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.

Outlines

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📊 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.

Keywords

💡Visualización de datos

La visualización de datos es el medio a través del cual se explora, analiza y comunica la información en el mundo actual, desde dispositivos móviles hasta ciudades inteligentes. Esencial para entender grandes conjuntos de datos, permite a las personas identificar patrones y tendencias que de otro modo serían difíciles de percibir. En el video, se destaca como una herramienta de presentación y comunicación efectiva para conectar con el público y transmitir información de manera clara.

💡Interface

El término 'interface' se refiere a la interacción entre el usuario y un sistema, en este caso, la visualización de datos actúa como una interfaz para navegar y comprender los datos. Es la forma en que el usuario interactúa con los datos y extrae información valiosa, como se menciona en el guión para explorar y analizar el mundo que nos rodea.

💡Modelos

Los modelos son representaciones teóricas o matemáticas de sistemas o fenómenos que se utilizan para entender y predecir comportamientos. En el contexto de la visualización de datos, los modelos son importantes para interpretar adecuadamente los datos y para comunicar los resultados al público de manera efectiva, como se sugiere en el guión.

💡Estadísticas

Las estadísticas es el área de las matemáticas que se ocupa del análisis, interpretación, presentación, y colecta de datos. En el guión, se menciona que trabajar con técnicas estadísticas es fundamental para entender los datos y, por ende, para la creación de visualizaciones que muestren información de manera clara y precisa.

💡Técnicas de minería de datos

La minería de datos es el proceso de análisis de grandes conjuntos de datos para extraer información útil. Las técnicas de minería de datos son esenciales para la visualización de datos, ya que permiten identificar patrones y relaciones que pueden ser representadas visualmente y que ayuden a los usuarios a comprender mejor los datos, como se indica en el guión.

💡Narrativa

Una narrativa es una forma de presentar información de una manera secuencial y coherente que permite a los oyentes o espectadores conectarse emocional y racionalmente con la información. En el video, se sugiere que para ser efectivos en la visualización de datos, es importante envolver los resultados en una narrativa o historia que permita a la audiencia relacionarse y comprender mejor los datos.

💡Audiencia

La audiencia es el grupo de personas a las que se dirige la información o mensaje. En el guión, se enfatiza la importancia de entender a la audiencia y adaptar la visualización de datos para satisfacer sus necesidades y expectativas, ya sea en presencia o en línea.

💡Acción

La acción se refiere a la tarea o el objetivo que se espera que realice la audiencia después de interactuar con la visualización de datos. El guión sugiere que es importante pensar en qué se espera que aprenda o haga la audiencia, lo que influye directamente en cómo se diseña y presenta la información.

💡Datos

Los datos son la información bruta que se recopila y se analiza para obtener conocimientos. En el guión, se destaca la importancia de entender qué tipo de datos se tienen y cómo estos datos influyen en la elección de la visualización adecuada, asegurándose de que los datos se agrupen y se muestren de manera relevante para la pregunta que se está haciendo.

💡Engaño con datos

El engaño con datos se refiere a la manipulación intencional de la información para alterar la percepción de los datos. El guión menciona varias formas en que se puede 'mentir' con los datos, como la falta de un contexto adecuado, el uso de escalas inapropiadas o confundir correlación con causalidad, lo que es crucial evitar para mantener la integridad y claridad de la visualización.

💡No hacer trabajar demasiado a la audiencia

Esta frase indica la importancia de diseñar visualizaciones de datos de tal manera que sean fáciles de entender y no requieran un esfuerzo excesivo por parte del usuario. El guión enfatiza que los creadores de visualizaciones deben hacer que sea claro lo que se espera que la audiencia tome de la experiencia, facilitando su comprensión y aprendizaje.

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

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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