La analítica visual es el proceso de análisis de datos mediante herramientas y técnicas visuales para obtener información y apoyar la toma de decisiones. Es un campo relativamente nuevo que combina aspectos de la visualización de datos, el análisis estadístico y el aprendizaje automático.
Las herramientas y técnicas de análisis visual pueden utilizarse para responder a preguntas como:
- ¿Cuáles son los factores más importantes que influyen en un resultado particular?
- ¿Cuáles son los resultados probables de una situación determinada?
- ¿Cuáles son las relaciones entre las diferentes variables?
- ¿Cuáles son los patrones en los datos?
¿Cuáles son los valores atípicos?
El análisis visual puede utilizarse para analizar cualquier tipo de datos, incluidos textos, imágenes y vídeos. Sin embargo, es especialmente adecuada para tratar conjuntos de datos grandes y complejos.
¿Qué es la visualización de datos y el análisis visual?
La visualización de datos es el proceso de representar los datos en un formato gráfico o pictórico. Esto permite a las personas comprender más fácilmente conjuntos de datos complejos y tomar mejores decisiones. La analítica visual es un campo relacionado que utiliza la visualización de datos para ayudar a las personas a analizar los datos y descubrir nuevas perspectivas.
¿Cuáles son los tipos de visualización de datos? Hay muchos tipos de visualización de datos, pero algunos de los más comunes son los gráficos de barras, los gráficos de líneas, los gráficos de dispersión y los gráficos circulares. Cada uno de estos tipos de visualización tiene sus propios puntos fuertes y débiles, por lo que es importante elegir el adecuado para los datos que se quieren comunicar. Por ejemplo, los gráficos de barras son excelentes para mostrar comparaciones entre diferentes conjuntos de datos, pero no muestran las tendencias a lo largo del tiempo tan bien como los gráficos de líneas. Los gráficos de dispersión son buenos para mostrar las relaciones entre dos variables, pero pueden ser difíciles de interpretar si hay demasiados puntos de datos. Los gráficos circulares son buenos para mostrar las proporciones, pero pueden ser difíciles de comparar diferentes conjuntos de datos.
¿Qué es la visualización de datos y el análisis visual?
Tanto la visualización de datos como el análisis visual son procesos que facilitan la comprensión de los datos y permiten actuar sobre ellos. La visualización de datos se refiere a la transformación de los datos en forma de gráfico. Esto facilita la identificación de patrones y tendencias. El análisis visual es un proceso más sofisticado que utiliza la visualización de datos para apoyar la toma de decisiones. Combina las visualizaciones de datos con el análisis estadístico y otros métodos basados en datos para ayudar a las personas a ver y comprender datos complejos. ¿Qué herramienta es la mejor para la visualización de datos? No existe la "mejor" herramienta de visualización de datos para todos los fines. La mejor herramienta para un trabajo concreto depende de la naturaleza de los datos, el propósito de la visualización y las preferencias del usuario. Algunas herramientas comunes de visualización de datos son Tableau, Google Charts y D3.js.
¿Cuáles son los tipos de análisis?
Hay cuatro tipos principales de análisis:
1. 1. Análisis descriptivo: Este tipo de analítica responde a la pregunta "¿Qué ha pasado?". Examina los datos del pasado para describir tendencias y patrones.
2. 2. Análisis de diagnóstico: Este tipo de análisis trata de responder a la pregunta: "¿Por qué ha ocurrido?". Examina los datos del pasado para identificar las causas de los problemas.
3. Análisis predictivo: Este tipo de análisis trata de responder a la pregunta: "¿Qué va a pasar?". Utiliza datos pasados para construir modelos que predigan eventos futuros.
4. Análisis prescriptivo: Este tipo de análisis trata de responder a la pregunta: "¿Qué debemos hacer?". Utiliza modelos predictivos para recomendar acciones que logren los resultados deseados.