visualizations can range from static viewing to active exploration.
When teaching data visualization, emphasize the importance of starting with understanding the audience.
Data visualization should be tailored to the task at hand and the desired action from the audience.
Transcripts
data visualization
is really the interface for navigating
the world around us today
from anything from smartphones to smart
cities it's really a medium
for exploration for analysis and also
presentation and communication
data visualization can help us with
understanding
so to truly understand our data we need
to work with various appropriate models
statistics and data mining techniques
and then we need to communicate those
results to a greater audience
to really be effective for your audience
you want to you really want to couch it
in a narrative or a story
so how are you going to connect with
your audience what things are you going
to
have them relate to and what you're
showing when i teach this i teach my
students about the process of data
visualization it really starts with the
audience
where is the audience are they in front
of you okay that's going to make a big
difference because then you're thinking
about using data visualization as a tool
for presentation
are they online if they're online do you
want to provide them with kind of a
static experience where they're just
kind of looking and perceiving the
charter graph or do you want to provide
them an opportunity to explore and find
meaning with it that's really where
you're thinking about your audience and
what's going to be the takeaway for them
which brings me to my second point which
is the action what's the task what are
they going to be
doing as a professor i kind of think
this is the point in which
everybody needs to act like an educator
right so you need to really think about
what you want the audience to take away
what are you teaching that
the third piece in the process
is data so what kind of data do you have
and in part that's going to largely
dictate the type of display that you can
use
for instance if you don't have time
series data you're probably not making a
line chart
if you don't have geospatial data or
longitude and latitude you're probably
not creating a map
and you want to make sure that your data
is grouped appropriately
so some pitfalls are that you tend to
graph or visualize the entire data set
when one or two data points
may be relevant that's where you kind of
return back to the task what's the most
important question that you're asking
and that you want your audience to kind
of take away from
from this experience some ways that you
can lie with data or not putting data in
the appropriate context
using inappropriate scaling measures
such as
not having a zero baseline for a bar
chart other ways that you can
lie with with data are really kind of
confusing
causation with correlation and
presenting your data as such
don't make your audience work too hard
so whatever you want them to take away
from what you're showing in your visual
you need to point out to them
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