A diferencia de las computadoras, los humanos no tenemos una gran capacidad para procesar grandes cantidades de datos, especialmente si están representados en forma de informes extensos con innumerables filas y columnas. Sin embargo, cuando la información se representa visualmente y se agrega de alguna manera, el cerebro humano es capaz de detectar rápidamente patrones, comprender tendencias y detectar anomalías. Por este motivo, la visualización de datos es una característica esencial de cualquier ejecutivo con mentalidad analítica.

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La representación de datos es muy importante en la comunicación de resultados , ya que permite presentar una gran cantidad de información de manera sucinta, centrándose así en el fondo y no en la tecnología o metodología. Sin embargo, esta representación y visualización de datos es igualmente importante en la fase inicial del análisis de datos, como herramienta descriptiva, brindando al analista la oportunidad de explorar los datos y comprenderlos, en diferentes dimensiones y niveles de detalle, fomentando incluso la detección de patrones y anomalías. Un buen ejemplo de lo importante que es la visualización de datos es lo que Francis Anscombe presentó en un artículo científico en 1973.

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El experto en estadística demuestra con esto que en cuatro conjuntos de datos diferentes, aparentemente con estadísticas similares, su diversidad es fácilmente identificable si los datos se representan visualmente .

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El Cuarteto Anscombe , como se conoce ahora comúnmente a este conjunto de datos, expone cómo los humanos pueden ver sin esfuerzo patrones y contrapuntos en una representación gráfica , pero tienen dificultades para hacerlo cuando los mismos datos se presentan en tablas de datos, en forma de informe.

Por ejemplo, en un estudio sobre los patrones de cancelación de reservas de hoteles, se puede ver fácilmente que las cancelaciones varían entre los diferentes segmentos del mercado y canales de distribución. En la imagen inferior puedes ver que casi la mitad de las reservas realizadas por agencias de viajes u operadores turísticos, online u offline , acaban cancelándose, mientras que las reservas directas tienen una tasa de cancelación mucho menor.

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Con esta breve presentación y demostración, espero contribuir al necesario despertar al uso de la visualización de datos en su análisis, especialmente para aquellos que no consideran esta una herramienta de análisis esencial. Por lo tanto, si realiza algún tipo de trabajo de análisis, utilice y abuse de la representación de datos para explorarlos mejor y no solo para comunicarlos.

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