Ideas Never Sleep // Tricks & Hacks - Telling a Story With Data

Summary

La 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.