Obtenga información sobre los beneficios y desafíos de usar visualizaciones de datos interactivas para el análisis de datos, y algunas de las mejores prácticas y herramientas para crearlas.

Let's be realistic: interactive data visualization rarely works. It requires a lot of effort from the reader, and it is not actionable, because every reader might come up with a different conclusion. It is also prone to surfacing spurious correlations that might be totally misleading. If a static visual is not sufficient for whatever reason, consider these options: 1. A video ending with a clear call to action. 2. A limited number of scenarios with tabs, including a recommendation.

Interactive data viz can certainly convey messages more easily but only if we mail the design. Data Scientists might spent a lot of time making the viz pretty but not necessarily useful for the goal of the message—particularly when talking about uncertainty. I’d recommend reviewing Jessica Hullman’s work. A good place to start is to review the paper “The Science of Visual Data Communication: What Works”

¿Cuáles son los beneficios y desventajas de usar visualizaciones interactivas de datos?

Con tecnología de la IA y la comunidad de LinkedIn

La visualización de datos es el proceso de transformar datos en formatos gráficos o interactivos que pueden ayudar a los usuarios a comprender, comunicar y explorar información. En este artículo, veremos algunas de las tendencias y desafíos del uso de visualizaciones de datos interactivas, que son visualizaciones de datos que permiten a los usuarios manipular, filtrar o profundizar en los datos en tiempo real.

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1 Beneficios de las visualizaciones interactivas de datos

Las visualizaciones interactivas de datos pueden ofrecer muchas ventajas para el análisis de datos, como involucrar a los usuarios y aumentar su capacidad de atención y retención de información. También permite a los usuarios explorar datos a su propio ritmo y nivel de detalle, y descubrir patrones, valores atípicos o relaciones que pueden no ser evidentes en los gráficos estáticos. Además, las visualizaciones interactivas de datos proporcionan a los usuarios retroalimentación y control sobre los datos, lo que les permite probar hipótesis, comparar escenarios o realizar análisis hipotéticos. Además, puede mejorar la narración y la presentación de datos, lo que facilita la transmisión de mensajes complejos o matizados a diferentes audiencias.

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Sreekanth M.

Leader - Data and Analytics | Mentor | Career Coach
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There are pros and cons with both approaches but I'd lean towards designing interactive visualizations for advanced users(for ex: Analysts), giving them the ability to slice and dice the information and make sure to keep data quality, and governance in mind while presenting the information and static content for non-advanced users(for ex: Physicians), all they need is their info in format they are familiar with they will be happy and put a form for them to request advanced data if they need one, simple Rx works wonders

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2 Inconvenientes de las visualizaciones interactivas de datos

Las visualizaciones interactivas de datos tienen algunos inconvenientes, como requerir más tiempo, esfuerzo y habilidades para diseñar, desarrollar y mantener que los gráficos estáticos, y potencialmente aumentar la complejidad y el costo del proceso de análisis de datos. Además, existen riesgos de calidad de datos, seguridad o problemas de privacidad, especialmente cuando se trata de datos sensibles, confidenciales o a gran escala, o cuando se comparten o publican las visualizaciones de datos en línea o en plataformas públicas. Además, los usuarios pueden confundirse o sentirse abrumados con demasiadas opciones, características o interacciones, y distraerse del propósito principal o mensaje del análisis de datos. Por último, los usuarios pueden ser engañados o sesgados con visualizaciones de datos inapropiadas, inexactas o poco éticas, comprometiendo la credibilidad y confiabilidad del análisis de datos.

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Ismael Chang Ghalimi

CEO @ STOIC
(editado)
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Let's be realistic: interactive data visualization rarely works. It requires a lot of effort from the reader, and it is not actionable, because every reader might come up with a different conclusion. It is also prone to surfacing spurious correlations that might be totally misleading. If a static visual is not sufficient for whatever reason, consider these options: 1. A video ending with a clear call to action. 2. A limited number of scenarios with tabs, including a recommendation.

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3 Prácticas recomendadas para visualizaciones interactivas de datos

Para aprovechar al máximo las visualizaciones interactivas de datos, es importante seguir algunas prácticas recomendadas. Esto incluye definir las metas, los objetivos y la audiencia del análisis de datos, y elegir el tipo, formato y estilo de visualización interactiva de datos más adecuados para los datos y la historia. Además, es esencial garantizar la calidad, precisión y relevancia de los datos, y aplicar técnicas adecuadas de limpieza, procesamiento y análisis de datos antes de crear las visualizaciones de datos. Además, es importante equilibrar la funcionalidad, la facilidad de uso y la estética de las visualizaciones de datos interactivas, y evitar elementos, interacciones o efectos innecesarios, confusos o engañosos. Finalmente, es importante probar, evaluar e iterar en las visualizaciones de datos interactivas, y solicitar comentarios de los usuarios, partes interesadas o expertos para mejorar el diseño, el rendimiento y el impacto del análisis de datos.

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Sue Marquez

Data Science @ LinkedIn
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Interactive data viz can certainly convey messages more easily but only if we mail the design. Data Scientists might spent a lot of time making the viz pretty but not necessarily useful for the goal of the message—particularly when talking about uncertainty. I’d recommend reviewing Jessica Hullman’s work. A good place to start is to review the paper “The Science of Visual Data Communication: What Works”

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Chris French

Founder of DataFrenchy I Linked[in] Instructor I Sr. Analyst at Spring Health I Helping underpaid & unappreciated professionals break into data analytics
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Making sure your audience understands the visualizations in a simple yet informative manner is important. Lots of people have trouble understanding certain platforms, for example, Tableau. Make sure the message and story are clear so the visualizations can be used accordingly.

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4 Herramientas y recursos para visualizaciones interactivas de datos

La creación de visualizaciones de datos interactivas se puede hacer con una variedad de herramientas y recursos, desde plataformas en línea simples hasta lenguajes de programación y bibliotecas avanzados. Las opciones populares y ampliamente utilizadas incluyen Tableau, un software potente y fácil de usar para crear, compartir y explorar visualizaciones de datos y paneles interactivos; Power BI, un servicio basado en la nube para conectar, analizar y visualizar datos; D3.js, una biblioteca JavaScript para manipular y visualizar datos; y Plotly, una biblioteca de Python para crear e incrustar visualizaciones de datos interactivas en aplicaciones web, blocs de notas o paneles.

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Dan Okhlopkov

Data @ sequel
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If you're seeking a hassle-free solution for your startup, I highly suggest Metabase - an open source business intelligence tool that easily integrates with your database and enables you to query data without any programming or SQL proficiency. With Metabase's user-friendly web interface, querying data is significantly faster than writing complex code. Additionally, you can opt for their paid plan or choose to deploy a self-hosted open-source solution to your own servers, which can be set up by any of your developers.

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1 Beneficios de las visualizaciones interactivas de datos

2 Inconvenientes de las visualizaciones interactivas de datos

3 Prácticas recomendadas para visualizaciones interactivas de datos

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