Montrer carte totale

Fundamentos de las infografías, visualizaciones y herramientas. El proceso...

Résumés

Stephany Toral

Suivre

Lancez-Vous. C'est gratuit

ou s'inscrire avec votre adresse e-mail

Cartes mentales similaires Plan de carte mentale

Fundamentos de las infografías, visualizaciones y herramientas. El proceso de análisis de datos se divide en: Datos - Información - Conocimiento Para convertir los datos en información es necesario aplicar: Excel Contextualización - Categorización - Cálculo - Corrección - Agregación Para convertir la información a conocimiento es necesario aplicar: - Comparación - Repercusión Conexión Conversación Plot.ly El cerebro humano no está bien preparado para manejar con soltura simbolos arbitrarios y abstractos como los números, por lo cual se han desarrollado varias herramientas tales como: par Stephany Toral

Mind Map: Fundamentos de las infografías, visualizaciones y herramientas. El proceso de análisis de datos se divide en: Datos - Información - Conocimiento Para convertir los datos en información es necesario aplicar: Excel Contextualización - Categorización - Cálculo - Corrección - Agregación Para convertir la información a conocimiento es necesario aplicar: - Comparación - Repercusión Conexión Conversación Plot.ly El cerebro humano no está bien preparado para manejar con soltura simbolos arbitrarios y abstractos como los números, por lo cual se han desarrollado varias herramientas tales como:

1. Datawrapper

1.1. Gráficos

1.1.1. Gráficos de barras. Gráficos de columnas. Gráficos de líneas. Gráficos de áreas. Gráficos de puntos. Gráficos de burbujas. Gráficos de mapas. Gráficos de tablas. Gráficos de anotaciones. Gráficos de velas. Gráficos de donas. Gráficos de difusión. Gráficos de combinación. Diagramas de Gantt. Gráficos de sankey. Graficos de treemap. Graficos de árboles de palabra.

1.2. Uso

1.2.1. Herramienta de visualización de datos que permite crear gráficos interactivos y responsivos para la web. Algunos usos son: Comparar cantidades, mediciones, frecuencias. Mostrar eventos o hitos en uan línea de tiempo presentar procentajes de un total. Estructura jerárquica de una organización.

1.3. Capacidad de integración

1.3.1. Wordpress. Google Sheets. Zapier puede conectarse a Mailchimp, Slack, X. R como lenguaje de programación.

1.4. Análisis avanzado

1.4.1. Transformar y manipular los datos según sus necesidades (filtrar, ordenar, agrupar, pivotear). Usar funciones personalizadas para calcular o transformar datos. Crear paneles interactivos para combinar gráficos y controles. Usar algoritmos de aprendizaje automático.

2. Tableau

2.1. Gráficos

2.1.1. Gráficos de cambio a lo largo del tiempo. Gráficos de correlación. Gráficos de magnitud. Gráficos de desviación. Gráficos de distribución. Gráficos de jerarquización. Gráficos de la parte y el todo. Gráficos espaciales. Gráficos de flujo.

2.2. Uso

2.2.1. Tableau es una herramienta de visualización de datos que desde la versión Desktop permite impulsar el análisis de datos inclusive en tiempo real, es una herramienta muy intuitiva ya que no es necesario programar para poder crear una presentación profesional sobre datos.

2.3. Capacidad de integración

2.3.1. Tableau es capaz de importar bases de datos SQL, hojas de cálculo o aplicaciones basadas en la nube. Los científicos de datos también pueden integrar y vizualizar datos desde: R, Python, Einstein Discovery, MATLAB.

2.4. Análisis avanzado

2.4.1. Cuenta con funciones avanzadas como: Funciones numéricas. Funciones de cadena. Funciones de fecha. Funciones de agregación Funciones de usuario. Funciones de tablas. Funciones de paso (RAWSQL). Funciones espaciales. Tableau permite crear dashboards personalizados que le permiten al público que lo visualiza, tomar decisiones empresariales con claro conocimiento de la situación.

3. Plot.ly

3.1. Gráficos

3.1.1. Gráficos de comparación. Gráficos de relación. Gráficos de composición. Gráficos de distribución.

3.2. Uso

3.2.1. Plot.ly es una libreria de código abierto de Python que permite crear gráficos interactivos y personalizados, además de aplicaciones para marcas mediante lenguaje de programación sea de Python, Julia, R y F#.

3.3. Capacidad de integración

3.3.1. Librería para lenguajes de programación como: Python. R. Julia. F#. Javascrip. Ggplot2. Matlab. Plotly Dash.

3.4. Análisis avanzado

3.4.1. Permite realizar gráficos y mapas interactivos y personalizados como: charts, dashboards, además de realizar análisis estadísticos.

4. VISME

4.1. Gráficos

4.1.1. Gráficos de histogramas. Gráficos de pictogramas. Diagramas de Flujos. Diagramas de Venn. Mapas Conceptuales. Diagramas de árbol.

4.2. Usos

4.2.1. Solución de uso global para diversos profesionales: marketing, educadores, ejecutivos, comunicadores. Que deseen contar una historia basada en datos.

4.3. Capacidad de integración

4.3.1. Creador de gráficos. Integración con Microsoft Office Bibliotecas de widgets de datos.

4.4. Análisis avanzado

4.4.1. La principal diferencia de Visme frente a otros programas (Powerpoint, Google Slides, Canva, Piktochart, Prezi, etc.) es que permite crear contenido de gráficos simples, con una serie de funciones interactivas que lo hacen más vivencial

5. DOMO

5.1. Gráficos

5.1.1. Gráficos de barras. Gráficos de columnas. Gráficos de pastel. Gráficos de dispersión. Gráficos de calendario. Gráficos de histogramas. Gráficos de burbujas. Gráficos de mapas de calor.

5.2. Usos

5.2.1. Integración de datos, BI y análisis integrados creación de aplicaciones seguridad y control

5.3. Capacidad de integración

5.3.1. Oracle, box, zendesk, salesforce, MySQL AWS Google Analytics SAP Jira. Mailchimp, Marketo.

5.4. Análisis avanzado

5.4.1. Usa diagramas de Trellis con más de una dimensión. Interacción con diagramas basados en ciencia de datos. Filtrado y análisis con Quick Filters predefinidos.

6. PowerBi

6.1. Gráficos

6.1.1. Es perfectamente compatible con Excel y se puede exportar cualquier gráfico. Existen muchos tipos de gráficos que son útiles, los más interesantes son: Gráficos de áreas. Gráficos de barras y columnas. Cards. Numeración única. Gráficos combinados, anillos, embudo, medidor. KPI.

6.2. Uso

6.2.1. Análisis de datos de Microsoft orientada al BI con una interfaz simple para crear informes y paneles interactivos, permite unificar más de 65 fuentes de datos diferentes en la nube.

6.3. Capacidad de integración

6.3.1. Excel. Power Point. MailChimp. Dynamic CRM. Azure. Salesforce. SA. Facebook. Google Analytics, etc.

6.4. Análisis avanzado

6.4.1. Funciones lógicas y operadores. Funciones de filtro. Funciones de inteligencia de tiempo.

7. Qlik

7.1. Gráficos

7.1.1. Graficos de barras. Gráfico de líneas. Gráfico combinado. Gráfico de radar. Gráfico de dispersión. Gráfico de rejilla. Gráfico de tarta y bloques. Tabla pivotante y simple.

7.2. Uso

7.2.1. Análisis de datos con una interfaz para crear informes y paneles interactivos.

7.3. Capacidad de integración

7.3.1. SaaS. NoSQL. Big Data sources.

7.4. Análisis avanzado

7.4.1. Emplea analítica aumentada, al usar IA y ML.

8. Excel

8.1. Gráficos

8.1.1. Gráficos de columna. Gráficos de barra. Gráficos de línea. Gráficos circulares. Gráficos de áreas. Gráficos de anillos. Gráficos de burbuja. Gráficos de dispersión.

8.2. Uso

8.2.1. Es un programa informático, que permite formatear, organizar, y calcular datos en una hoja de cálculo, representando en gráficos.

8.3. Capacidad de integración

8.3.1. Es parte de Microsof Office y Office 365, está disponible para Windows, macOS, Android e iOS.

8.4. Análisis avanzado

8.4.1. Tablas dinámicas y gráficos.

9. Google Charts

9.1. Gráficos

9.1.1. Gráficos de barras. Gráficos de columnas. Gráficos de líneas. Gráficos de áreas. Gráficos de puntos. Gráficos de burbujas. Gráficos de mapas. Gráficos de tablas. Gráficos de anotaciones. Gráficos de velas. Gráficos de dispersión. Gráficos de calendario. Gráficos de donas. Gráficos de combinación. Gráficos de control (indicadores). Gráficos de Gantt. Gráficos de histogramas. Graficos de organización. Diagramas geográficos. Gráficos de sankey. Gráficos de árboles de palabra.

9.2. Uso

9.2.1. Es una herramienta que te permite crear gráficos interactivos y dinámicos para visualizar datos en la web. Algunos usos son: Comparar cantidades entre diferentes categorias. Mostrar tendencias o cambios a lo largo del tiempo. Variaciones de precio de acciones en la Bolsa de valores. Tablero de control gerencial u operativo. Seguimiento de cronogramas.

9.3. Capacidad de Integración

9.3.1. Google Spreadsheets, para crear y editar hojas de cálculo en línea. Google Workspace, que es un conjunto de aplicaciones de productividad y colaboración. Lucidchart, herramienta de diagramación y visualización en línea. Apix-Drive, plataforma que ofrece integración con otros servicios y aplicaciones tales como Salesforce, Mailchimp, Slack, Zapier.

9.4. Análisis avanzado

9.4.1. Filtrar, ordenar, agrupar, resaltar, pivotar para manipular y transformar los datos según sus necesidades. Usar funciones personalizadas para calcular valores o transformar datos Crear paneles interactivos. Usar algoritmos de aprendizaje automático para generar insights y predicciones.

10. Neo4j

10.1. Gráficos

10.1.1. Gráficos de propiedades. Gráficos de conocimiento. Gráficos de redes. Gráficos de datos espaciales.

10.2. Uso

10.2.1. Es una base de datos orientada a grafos que permite almacenar y consultar datos estructurados, en forma de nodos y relaciones. Se usa para: Consultar recomedaciones de productos basados en patrones de comportamiento y preferencia de usuarios. Análisis de redes sociales, identificar influencers, comunidades, tendencias, opiniones y sentimientos en las redes sociales. Gestión de datos de navegación y recomendación de contenido. Gestión de conocimientos y grafos de información (Búsqueda semántica, análisis de texto, IA, ML). Detección de fraudes y análisis de riesgos para banca, telecomunicaciones, seguros y e-commerce.

10.3. Capacidad de integración

10.3.1. Lenguajes de programación como: Java, PHP, Ruby, .Net, Python, Node, Scala. Herramientas de visualización: Google Charts, Datawrapper, Leaflet, Plotly, Bokeh, Matplotlib, Seaborn, ggplot2, Shiny, Dash. Plataformas de análisis de datos (Aparche Spark, Kafka, Hadoop). Sistemas de autenticación y autorización (OpenID Connect, Okta, Microsoft Entra ID, Google.

10.4. Análisis avanzado

10.4.1. Tiene su propio lenguaje de consulta llamado Cypher que está optimizado para grafos, que le permite realizar consultas complejas y eficientes. Soporta una arquitectura escalable para procesar millones de nodos. Usa algoritmos de gráficos integrados para resolver problemas de IA, ML y análisis de redes. Puede modificar esquema de grafos sin afectar datos existentes.

ou S'inscrire