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Visualización práctica de datos

by Jack Dougherty, Ilya Ilyankou

October 2024

Beginner to intermediate

480 pages

14h 51m

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

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Audiencia y visión generalConsejos para el aprendizaje prácticoResumen del capítuloConvenciones utilizadas en este libroAprendizaje en línea O'ReillyCómo contactar con nosotrosAgradecimientos
¿Por qué visualización de datos?¿Qué puedes creer?Algunas imágenes son más persuasivasDiferentes matices de la verdadOrganización del Libro
Empieza a esbozar la historia de tus datosDiez factores a la hora de considerar las herramientas1. Fácil de aprender2. Gratis o asequible3. Potente4. Apoyado5. Portátil6. Seguro y privado7. Colabora8. Plataforma cruzada9. Fuente abierta10. Accesible para lectores con discapacidad visualNuestras herramientas recomendadasUtiliza un gestor de contraseñas
Selecciona tus herramientas de hoja de cálculoDescargar a formato CSV u ODSHacer una copia de una hoja de GoogleComparte tus hojas de cálculo de GoogleSubir y convertir a Hojas de cálculo de GoogleGeocodificar direcciones en Google SheetsRecopilar datos con formularios de GoogleOrdenar y filtrar datosCalcular con fórmulasResumir datos con tablas dinámicasEmparejar columnas con VLOOKUPHoja de cálculo frente a base de datos relacional
Preguntas orientativas para tu búsquedaDatos públicos y privadosEnmascarar o agregar datos sensiblesRepositorios de Datos AbiertosObtén tus datosReconocer los Datos ErróneosCuestiona tus datos
Limpieza inteligente con Hojas de cálculo de GoogleBuscar y sustituir con espacio en blancoTransponer filas y columnasDividir datos en columnas separadasEjemplo 1: División simpleEjemplo 2: División complejaCombinar datos en una columnaExtraer Tablas de PDFs con TabulaLimpiar datos con OpenRefineConfigurar OpenRefineCargar datos e iniciar un nuevo proyectoConvertir importes en dólares de texto a númerosAgrupar grafías similares
Describe con precisión las comparacionesNormaliza tus datosCuidado con las comparaciones sesgadas
Principios de diseño de gráficosDeconstruir un gráficoAlgunas normas son más importantes que otrasEstética GráficaGráficos de Google SheetsGráficos de barras y columnasGráficos de barras y columnas agrupadosGráficos de barras y columnas divididosGráficos de barras y columnas apiladasHistogramasHistogramas rápidos con estadísticas de columnas de Google SheetsHistogramas regulares con gráficos de Google SheetsGráficos circulares, de líneas y de áreasGráficos circularesGráficos de líneasGráficos de áreas apiladasGráficos DatawrapperGráficos anotadosGráficos de rangosGráficos de dispersión y de burbujasGráficos de dispersión con Google SheetsGráficos de burbujasGráficos públicos de TableauGráficos de dispersión con Tableau PublicInstalar Tableau Public y Conectar datosCrear gráfico de dispersión en la hoja de cálculoAñadir título y pie de foto, y publicarGráfico lineal filtradoConectar datos a Tableau PublicConstruir y publicar un gráfico de líneas filtrado

Principios de diseño de mapasDeconstruir un mapaAclarar los datos de punto frente a polígonoMapea una variable, no dosElige Geografías más Pequeñas para los Mapas CoropléjicosDiseñar colores e intervalos de ChoroplethElige paletas de coropletas que se ajusten a tus datosElegir intervalos de color para agrupar los datos del Mapa ChoropletoNormalizar los Datos del Mapa ChoroplethMapa de puntos con Google My MapsMapa de puntos simbólicos con DatawrapperMapa Coropleto con DatawrapperMapa Choropleth con Tableau PublicMapa actual con datos abiertos de Socrata
Principios de diseño de la mesaTabla Datawrapper con SparklinesOtras herramientas para hacer la mesa
Imagen estática frente a iframe interactivoObtén el código de incrustación o la etiqueta iframeDesde Google SheetsDe DatawrapperDesde Tableau PublicPegar código o iframe en un sitio webA los sitios de WordPress.comA los sitios WordPress autoalojadosPara Squarespace, Wix, Weebly u otros sitios de creación de páginas web
Copia, edita y aloja una plantilla de mapa de folleto simpleConvertir el enlace de las páginas de GitHub en un iframeCrear un nuevo repositorio y subir archivos a GitHubGitHub Desktop y el editor de texto Atom para codificar eficazmente
Gráfico de barras o columnas con Chart.jsBarras de error con Chart.jsGráfico lineal con Chart.jsGráfico de líneas anotado con HighchartsGráfico de dispersión con Chart.jsGráfico de burbujas con Chart.js
Mapas de folletos con hojas de cálculo de GoogleRequisitos y visión general del tutorialStorymaps de folletos con Google SheetsRequisitos y visión general del tutorialObtén tu clave API de Google SheetsMapas de folletos con datos CSVPuntos del mapa de calor de los folletos con datos CSVFolleto Mapa de puntos localizablePaso 1: Prepara tus datosPaso 2: Descarga y edita esta plantillaPaso 3: Publica tu mapaMapas de Prospecto con API de Datos Abiertos
Datos Geoespaciales y GeoJSONGeoJSONShapefilesFormato de intercambio GPSLenguaje de marcado KeyholeTAB MapInfoBuscar archivos de límites GeoJSONDibuja y edita con GeoJson.ioConvertir KML, GPX y otros formatos en GeoJSONCrear GeoJSON a partir de un archivo CSVCrear nuevos datos GeoJSON con herramientas de dibujoEditar y unir con MapshaperImportar, convertir y exportar archivos de límites de mapasEditar datos de polígonos específicosRenombrar campos de datosEliminar campos de datos no deseadosSimplificar los límites del mapa para reducir el tamaño del archivoDisolver polígonos internos para crear un mapa de contornoRecortar un mapa para que coincida con una capa de contornoUnir Datos de Hoja de Cálculo con Mapa PoligonalContar puntos en polígonos con MapshaperMás sobre las unionesFusionar polígonos seleccionados con los comandos Unir y DisolverConvertir KMZ comprimido a KMLGeorreferenciación con Map WarperGeocodificación masiva con el Censo de EE.UU.Pivotar Puntos en Datos Poligonales
Cómo mentir con gráficosExagerar el cambio en los gráficosDisminuir el cambio en los gráficosCómo mentir con mapasExaminar los datos y cargarlos en el DatawrapperModificar las gamas de colores del mapaReconocer y reducir el sesgo de los datosReconocer y reducir el sesgo espacial
Construye una narrativa en un guión gráficoLlama la atención sobre el significadoReconocer las fuentes y la incertidumbreDecide el formato de tu historia de datos
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Capítulo 14. Detectar mentiras y reducir los prejuicios

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

El objetivo de la visualización de datos es codificar la información en imágenes que capten historias verdaderas y reveladoras. Pero ya te hemos advertido que tengas cuidado con la gente que miente con las visualizaciones. Volviendo a los ejemplos de desigualdad de ingresos de la Introducción, manipulamos intencionadamente los gráficos de las Figuras I-1 y I-2 y los mapas de las Figuras I-3 y I-4 para demostrar cómo se pueden reorganizar los mismos datos para pintar imágenes muy diferentes de la realidad. ¿Significa eso que todas las visualizaciones de datos son igualmente válidas? Definitivamente, no. Examinándolo más de cerca, declaramos que el segundo de los dos gráficos sobre la desigualdad de ingresos en EEUU era engañoso porque utilizaba intencionadamente una escala inadecuada para ocultar la verdad. También confiamos en que los dos mapas del mundo fueran igualmente veraces, aunque EE.UU. apareciera en un color más oscuro (señalando un mayor nivel de desigualdad) que el otro.

¿Cómo pueden dos visualizaciones diferentes ser igualmente correctas? Nuestra respuesta puede entrar en conflicto con quienes prefieren llamar a su trabajo ciencia de datos, una etiqueta que sugiere un mundo objetivo con una única respuesta correcta. En cambio, nosotros sostenemos que la visualización de datos se entiende mejor como ...