Visualizacion de datos big data

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Ejemplos de visualización de datos

Si se le pregunta a un director general de una gran empresa qué son los “grandes datos”, es probable que describa algo parecido a una caja negra, los registradores de vuelo de los aviones o que dibuje una nube en una pizarra. Pregunte a un científico de datos y es posible que obtenga una explicación de las 4 V, a su vez un intento de infografía (pero en realidad sólo una colección visual de hechos) y su correspondiente explicación. La razón es que “big data” es un término nebuloso con diferentes significados, representaciones y usos para diferentes organizaciones.

Es comprensible que resulte difícil saber por dónde empezar cuando hay tantos datos. Desde el comienzo del tiempo registrado hasta 2003, los seres humanos han creado 5 exabytes (5 mil millones de gigabytes) de datos. En 2011, se creó la misma cantidad cada dos días. Es cierto que hemos avanzado a pasos agigantados al mostrar las generaciones anteriores de datos. Sin embargo, cuando se trata de los grandes datos actuales, su aspecto puede ayudar a transmitir la información, pero tiene que ser algo más que bonito y superficial. Tiene que funcionar, mostrar múltiples dimensiones y ser útil.

¿Cuál es un ejemplo de visualización de big data?

Los tipos más comunes de visualización de datos son los gráficos circulares, los gráficos de líneas, los gráficos de barras, los gráficos de dispersión, los histogramas y los mapas de calor. … Siga leyendo para ver algunos de los ejemplos más eficaces de visualización de big data.

¿Por qué utilizar la visualización de datos para el big data?

La visualización de datos nos da una idea clara de lo que significa la información, dándole un contexto visual a través de mapas o gráficos. Esto hace que los datos sean más naturales para que la mente humana los comprenda y, por tanto, facilita la identificación de tendencias, patrones y valores atípicos dentro de grandes conjuntos de datos.

¿Qué es la visualización de datos en el análisis de big data?

¿Qué es la visualización de datos? La visualización de datos es el proceso de traducir grandes conjuntos de datos y métricas en cuadros, gráficos y otros elementos visuales. La representación visual resultante de los datos facilita la identificación y el intercambio de tendencias en tiempo real, valores atípicos y nuevas perspectivas sobre la información representada en los datos.

Trazado de big data

La visualización de datos se utiliza en muchos ámbitos para modelar acontecimientos complejos y visualizar fenómenos que no pueden observarse directamente, como patrones meteorológicos, condiciones médicas o relaciones matemáticas. Aquí repasamos las herramientas y técnicas básicas de visualización de datos.

Los investigadores están de acuerdo en que la visión es nuestro sentido dominante: el 80-85% de la información que percibimos, aprendemos o procesamos está mediada por la visión. Lo es aún más cuando intentamos comprender e interpretar datos o cuando buscamos relaciones entre cientos o miles de variables para determinar su importancia relativa. Una de las formas más eficaces de discernir las relaciones importantes es a través de análisis avanzados y visualizaciones fáciles de entender.

La visualización de datos se aplica en prácticamente todos los campos del conocimiento. Científicos de diversas disciplinas utilizan técnicas informáticas para modelar acontecimientos complejos y visualizar fenómenos que no pueden observarse directamente, como los patrones meteorológicos, las condiciones médicas o las relaciones matemáticas.

¿Qué es la visualización de Tableau?

Tableau es una herramienta de visualización de datos que se utiliza ampliamente para la inteligencia empresarial, pero no se limita a ella. Ayuda a crear gráficos y diagramas interactivos en forma de cuadros de mando y hojas de trabajo para obtener información empresarial.

¿Cómo se visualizan los datos en Python?

Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos de bajo nivel y fácil de usar que se basa en matrices NumPy. Consta de varios gráficos como el gráfico de dispersión, el gráfico de líneas, el histograma, etc. Matplotlib proporciona mucha flexibilidad. Para instalarlo escriba el siguiente comando en la terminal.

¿Cómo ayuda Tableau a profundizar en lo visual?

Respuesta: Tableau hace más que producir hermosas visualizaciones. … Escuchará a tres destacados expertos en datos sobre su proceso de exploración visual de los datos, lo que le ayudará a elegir las mejores visualizaciones que desvelen nuevas preguntas y respuestas de sus datos.

Herramientas de visualización de datos gratis

El Big Data introduce grandes cantidades y nuevas formas de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados en el campo de la contabilidad, lo que requiere métodos alternativos de gestión de datos y elaboración de informes. La generación de conocimientos a partir de estas nuevas fuentes de datos pone de manifiesto la necesidad de formas de visualización diferentes e interactivas en el ámbito de la analítica visual. Sin embargo, es evidente la existencia de una brecha considerable entre las recomendaciones de la investigación y el uso actual en la práctica. Para entender y superar esta brecha, es vital un análisis detallado del statu quo, así como la identificación de las posibles barreras para la adopción. Este artículo pretende analizar esta cuestión.

Se ha realizado una encuesta con 145 contables de empresas austriacas de una amplia gama de sectores empresariales y de todos los niveles jerárquicos. La encuesta está orientada al propósito de este estudio: identificar las barreras, agrupadas como relacionadas con el ser humano y con la tecnología, así como investigar la práctica actual con respecto al uso de la visualización interactiva para Big Data.

¿Qué importancia tiene la visualización de datos?

La visualización de datos permite a los usuarios de las empresas conocer sus enormes cantidades de datos. Les ayuda a reconocer nuevos patrones y errores en los datos. Dar sentido a estos patrones ayuda a los usuarios a prestar atención a las áreas que indican señales de alarma o progreso. Este proceso, a su vez, hace que la empresa avance.

¿Quién necesita la visualización de datos?

El objetivo principal es visualizar datos y estadísticas, interpretando las pantallas para obtener información. La visualización de datos es útil para la limpieza de datos, la exploración de la estructura de los datos, la detección de valores atípicos y grupos inusuales, la identificación de tendencias y conglomerados, la detección de patrones locales, la evaluación de los resultados de los modelos y la presentación de los resultados.

¿Cuáles son los dos usos de la visualización de datos?

Ayuda a que los datos grandes y pequeños sean más fáciles de entender para los humanos. También facilita la detección de patrones, tendencias y valores atípicos en grupos de datos. La visualización de datos aporta datos para ayudar a encontrar las ideas clave del negocio de forma rápida y eficaz.

Visualización de datos r

La visualización de datos es la presentación de datos en un formato pictórico o gráfico. Permite a los responsables de la toma de decisiones ver los análisis presentados de forma visual, para que puedan comprender conceptos difíciles o identificar nuevos patrones. Con la visualización interactiva, se puede llevar el concepto un paso más allá utilizando la tecnología para profundizar en los cuadros y gráficos para obtener más detalles, cambiando interactivamente los datos que se ven y cómo se procesan.

El concepto de utilizar imágenes para entender los datos existe desde hace siglos, desde los mapas y gráficos del siglo XVII hasta la invención del gráfico circular a principios de 1800. Varias décadas después, uno de los ejemplos más citados de gráficos estadísticos se produjo cuando Charles Minard trazó un mapa de la invasión de Rusia por parte de Napoleón. El mapa representaba el tamaño del ejército, así como la trayectoria de la retirada de Napoleón de Moscú, y relacionaba esa información con la temperatura y las escalas de tiempo para una comprensión más profunda del acontecimiento.

Sin embargo, fue la tecnología la que realmente encendió el fuego de la visualización de datos. Los ordenadores permitieron procesar grandes cantidades de datos a la velocidad del rayo. Hoy en día, la visualización de datos se ha convertido en una mezcla de ciencia y arte en rápida evolución que seguramente cambiará el panorama empresarial en los próximos años.

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