VISUALIZACIÓN DE DATOS

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Nota: Darle Click en los numeros de cada compónente para interactuar con el mapa.

ABSTRACCIÓN DE INFORMACIÓN

Marco de referencia analizar y abstraer tareas y objetivos en la visualización de datos, enfocado en entender el por qué detrás del uso de hheramientas de visualización

Definición de objetivos

Específicos: por medio de la topología o camino entre nodos, datos espaciales

Atributos individuales como valores único, extremos o distribución completa

Generales: por medio de tendencias, anomalías y características de los datos

Nivel de acciones: Usuario

Consulta, por medio de la identificación, comparación y resumen de los datos.

Buscar los objetivos, localizarlos, explotarlos y examinarlos

Producir, por medio de acciones como anotar (Etiquetar) , registrar y derivar los datos

Analizar, se da por medio de descubrir, presentar y disfrutar sobre los datos.

¿Quién?

Usuario: Usa las herramientas para alcanzar los objetivos (Explotar datos y comunicarlos

Diseñador: Crea las herramientas con funciones definidas. puede limitar el uso de datos

GENERALIDADES

Definición: Representación gráfica de información y datos por medio de elementos visuales (Gráficos, mapas y herramientas de visualización)

Importancia

Todas las industrias profesionales se benefician de su uso

Ayuda a las personas a ver, interactuar y comprender mejor los datos

Desventajas

Se puede perder información al traducir la información

Correlación no significa causalidad en los datos

Sesgos en la información

Ventajas

Facilidad en la interpretación de la información

Internalización de la información

Visualizar patrones y relaciones

•Múltiples oportunidades de forma interactiva

Compartir información fácilmente

REALIZADO POR

Pontifica Universidad Javeriana

Maestría en Ciencia de Datos

Estudiante: Julio Cesar Tabares

PIPE LINE DE DATOS

El DPL es un proceso sistemático que permite la recolección, formateo y transferencia de datos hacia sistemas objetivo. Este proceso asegura que todas las partes del sistema funcionen según lo previsto, facilitando la captura de datos en tiempo real y apoyando el análisis predictivo.

Ejemplos

DPL Hibrida, mezcla de las dos anteriores, donde se maneja grandes cantidades de información y son necesarias en tiempo real para su uso

DPL basada en lotes, empleada en grandes cantidades de información que se van recopilando y posteriormente entregada al destino

DPL de transmisión de datos para analizar en tiempo real el comportamiento de un mercado

Aplicabilidad

Gestión de solicitudes frecuentes

Subtópico

Escalabilidad

Captura de mercado en tiempo real

Análisis predictivo

Beneficios

Es más amplio en su capacidad y alcance que un proceso ETL convencional.

Una buena arquitectura permite la captura de información del mercado en tiempo real

Reducción de fricción, al reducir la cantidad de esfuerzo necesario en términos de limpieza y preparación de datos para el análisis

Consolidación de datos los cuales provienen de múltiples fuentes

Arquitectura

5. Presentation

4. Computation

3. Preparation

2. Ingestion

1. Collection