Cuadro estadístico

Prefacio

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Conocí la estadística y Tableau cuando estudiaba en la Universidad de Kansas. Estaba matriculado en la facultad de ingeniería, estudiando informática, y tuve que hacer un curso de estadística. Ese fue realmente mi primer contacto con los datos y el poder que tiene el análisis estadístico. En el semestre siguiente a ese curso, le dije a mi orientador que me interesaba la estadística y los datos en general. Le pregunté si había alguna carrera que me permitiera realizar los tipos de análisis que habíamos llevado a cabo durante el semestre anterior. Por aquel entonces, la Universidad de Kansas acababa de poner en marcha un programa totalmente nuevo llamado Business Analytics, y mi orientador me presentó al director de ese programa. Programé una llamada con él, y me contó todo sobre la industria de los datos y el creciente campo profesional disponible. Esa misma tarde cambié de especialidad y comencé mi andadura en el análisis de datos.

A lo largo de mis estudios, acabé conociendo Tableau y, al igual que con las estadísticas, enseguida vi el impacto que podía tener. Me sumergí en la herramienta y acabé convirtiéndome en la persona de referencia para Tableau en el trabajo y en clase. Después, empecé a buscar formas de introducir el análisis estadístico en Tableau. Son estas estrategias y tácticas las que inspiraron este libro.

A lo largo de mi carrera, he tenido la oportunidad de ayudar a resolver algunos de los mayores retos del mundo utilizando Tableau y el análisis estadístico. He trabajado para marcas de todo el mundo y en todos los sectores que puedas imaginar. He tenido el honor de ser nombrado Embajador de Tableau, unirme al Grupo de Usuarios de Tableau de Defensa de los Veteranos como co-líder, recibir varias veces el Viz del Día de Tableau y ser miembro de la Oficina de Oradores de Tableau. Todo esto ha sido posible gracias a mi propia curiosidad y a los increíbles recursos que ha publicado la comunidad de Tableau.

El propósito de este libro

El análisis estadístico y la visualización de datos suelen considerarse dos cosas distintas. Sin embargo, ambas disciplinas dependen la una de la otra. Para comprender tus datos y hacer predicciones o suposiciones precisas mediante el análisis estadístico, debes visualizar tus datos. Por otra parte, para ofrecer perspectivas procesables y permitir que tu público saque el máximo partido de las visualizaciones de datos, debemos respaldar nuestras suposiciones con algún análisis estadístico.

Este libro te ayudará a incorporar la estadística a tus visualizaciones en Tableau. Aprenderás a leer e interpretar modelos estadísticos, a implementarlos en Tableau y, en última instancia, a extraer perspectivas procesables para presentarlas a tus interesados. La mayoría de las decisiones que utilizan datos conllevan riesgos; es tu responsabilidad armar al responsable de la toma de decisiones con tanta información como sea posible y mitigar esos riesgos.

El público de este libro

Este libro es mejor para los lectores que deseen ampliar sus conocimientos básicos sobre Tableau y la estadística. Como he mencionado antes, es tu responsabilidad armar a tus interesados con tanta información como sea posible para ayudarles a mitigar los riesgos que conlleva la toma de decisiones. Dicho esto, tengo dos grandes advertencias:

• El Capítulo 1 proporciona algunos de los métodos fundamentales, definiciones y familiarización que necesitas para ponerte al día. Para los usuarios más avanzados, este capítulo será probablemente un repaso de los conceptos básicos que se utilizarán en los capítulos siguientes.

• "Un gran poder conlleva una gran responsabilidad". Esta cita (atribuida a Stan Lee) es válida para este libro. La estadística es una disciplina muy profunda. En este libro, te daré los conocimientos básicos para hacer predicciones y suposiciones sobre los datos. Sin embargo, ten cuidado al aplicar estas tácticas y aborda siempre cada análisis con cautela. Necesitas mitigar los riesgos, no aumentarlos con suposiciones incorrectas. Investiga y realiza tus análisis de forma ética .

Estructura de este libro

Capítulo 1, "Introducción"

Los nuevos usuarios de Tableau se pondrán al día con los conceptos básicos. También introduzco algunas definiciones y conceptos estadísticos fundamentales que iremos desarrollando a medida que avancemos en cada capítulo.

Capítulo 2, "Visión general del panel de análisis"

El panel Análisis se introduce en Tableau y te indica cómo acceder a él desde la interfaz de creación.

Capítulo 3, "Evaluación comparativa en Tableau"

Hablo de qué es la evaluación comparativa, cómo aplicarla en tus visualizaciones y las buenas prácticas al incorporarla en Tableau.

Capítulo 4, "Entender la distribución normal utilizando histogramas"

En estadística, a menudo necesitas conocer la distribución de tus datos para aplicar el método adecuado. En este capítulo, explico cómo comprobar rápidamente la distribución normal de los datos.

Capítulo 5, "Entender los intervalos de confianza"

Se describen los intervalos de confianza, cómo utilizarlos en Tableau y cómo calcularlos utilizando campos calculados personalizados.

Capítulo 6, "Detección de anomalías en datos normalmente distribuidos"

Te presento tres métodos que puedes aplicar para detectar visualmente anomalías en tus datos.

Capítulo 7, "Detección de anomalías en datos no normalizados"

Aquí tienes otros tres métodos que puedes poner en práctica para detectar visualmente anomalías en tus datos, aunque no superen el supuesto de normalización.

Capítulo 8, "Regresión lineal en Tableau"

Se introduce la regresión lineal, cómo implementarla en Tableau y cómo comprender los resultados del modelo.

Capítulo 9, "Regresión polinómica en Tableau"

Se trata la regresión polinómica, junto con la forma de implementarla en Tableau e interpretar los resultados del modelo.

Capítulo 10, "Previsiones en Tableau"

Se analiza el alisamiento exponencial, cómo aplicar este método de previsión en Tableau y cómo interpretar los resultados del modelo.

Capítulo 11, "Agrupación en Tableau"

Se introduce la agrupación de K-means, junto con la forma de aplicar este método de agrupación en Tableau y comprender los resultados del modelo.

Capítulo 12, "Crear una conexión externa a R utilizando Tableau"

Te mostraré cómo descargar el software adecuado necesario para realizar una conexión externa a R desde Tableau.

Capítulo 13, "Crear una conexión externa con Python utilizando Tableau"

Aquí hablaré de Python y de cómo descargar el software adecuado necesario para realizar una conexión externa desde Tableau.

Capítulo 14, "Comprender la regresión lineal múltiple en R y Python"

Se introduce la regresión lineal múltiple, junto con la forma de implementarla en R y Python e interpretar los resultados del modelo.

Capítulo 15, "Utilizar conexiones externas en Tableau"

Aquí tienes varios ejemplos de uso de conexiones externas tanto en R como en Python para implementar nuevos métodos de modelado en Tableau.

Convenciones utilizadas en este libro

En este libro se utilizan las siguientes convenciones tipográficas:

Cursiva

Indica nuevos términos, URL, direcciones de correo electrónico, nombres de archivo y extensiones de archivo.

Constant width

Se utiliza en los listados de programas, así como dentro de los párrafos para referirse a elementos del programa como nombres de variables o funciones, bases de datos, tipos de datos, variables de entorno, sentencias y palabras clave.

Constant width bold

Muestra comandos u otros textos que deben ser tecleados literalmente por el usuario.

Constant width italic

Muestra el texto que debe sustituirse por valores proporcionados por el usuario o por valores determinados por el contexto.

Aprendizaje en línea O'Reilly

Nota

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Disponemos de una página web para este libro, donde se enumeran erratas, ejemplos y cualquier información adicional. Puedes acceder a esta página en https://oreil.ly/statistical-tableau.

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Agradecimientos

Gracias a la comunidad de datos por apoyarme y animarme siempre. Cuando empecé, tuve la suerte de contar con tantos recursos fantásticos a los que podía recurrir. Gracias a todos los creadores de contenidos y a la gente que me ha apoyado.

Gracias a mis mentores, Ryan Sleeper, Kaleb Gilliland y muchos otros. Sin vuestro apoyo y orientación, habría tardado años en llegar a donde estoy profesional y personalmente. Gracias por dedicarme vuestro tiempo y dotarme de vuestro liderazgo y conocimientos.

Gracias a los revisores técnicos de este libro, Maddie Dierkes, Lorna Brown, Ann Jackson y Christopher Gardner. Vuestros comentarios han contribuido a que este libro sea 100 veces mejor.

Gracias a Sara Hunter, editora de desarrollo de O'Reilly. Tus palabras de ánimo y tus continuos comentarios han ayudado a que todo esto sea posible. Muchas gracias; no podría haberlo hecho sin ti.

Gracias a mi madre, mi padre y mis hermanos por creer en mí y empujarme por el buen camino. A menudo necesitaba una corrección del rumbo, y siempre estabais ahí para ayudarme a orientarme en la dirección correcta, especialmente en los primeros días.

Un agradecimiento especial a mi esposa Sandra Lang y a mis hijos Jameson, Ophelia y Edalyn. Sin vuestro apoyo y ánimo, nunca habría podido crear nada como esto. Gracias por aguantar mis ideas locas, aplazar proyectos caseros y desaparecer en mi despacho durante horas para escribir. ¡Os quiero mucho a todos!