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Una nueva opción de visualización
¿Decidir cuál elemento visual es el mejor?

Uno de los más grandes retos para los usuarios de empresas es decidir qué elemento visual se debe utilizar para representar la información de la mejor forma. SAS Visual Analytics utiliza una función de generación automática de diagramas inteligente para crear el mejor elemento visual posible basado en los datos que se seleccionan.

Cuando explora por primera vez un nuevo conjunto de datos, los diagramas automáticos son de especial utilidad porque proporcionan una vista rápida de grandes cantidades de datos. Esta capacidad de exploración de datos es útil incluso para estadísticos experimentados cuando buscan acelerar el proceso del ciclo de vida de la analítica porque elimina la necesidad de usar muestras en repetidas ocasiones para determinar qué datos son apropiados para cada modelo.

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Data Visualization: What it is and why it matters

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La visualización de datos es la presentación de datos en formato gráfico. Aprenda sobre técnicas de visualización comunes – y cómo ver el valor en sus datos.

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Gracias al desarrollo del software, hemos pasado de los sencillos gráficos de Excel y Power Point a herramientas capaces de trasladar a imágenes fáciles de comprender las grandes cantidades de información que se pueden sacar del análisis del Big Data. Ahora incluso podemos realizar visualización de datos online y existen multitud de herramientas para generar visualizaciones de datos al alcance de cualquier persona.

Tipos comunes de visualización de datos

Gráficos de barras

Gráficos de área

Gráfico circular o tarta.

Mapas de calor.

Infografías.

Esto son los tipos de visualización de datos más comunes, pero, como decíamos no los únicos, otros métodos:

Diagrama de caja y bigotes

Diagrama de dispersión

Histograma

Gráfico de burbujas

Matriz

Gráficos de flujo

Gráficos de árbol

Nube de palabras…

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Visualización de datos: definición, Herramientas y Ejemplos

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¿Qué es la visualización de datos y por qué tiene cada vez más importancia? Te lo explicamos en esta entrada, junto a ejemplos ✅

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En este módulo se pretenden cubrir objetivos básicos de cómo visualizar gráficas en entornos Web, tanto en modo paquetizado como partiendo desde cero, utilizando el framework de visualización d3js.

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La importancia de la visualización de datos en la era del Big Data

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¿Cuántas veces tenemos gráficos o informes de resultados que no entendemos correctamente? Esto pasa muy a menudo. La visualización de datos se ha convertido en un punto clave para comunicar, impactando en las decisiones de las empresas. Los datos son una información, en ocasiones en cantidades ingentes y difí ...

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Los gráficos de área se definen localizando puntos de datos en el trazado de una cuadrícula de coordenadas cartesianas, que se unen por medio de una línea entre ellos, y rellenando el espacio de la parte inferior.

Al igual que los gráficos de líneas, los gráficos de área se utilizan para mostrar el desarrollo de valores cuantitativos durante un intervalo de tiempo. Se utiliza normalmente para mostrar tendencias en lugar de transmitir valores específicos.

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Eficiencia de las redes neuronales para la toma de decisiones en el sector agrícola

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Eficiencia de las redes neuronales para la toma de decisiones en el sector agrícola

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Los grafos son sumamente utiles para representar relaciones entre diferentes entidades, suelen ser usados para el análisis de redes sociales, datos asociados a transporte e inclusive en contextos de análisis descriptivos de texto.

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Diagrama de cajas y bigotes:

Los diagramas de cajas y bigotes son una gran manera de representar visualmente grupos de datos numéricos.

Las líneas que se extienden en paralelo en ambos extremos de las cajas son conocidos como «bigotes», y se utilizan para indicar la variabilidad fuera de los cuartiles superior e inferior. Los valores atípicos a veces se representan como puntos individuales que están en línea con las barbas. Los diagramas de caja se pueden construir ya sea vertical u horizontalmente.

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Neptune workbench crea una visualización de los resultados de la consulta de cualquier consulta de Gremlin que devuelva unpath

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Visualización de resultados de las consultas de Gremlin

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Visualización de resultados de las consultas de Gremlin

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Mapa de burbujas: Con este mapa de datos, los círculos se visualizan en una región geográfica designada con el área del círculo que es proporcional a su valor e

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Análisis de discriminación de empleados en Europa

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Análisis de discriminación de empleados en Europa

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http://docplayer.es/docview/117/223320441/#file=/storage/117/223320441/223320441.pdf

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https://economipedia.com/definiciones/tipos-de-piramide-de-poblacion.html

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Así, debemos saber, antes de nada, que una pirámide de población es una representación gráfica que muestra las características de una población perteneciente a una localidad, ciudad o país, en un momento en el tiempo.

La pirámide tiene un eje vertical, que muestra los distintos rangos de edad de una población. Generalmente se emplean rangos de edades que son quinquenales (por ejemplo, de 0 a 4 años, de 5 a 9 años, 10 a 14 años y así sucesivamente). Asimismo, la pirámide cuenta con un eje horizontal, el cual mide el volumen de personas que se sitúan en cada uno de los rangos seleccionados. Dicho volumen se muestra con barras en posición horizontal. La longitud de cada barra tiene una relación directa y proporcional al número de individuos de la población. Es decir, la longitud depende del número de individuos que se integren en ese rango de edad.

Por tanto, una vez conocemos qué es una pirámide de población, debemos saber que, en función de la estructura que presente un territorio, la gráfica dibujará un tipo de pirámide u otra. Así, en estructuras poblacionales con mucha gente joven, podemos ver una pirámide tradicional, mientras que, en territorios con una población adulta más abundante, podríamos ver una pirámide invertida.

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Debido a esto, existen tipos de pirámide, establecidos por los expertos, los cuales, en función de la pirámide dibujada, nos ofrecen características sobre la población en cuestión.

Dicho esto, ¡veamos los tipos de pirámide de población!

Entre los tipos de pirámide de población existentes, podríamos destacar los 4 tipos principales: pirámide poblacional progresiva, pirámide estacionaria o estancada, pirámide regresiva y pirámide desequilibrada.

La pirámide de población progresiva es la pirámide de población que caracteriza a economías subdesarrolladas y en desarrollo. La población suele tener muchos hijos, por lo que en la parte baja de la distribución se suele concentrar un gran porcentaje de la población. A su vez, debido a la menor esperanza de vida, conforme avanzamos en los rangos de edad, estos presentan una menor densidad de población.

El dibujo, por tanto, nos muestra una base ancha y una cima más delgada.

Ejemplo de pirámide de población progresiva

La población de Guinea, por ejemplo, se caracteriza por presentar este tipo de pirámide, como podemos ver a continuación:

Fuente: PopulationPyramid.net

La pirámide de población regresiva es justo la opuesta a la pirámide de población progresiva, como indica la figura que dibuja y el propio nombre.

Así, hablamos del tipo de pirámide que caracteriza a los países ricos, los cuales presentan, y como sabemos muy bien, una tasa de natalidad muy baja en contraste con la que presentan los países en desarrollo y los subdesarrollados. De la misma forma, al poseer una esperanza de vida muy alta, la zona elevada de la distribución, donde se concentra la población más envejecida, presenta una gran densidad de población.

Por tanto, el dibujo que vemos en este tipo de pirámides es el opuesto al anterior. Las bases suelen ser delgadas y las partes altas, o lo que denominamos como las cimas, suelen ser gruesas, pues cuentan con escasa población joven, y mucha población adulta y envejecida.

A este tipo de pirámide también la conocemos como pirámide invertida.

Ejemplo de pirámide de población regresiva

La población de España, por ejemplo, se caracteriza por presentar este tipo de pirámide, como podemos ver a continuación:

Fuente: PopulationPyramid.net

Pirámide de población estancada o estacionaria

La pirámide de población estacionaria, o pirámide de población estancada, es aquella que caracteriza a los países en vías de desarrollo. Por ello, se aprecia un equilibrio en la distribución, consecuencia de que se ha empezado a controlar la mortalidad, pero la natalidad sigue siendo bastante alta.

Este tipo de pirámide poblacional presenta una natalidad y una mortalidad que, por lo general, no sufren variaciones significativas durante un largo periodo de tiempo. Algunos expertos consideran esta pirámide como el paso intermedio entre una pirámide progresiva y una pirámide regresiva.

Por tanto, el dibujo que vemos en este tipo de pirámides es el de una base y estructura similar a lo largo de toda la pirámide, reduciéndose esta progresivamente a partir de un determinado rango de edad.

Ejemplo de pirámide de población estacionaria o estancada

La población de Chile, por ejemplo, se caracteriza por presentar este tipo de pirámide, como podemos ver a continuación:

Fuente: PopulationPyramid.net

Pirámide de población desequilibrada o desajustada

Es el tipo de pirámide que caracteriza a países en los que ha ocurrido un suceso que ha alterado la estructura demográfica, generando desproporciones significativas como las que veremos a continuación.

Así, hablamos de un tipo de pirámide que podemos ver en países que han participado en una guerra, y ha sufrido la pérdida de una gran parte de la población masculina. También en países que han sufrido olas migratorias, donde niños y mujeres han tenido que abandonar en masa el país por algún suceso concreto. En general, países que se hayan visto afectados por algún suceso destacable, dejando desproporcionada la población.

Por tanto, el dibujo que se observa en este tipo de pirámides no sigue ningún patrón. Se caracteriza por ser irregular y presentar formas aleatorias, que no se corresponden al otro lado de la pirámide, y así a la inversa.

Ejemplo de pirámide de población desequilibrada o desajustada

La población de Catar, por ejemplo, se caracteriza por presentar este tipo de pirámide, como podemos ver a continuación:

Fuente: PopulationPyramid.net

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Tipos de pirámide de población - Economipedia

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Así, debemos saber, antes de nada, que una pirámide de población es una representación gráfica que muestra las características de una población perteneciente a una localidad, ciudad o país, en un momento en el tiempo. La pirámide tiene un eje vertical, que muestra los distintos rangos de edad de una población.

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Cada línea del gráfico representa un valor de medida durante un periodo de tiempo. Puede ver de forma interactiva los valores en el gráfico, como se muestra en la siguiente captura de pantalla. Pase el cursor sobre cualquier línea (1 en la captura de pantalla) para ver una leyenda emergente que muestra los valores de cada línea en X axis (Eje X). Si pasa el cursor sobre un punto de datos (2), puede ver la información de Value (Valor) de ese punto específico en X axis (Eje X).

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Grafico de lineas de area, En esta versión de un gráfico de líneas, el área entre la línea y el eje x se rellena con color.

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En algunos casos se utiliza para controlar competencias

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El gráfico de red (Gráfico de red) le permite trazar una red de nodos y bordes conectados a partir de un conjunto de datos en una hoja. Un gráfico de red muestra cómo fluye la información, cómo interactúan los diversos componentes y dónde se encuentran los componentes de la red. El gráfico de red va incluido en el paquete Visualization Bundle.

Un gráfico de red puede proporcionar una visión general amplia o ser muy detallado. Los nodos representan componentes del sistema y los bordes muestran el movimiento de la información de un componente a otro. Los nodos de red están conectados con los nodos con los que más interactúan. Esta visualización utiliza diferentes estilos, colores, tamaños e imágenes para representar los diferentes niveles de una red.

Lo que contiene

Es necesario definir tres dimensiones, con una cuarta dimensión opcional:

Identificador de nodos: Esta dimensión controla los nodos que se presentan en el gráfico.

Etiqueta de nodos: Esta dimensión define la etiqueta de cada nodo.

Nodo padre: Esta dimensión define el padre de un nodo y controla las relaciones entre nodos. Tiene que contener el valor del identificador de nodo del padre al que se conecta.

Grupo de nodos (opcional): Puede utilizar esta dimensión para agrupar nodos. Todos los nodos de un grupo tendrán el mismo color.

Puede utilizar hasta tres medidas para mejorar el diagrama. Todas las medidas son opcionales, pero es necesario añadirlas en el siguiente orden:

1. Sugerencia: Puede definir un valor de medida que se muestra en una sugerencia al pasar el cursor sobre un nodo.

2. Tamaño de nodo: Puede definir el tamaño del nodo en función de una medida.

3. Tamaño de bordes: Puede definir el ancho de las líneas entre los nodos en función de una medida.

Nota informativaPara poder definir el tamaño de nodo, antes debe añadir una sugerencia. Puede definir el tamaño de los bordes después de añadir una sugerencia y el tamaño de nodo.

Cuándo se utiliza

Los diagramas de un gráfico de red pueden ilustrar redes de computadoras o telecomunicaciones. Muestran los componentes de una red y cómo interactúan. Por ejemplo, un grupo de computadoras, impresoras, módems, concentradores y enrutadores conectados. Este tipo de gráfico es útil cuando se usa para:

Planificación de la estructura de una red.

Coordinación de actualizaciones a una red existente.

Comunicación y resolución de problemas de una red.

Seguimiento de componentes.

Documentación detallada de una documentación de red.

Dar formato a los datos

Los gráficos de red requieren datos que tengan una estructura coherente con un modelo de datos de red en el que cada registro puede tener varios padres e hijos. Todos los registros deben contener, como mínimo:

Un campo que identifique el nodo, el identificador de nodo. Los identificadores de nodos deben tener valores enteros, empezando desde el 0 y siguiendo un orden secuencial.

Un campo con el nombre del nodo.

Un campo que defina el nodo padre. Este valor debe ser el identificador de nodo de otro nodo. Si el campo está vacío y no hay otro registro que haga referencia a este nodo, se creará un nodo desconectado.

Nota de sugerenciaTambién es posible utilizar un modelo de datos jerárquicos en el que cada nodo tiene un solo padre. Esto creará un gráfico con estructura de árbol.

Aquí tiene algunos datos a modo de ejemplo que puede guardar en un editor de texto y cargar en una nueva app. Necesita cargar ambos archivos de ejemplo. El ejemplo muestra los flujos de pasajeros entre diferentes aeropuertos.

ID es el identificador de un nodo de aeropuerto.

Name es el nombre de un nodo de aeropuerto. Se utiliza como etiqueta del nodo.

LinkTo contiene el identificador del nodo padre.

Group indica el grupo de un nodo. Se puede utilizar para asignar colores a los nodos en función de los grupos.

Volume es el volumen del flujo de pasajeros entre ID y LinkTo. Esto se puede usar como una medida en el tamaño del borde.

NodeVolume es el volumen total de flujo de pasajeros para un nodo. Esto se carga en una tabla aparte ya que el gráfico no puede agregar los volúmenes automáticamente.

ID;Name;LinkTo;Group;Volume 0;Frankfurt;;0; 1;London;0;1;5 2;Madrid;0;1;4 2;Madrid;1;1;8 3;Warsaw;0;1;7 4;Arlanda;0;1;1 3;Warsaw;1;1;5 4;Arlanda;1;1;6 5;Tunis;0;2;8 5;Tunis;2;2;4 6;Berlin;0;1;6 6;Berlin;4;1;4 7;Rome;0;1;6 7;Rome;6;1;3 8;San Francisco;0;3;2 9;New York;0;3;9

ID,NodeVolume 0,48 1,24 2,16 3,12 4,11 5,12 6,13 7,9 8,2 9,9

Crear un gráfico de red

Este ejemplo de un gráfico de red ilustra cómo se conectan los diferentes aeropuertos en todo el mundo según un conjunto de datos base. Utiliza el conjunto de datos a modo de muestra de Dar formato a los datos. Para prepararlo, guarde el conjunto de datos de muestra en un archivo de texto, cree una app nueva y cargue en ella el conjunto de datos de muestra.

Haga lo siguiente:

1. En el panel de activos, abra Objetos personalizados > Visualization bundle y arrastre un objeto Gráfico de red a la hoja.

2. Haga clic en el botón superior Añadir dimensión y seleccione ID como el identificador de nodo.

3. Haga clic en el segundo botón Añadir dimensión y seleccione Name como la etiqueta del nodo.

4. Haga clic en el tercer botón Añadir dimensión y seleccione LinkTo como el nodo padre.

5. En el panel de propiedades, haga clic en Datos. Haga clic en el botón Añadir en Grupo de nodos y seleccione Grupo como la dimensión del grupo.

6. En Medida, haga clic en el botón Añadir en Sugerencia y seleccione Volumen > Sum(Volume).

7. Haga clic en el botón Añadir en Tamaño de nodo y seleccione Volume > Sum(NodeVolume).

8. Haga clic en el botón Añadir en Tamaño de bordes y seleccione Volume > Sum(Volume).

El gráfico muestra:

Modificar el aspecto del gráfico

Puede personalizar su gráfico con una o más funciones.

Configurar el tipo de borde

Puede configurar la forma de la curva entre los nodos del gráfico en Configuración> Tipo de borde en el panel de propiedades. Seleccione la forma entre las distintas opciones de curva del gráfico en el menú.

El mismo cuadro con bordes curvos CW.

Conmutar el valor del borde

El valor del borde representa el valor de las curvas entre los nodos del gráfico y su ancho. Esta opción oculta el valor numérico de cada curva. Para ocultar el valor, mueva el botón deslizante en Configuración> Mostrar valor de borde en el panel de propiedades hacia la izquierda para desactivar la opción.

Configurar la etiqueta de borde

El valor de la etiqueta de borde es el valor numérico de cada curva del gráfico. Puede cambiar la posición de los mismos u ocultar las etiquetas.

Configurar la forma del nodo

Puede personalizar la forma de los nodos, para que tengan forma, por ejemplo. de punto, cuadrado, diamante o triángulo. Vaya a Configuración> Forma de nodo en el panel de propiedades, y seleccione la forma del nodo en el menú.

Alternar la opción de sombra

Esta opción le permite desactivar los efectos de sombra detrás de las curvas y los nodos del gráfico (que se usan para resaltar el fondo). Alterne el botón deslizante en Configuración > Mostrar sombra en el panel de propiedades.

Ordenar

La ordenación se establece en Automático y el sistema elige el criterio de ordenación como predeterminado (en Orden > dimensión o medida elegida, en el panel de propiedades) para todas las dimensiones y medidas. Puede cambiarlo individualmente por expresión.

Haga lo siguiente:

1. Abra el menú de dimensiones o medidas en Orden en el panel de propiedades.

2. Mueva el botón deslizante Orden hacia la izquierda para cambiar la opción de Automático a Personalizado.

3. Haga clic en la casilla Ordenar por expresión.

4. Introduzca una cadena de orden en Expresión y pulse Intro. También puede cambiar el color utilizando una expresión en el Editor de expresiones ( ).

5. Elija el orden de inicio seleccionando Ascendente o Descendente para el menú a continuación.

Formato numérico

Es posible dar formato al valor de la medida. Se pueden aplicar diferentes formatos al mismo valor, por ejemplo, dinero, datos o duración. El gráfico se actualiza para reflejar el tipo de número modificado.

Haga lo siguiente:

1. Haga clic en Datos > Medidas en el panel de propiedades y haga clic en la medida elegida.

2. Seleccione el formato de número adecuado en el menú Formato numérico.

3. Introduzca los detalles en los campos del panel. Estos aparecen cuando se elige una opción distinta de Automático al configurar el gráfico.

Limitaciones

Para obtener información sobre limitaciones generales, vea Limitaciones.

Las visualizaciones de gráficos de red no se pueden usar en informes Qlik NPrinting.

El tamaño máximo del conjunto de datos que se muestra en el gráfico de red es de 1400 filas. Si el conjunto de datos seleccionado es más grande, los nodos y enlaces se pueden omitir del gráfico.

Utilice un conjunto de datos más pequeño o emplee selecciones para limitar el conjunto de datos.

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El gráfico de red (Gráfico de red) le permite trazar una red de nodos y bordes conectados a partir de un conjunto de datos en una hoja. Un gráfico de red muestra cómo fluye la información, cómo interactúan los diversos componentes y dónde se encuentran los componentes de la red.

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Descripción

Un diagrama de cajas y bigotes es una manera conveniente de mostrar visualmente grupos de datos numéricos a través de sus cuartiles.

Las líneas que se extienden paralelas a las cajas se conocen como "bigotes", y se usan para indicar variabilidad fuera de los cuartiles superior e inferior. Los valores atípicos se representan a veces como puntos individuales que están en línea con los bigotes. Los diagramas de cajas y bigotes se pueden dibujar vertical u horizontalmente.

Normalmente utilizado en estadísticas descriptivas, los gráficos de cajas y bigotes son una excelente forma de examinar rápidamente uno o más conjuntos de datos gráficamente. Aunque parezcan primitivos en comparación con un Histograma o un Gráfico de Densidad, tienen la ventaja de ocupar menos espacio, lo cual es útil cuando se comparan distribuciones entre muchos grupos o conjuntos de datos.

Aquí están los tipos de observaciones que uno puede hacer al ver un diagrama de cajas y bigotes:

Cuáles son los valores clave, tales como: el promedio, el percentil 25 medio, etc.

Si hay valores atípicos y cuáles son sus valores.

Si los datos son simétricos.

Cuán estrechamente se agrupan los datos.

Si los datos están sesgados y si es así, en qué dirección.

Dos de las variaciones más comúnmente utilizadas de los diagramas de cajas y bigotes son: los diagramas de caja de anchura variable y los diagramas de caja con muescas.

Funciones

Cuándo se agrupa:

Anatomía

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Un diagrama de cajas y bigotes es una manera conveniente de mostrar visualmente grupos de datos numéricos a través de sus cuartiles.

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Los diagramas de Caja-Bigotes (boxplots o box and whiskers) son una presentación visual que describe varias características importantes, al mismo tiempo, tales como la dispersión y simetría.

Para su realización se representan los tres cuartiles y los valores mínimo y máximo de los datos, sobre un rectángulo, alineado horizontal o verticalmente.

Construcción:

Una gráfica de este tipo consiste en una caja rectangular, donde los lados más largos muestran el recorrido intercuartílico. Este rectángulo está dividido por un segmento vertical que indica donde se posiciona la mediana y por lo tanto su relación con los cuartiles primero y tercero(recordemos que el segundo cuartil coincide con la mediana).
Esta caja se ubica a escala sobre un segmento que tiene como extremos los valores mínimo y máximo de la variable. Las lineas que sobresalen de la caja se llaman bigotes. Estos bigotes tienen tienen un límite de prolongación, de modo que cualquier dato o caso que no se encuentre dentro de este rango es marcado e identificado individualmente

Ejemplo distribución de edades

Utilizamos la ya usada distribución de frecuencias (en tallos y hojas), que representan la edad de un colectivo de 20 personas.

			36  25  37  24  39  20  36  45  31  31
 39 24 29 23 41 40 33 24 34 40

Ordenar los datos

Para calcular los parámetros estadístico, lo primero es ordenar la distribución

	20  23  24  24  24  25  29  31  31  33  34  36  36  37  39  39  40  40  41  45

Calculo de Cuartiles

Q₁, el cuartil Primero es el valor mayor que el 25% de los valores de la distribución. Como N = 20 resulta que N/4 = 5; el primer cuartil es la media aritmética de dicho valor y el siguiente:

Q ₁=(24 + 25) / 2 = 24,5

Q₂, el Segundo Cuartil es, evidentemente, la mediana de la distribución, es el valor de la variable que ocupa el lugar central en un conjunto de datos ordenados. Como N/2 =10 ; la mediana es la media aritmética de dicho valor y el siguiente:

Q₃ , el Tercer Cuartil, es el valor que sobrepasa al 75% de los valores de la distribución. En nuestro caso, como 3N / 4 = 15, resulta

Dibujar la Caja y los Bigotes

Información del diagrama

Podemos obtener abundante información de una distribución a partir de estas representaciones. Veamos alguna:

La parte izquierda de la caja es mayor que la de la derecha; ello quiere decir que las edades comprendidas entre el 25% y el 50% de la población está más dispersa que entre el 50% y el 75%.

El bigote de la izquierda (Xmím, Q₁) es más corto que el de la derecha; por ello el 25% de los más jóvenes están más concentrados que el 25% de los mayores.

El rango intercuartílico = Q₃ - Q₁ = 14,5; es decir, el 50% de la población está comprendido en 14,5 años.

Seguro que tú podrás obtener más información (¡Utiliza la mediana!)

Comparar distribuciones

La mayor utilidad de los diagramas caja-bigotes es para comparar dos o más conjuntos de datos.

Comparación distribución de edades

Análogamente a lo realizado con los diagramas de tallo y hojas, comparamos, mediante estos diagramas, esta distribución con la del otro ejemplo de distribución de edades.

			35  38  32  28  30  29  27  19  48  40
 39 24 24 34 26 41 29 48 28 22

A partir de dicha comparación puede obtenerse bastante información de ambas distribuciones.

Comparación entrenamientos de un corredor

Un corredor entrena para una determinada carrera y se toman los tiempos que necesita para recorrer los 200 m, durante 10 días consecutivos (cada día se toman varios tiempos y se calculan mediana, cuartiles, valores mínimo y máximo)

Observamos que el desplazamiento de las gráficas de caja hacia la izquierda indica que el entrenamiento ha dado resultado, ya que se tardan menos segundos en recorrer la misma distancia, siendo la diferencia entre el máximo y el mínimo menor, como así también la diferencia intercuartílica.

Comparación clasificación liga

Las puntuación de los equipos de la liga de futbol BBVA de las temporadas 10/110 y 11/12 se pueden comparar con un diagrama caja y bigotes, como aparece aquí,

Comparación de tres ligas europeas de futbol de la temporada 11/12

Diagrama de Caja a través de Excel

Diagrama de Caja realizado con la hoja de calculo EXCEL para una, dos o tres variables
descarga el archivo en CALC" descarga el archivo en EXCEL"

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Los diagramas de Caja- Bigotes (boxplots o box and whiskers) son una presentación visual que describe varias características importantes, al mismo tiempo, tales como la dispersión y simetría. Para su realización se representan los tres cuartiles y los valores mínimo y máximo de los datos, sobre un rectángulo, alineado horizontal o verticalmente.

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Para medición de desempeño habitualmente.

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Visualmente, no creo que nada mantenga a tus objetivos en perspectiva como un gráfico de bala. Originalmente desarrollado por Stephen Few, el gurú de la inteligencia visual en negocios, estas tablas están llenas de información útil y son una combinación perfecta para cualquier dashboard de negocios.

Crear un gráfico de este tipo es sencillo: la línea de marcación es el objetivo, la barra sólida es el valor actual y la barra sombreada es el valor comparativo.

Prácticamente cualquier cosa se puede medir de esta manera, ya sea que estés supervisando tus métricas de ventas o el nivel de servicio de un call center. Lo que sea que midas, siempre sabes si vas en el camino correcto con una gráfica de este tipo.

Antes de comenzar a crear un gráfico de bala, ten en cuenta cuáles son los objetivos correctos para tu organización.

Un objetivo que se alcanza con demasiada facilidad genera complacencia, mientras que un objetivo poco realista desalienta a tus empleados.

Cumplir con un objetivo bien pensado debería ser un desafío que saque lo mejor de tu equipo. Una vez que tengas un objetivo en tu punto de mira, es hora de crear un gráfico de bala.

¿Para qué usar un gráfico de bala?

El gráfico de bala es uno de los que te pueden ayudar a tener una representación visual fácil de entender de tu desempeño. De un vistazo, podrás ver si estás cumpliendo con tu objetivo y comparar tu rendimiento actual con tu desempeño anterior. tipos de gráficas

Por ejemplo, puedes también ver si estás cumpliendo con tu meta y tener detalles de lo que necesitas para alcanzarla.

Te comparto otras 4 visualizaciones de datos para dashboards que te pueden ser de utilidad.

Cualquiera que sea la industria en la que trabajes, es importante tener claridad y transparencia en la información que generas para alcanzar los resultados que deseas.

Conoce cómo TuDashboard te permite hacer uso de diversa representaciones visuales como la gráfica de pastel, gráfica gauge o el gráfico de mapa y toma mejores decisiones haciendo un análisis correcto de tus datos.

# data[].attributes.attachment_link.title
Gráfico de bala. Características y usos más comunes

# data[].attributes.attachment_link.description
Conoce para qué utilizar una gráfico de bala y dale seguimiento a tus métricas con una mejor visualización de tus datos.

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En este artículo se explica qué son los cartogramas en estadística. De modo que encontrarás para qué sirve un cartograma, ejemplos de esta clase de diagramas, cuáles son los diferentes tipos de cartogramas y, finalmente, las ventajas y las desventajas de los cartogramas.

¿Qué es un cartograma?

Un cartograma es un tipo de gráfico estadístico en el que se representa un conjunto de datos en un mapa utilizando diferentes colores. Es decir, un cartograma es un diagrama que muestra los datos asociados a cada área geográfica.

Por ejemplo, los resultados de unas elecciones suelen mostrarse con un cartograma, para enseñar en qué zona ha ganado cada partido político.

Por lo tanto, en estadística los cartogramas sirven para representar gráficamente un conjunto de datos asociados a zonas geográficas.

En general, para hacer un cartograma se emplea un software informático, como Excel, ya que resulta complicado trazar con exactitud el perfil de los territorios.

Ejemplo de cartograma

Vista la definición de cartograma, a continuación se muestra un ejemplo de este tipo de diagrama estadístico.

En el ejemplo anterior se ha representado gráficamente en un cartograma el número de habitantes de todos los países de África. Como puedes observar, cada color corresponde a un número de habitantes. En concreto, cuanto más oscuro sea el color, significa que más población tiene ese país.

De manera que los cartogramas son muy útiles para representar de manera visual datos relacionados con países, regiones, ciudades, etc. ya que permite pintar cada zona de un color diferente según su frecuencia absoluta o relativa.

Tipos de cartogramas

Generalmente, se distinguen dos tipos de cartogramas:

Cartograma contiguo: las zonas geográficas son adyacentes entre sí, es decir, simplemente se toma un mapa y se colorean los diferentes territorios según los datos. El cartograma mostrado en el apartado de arriba es un ejemplo de este tipo.

Cartograma sin contigüidad: en este tipo de cartogramas se conservan los perfiles de las regiones, pero se separan dejando un espacio en blanco entre sí. Por ejemplo, el siguiente cartograma no tiene contigüidad:

En el cartograma no contiguo de arriba se han representado los mismos datos que en el cartograma contiguo del principio del post, para que así puedas ver cuál es la diferencia entre estos dos tipos de cartogramas. Se trata del número de habitantes de los países africanos.

Ventajas y desventajas de los cartogramas

Por sus características, los cartogramas tienen las siguientes ventajas y desventajas:
Ventajas:

La principal del cartograma es que es muy visual, lo que permite comparar rápidamente los diferentes territorios.

Evidentemente, este tipo de diagramas son muy útiles para representar gráficamente datos geográficos.

Desventajas:

En general, no se puede saber el valor exacto de cada categoría.

No se puede representar una serie temporal en un cartograma.

Si el cartograma es sin contigüidad, se necesita conocer el territorio para entender y analizar la gráfica.

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▷ Cartograma: qué es, tipos, ejemplos, ventajas...

# data[].attributes.attachment_link.description
Aquí encontrarás qué es un cartograma, los tipos de cartogramas, ejemplos de cartogramas y cuáles son sus ventajas y desventajas.

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Ejemplo Desarrollo de brazil vs poblaciones

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Ejemplo Desarrollo de brazil vs poblaciones

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Ejemplo costos de envío vs semanas/meses/quarters

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Ejemplo costos de envío vs semanas/meses/quarters

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En un mundo globalizado en el que la inestabilidad implica cada vez más incertidumbre y con esta mayor probabilidad de riesgos para las organizaciones, una herramienta útil para gestionar y controlar los riesgos de forma adecuada es el mapa de calor.

El reto es minimizar el impacto y mitigar los daños asociados a todo tipo de riesgos: operativos, reputacionales y estratégicos. Para esta misión, el mapa de calor, también conocido como mapa de riesgos, es clave para tener una visual clara de cuáles son los riesgos específicos a los que se enfrenta la organización.

En este artículo conocerás de qué se trata esta herramienta y de qué manera puede aportar en la optimización del sistema de gestión integral de riesgos de tu organización.

¿En qué consiste un mapa de calor?

Según SearchDataCenter, un mapa de calor de riesgo consiste en una matriz con dos ejes, donde el eje Y representa la probabilidad de frecuencia del riesgo y el eje X representa el impacto que puede tener el mismo.

El mapa se representa gráficamente ubicando los riesgos en un cuadrante, dependiendo de la probabilidad de que determinado riesgo pueda ocurrir y el impacto cuantitativo o cualitativo que se produce en caso de que se materialice el riesgo:
El anterior ejemplo muestra un mapa de riesgos en el que se tienen:

1. Daño por tormentas (riesgo operacional).

2. Ciberataque y robo de información (riesgo operacional).

3. Comentario negativo en redes sociales (riesgo reputacional).

4. Número significativo de clientes cambiándose a la competencia (riesgo estratégico).

Una adecuada estructuración del mapa de riesgos ayuda a mejorar el modelo de evaluación de riesgos de la compañía. Para esto es necesario en primer lugar identificar detenidamente los riesgos inherentes a la organización y analizar qué eventos tanto externos como internos están ocasionando dichos riesgos.

Los riesgos identificados deben ser evaluados, estimando con qué frecuencia podrían aparecer y cuál es el impacto estimado a nivel financiero, reputacional y estratégico.

Con Pirani puedes crear en pocos pasos la matriz de riesgos de tu organización, definiendo las escalas de probabilidad e impacto y podrás visualizar tanto los riesgos inherentes como residuales en el mapa de calor y tomar decisiones oportunas a partir de esto.

¿Cómo optimizar la GIR con esta herramienta?

El mapa de calor facilita la toma de decisiones en todo tipo de proyectos y organizaciones, ya que refleja cuáles son los riesgos más representativos de cada objetivo planteado en los procesos de planeación estratégica.

La optimización del sistema de gestión integral de riesgos se logra a partir de esta herramienta pues permite priorizar las acciones de acuerdo a la clasificación del mapa.

Estaherramientaes un gran aliado de lo

s jefes de cumplimiento o analistas de riesgo, ya que permite administrar adecuadamente los recursos, enfocando tiempo, dinero y personal en aquellos riesgos que pueden resultar más dañinos para el logro de los objetivos de la organización a corto, mediano y largo plazo.

Para aprovechar al máximo la construcción del mapa de riesgos, este debe ser difundido a toda la organización, de modo que se genere un diálogo entre todos los departamentos y haya una consciencia colectiva sobre las prioridades a la hora de prevenir los riesgos.

Creando una cultura orientada a mitigar los riesgos es posible que el mapa sea clave para que cada área de la organización entienda su papel dentro de la prevención y también comprenda la interrelación que existe cuando ocurre un riesgo. Un ejemplo que ilustra esto es que si un área operativa se enfrenta a un riesgo de alto impacto, este puede afectar a otro negocio estratégico de la organización en la misma medida.

De acuerdo aEALDE Business School,en el mapa o matriz de riesgos tiene cabida la toma de decisiones planteadas por la empresa como respuesta a los riesgos, ya que pueden asumir, reducir o transferir los mismos dependiendo de su probabilidad y su impacto.

Esta herramienta garantiza su funcionalidad cuando es actualizada y reevaluada constantemente, ya que el entorno es sumamente cambiante y la manera de manejar un riesgo también evoluciona.

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Mapa de calor: una herramienta para optimizar la gestión de riesgos

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Aprende a utilizar una herramienta como el mapa de calor en gestión de riesgos, ya que así podrás mejorar la optimización en la planeación estratégica

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Muchas veces, cuando pensamos en un proyecto de Machine Learning, tenemos la tendencia a poner todo nuestro foco en el modelamiento de datos. Al respecto, pensamos en los algoritmos mas adecuados, de acuerdo al objetivo que nos presentan, y gastamos mucho tiempo y energía en tareas como procesamiento de datos y modelamiento. Sin embargo, hay un eslabón en la cadena, que requiere el mismo esfuerzo y energía que el modelamiento de datos y es la visualización. Esta última, es una disciplina en si misma que busca aumentar el conocimiento sintetizando información de manera gráfica, tal que los receptores logren captar de manera simple e intuitiva aquello que se desea transmitir, por lo tanto, esencialmente la visualización es una herramienta de comunicación. Aquella hace uso de nuestra natural capacidad de poder identificar patrones, por esto, es importante tener en cuenta que nuestra representación no debe ser ambigua y tampoco debe estar saturada de información irrelevante para el objetivo que se busca, debiendo prestar especial atención en la tipología de la letra y en el hecho de que culturalmente la lectura la hacemos de izquierda a derecha, por lo tanto, el orden de los artefactos en la visualización, es muy importante.

Lo que buscamos, es centrar la atención de la audiencia, en aquello que queremos transmitirles. En este sentido, es importante entender ciertos aspectos de la visualización, como por ejemplo:

1) A quien está dirigida la información que queremos entregar, ya que no es lo mismo tener un público objetivo con conocimientos específicos sobre alguna materia en particular, a tener un público general a quien se le está intentando entregar información que, en algunos casos, puede ser técnica o difícil de digerir.

2) Definir el objetivo de la visualización. Nuestros objetivos pueden ser múltiples y variados, tal como: identificar patrones, comparar variables, mostrar evolución en el tiempo de alguna variable en particular, composición y distribución de datos, etc.

3) Las visualizaciones deben ser autoexplicativas y amistosas. Si se requiere incorporar texto, este debe ser muy breve y sin codificaciones extrañas.
Contexto Histórico
La invención de la imprenta en el siglo XVI, trajo consigo la posibilidad de documentar y graficar ideas y formas de pensamiento, ampliando el conocimiento, facilitando y agilizando la confección de libros. Posterior a esto, aparecieron nuevas formas de sintetizar y representar de manera clara y concisa ideas que podían resultar complejas de explicar. En ese sentido, han existido hitos importantes en lo que a visualización se refiere, como es el caso de la introducción de los gráficos en las estadísticas por parte del ingeniero y economista escocés, William Playfair, destacando éste además por la invención del gráfico de barra, frecuencia y torta, en su obra " Comercial and political atlas (1786)".

Otro hito importante a mencionar en esta historia, corresponde al trabajo realizado por el doctor John Snow, quien durante un brote de cólera en el Londres de 1854, diseñó un mapa con los fallecidos en la ciudad. A partir de este último, surgieron patrones visuales que le permitieron identificar la fuente de la enfermedad, en una bomba de agua ubicada en un lugar donde se encontraban la mayor cantidad de fallecidos.

Por supuesto que no podemos dejar de mencionar lo que se dice es una de las visualizaciones mejor logradas en la historia, nos referimos a Charles Josehp Minard, quien logró diagramar la campaña de Napoleón en Rusia en el año 1812. Este gráfico en particular fue muy famoso, ya que logró sintetizar de manera muy clara y expresiva, múltiples variables tal como la temperatura, accidentes geográficos etc, en una imagen bidimensional, en la cual se puede apreciar como el ejército francés, fue perdiendo parte de su contingente, a medida que avanzaba en territorio ruso.
Algunas herramientas de visualización: Shiny - R
Shiny, es un paquete de R, que permite explotar gráficamente los modelos creados, permitiendo desarrollar una interfaz gráfica en ambiente WEB, sin utilizar una sola línea de código. Es relativamente simple de aprender, si tienes alguna experiencia trabajando en R. Tal vez el único problema sería el hecho de que R es un lenguaje interpretado, por lo tanto, si los algoritmos requieren una gran capacidad de procesamiento o si los volúmenes de datos son muy grandes, podría presentar algunos problemas de performance, sin embargo, para sistemas de pequeña o mediana envergadura, Shiny podría ser una herramienta perfecta para diseñar proyectos de Machine Learning.
Tableau
Es una herramienta WEB de visualización interactiva, que permite generar Dashboard para inteligencia de negocios. Creada en Seattle Washington por; Pat Hanrahan, Christian Chabot y Chris Stolte, esta plataforma, permite que cualquier usuario pueda generar distintos tipos de visualizaciones de manera intuitiva y sin conocimientos previos.
Gephi
Esta es una herramienta que permite generar visualizaciones para la representación de redes como puede ser el caso de redes sociales, logística, etc.
Algunos Proyectos Interesantes en Visualización de Datos Impacto de las Redes Sociales en el Mercado Bursátil
A continuación, dejamos un link donde expone el trabajo de Manual García Bellido con apoyo del Banco BBVA.

Este trabajo consiste en emplear el Big Data para analizar el impacto que tienen las redes sociales como Twitter en el mercado de valores.

Lo interesante de este paper en particular, es que se exponen los diferentes pasos en la implementación de infraestructura Big Data, finalizando con la visualización de la información en ambiente WEB en una herramienta llamada Tableau Dekstop.
https://www.iit.comillas.edu/pfc/resumenes/578bfe3c83c07.pdf Makeover Monday: un proyecto de visualización de datos
Makeover Monday, es un proyecto colaborativo de visualización de datos. Este consiste en que periódicamente, se suben al sitio distintas visualizaciones con sus respectivos datos, para que luego, toda la comunidad pueda proponer mejoras a dichos dashboard. La idea es que toda la comunidad pueda participar haciendo propuestas creativas e innovadoras. Es una gran herramienta en el sentido que te permite trabajar con data para distintos tipos de industrias, además que podrás observar diversos tipos de proyectos con autores que van desde un nivel básico hasta otros mucho más avezados en sus diseños.

Además de todo lo anterior, puede ser una gran ayuda para aprender o mejorar tus habilidades en el uso de Tableau, que es la herramienta sobre la cual se construyen estos gráficos.
Visualización Para el Calentamiento Global
El año 2015, el proyecto de Bloomberg sobre la evolución del clima en la tierra durante los últimos 135 años, fue elegido entre los 10 mejores proyectos de visualización por Flowing Data. Lo atractivo de esta visualización es que resulta ser una animación interactiva muy intuitiva y potente en cuanto a la simplicidad que tiene para mostrar grandes volúmenes de información.

https://www.bloomberg.com/graphics/2014-hottest-year-on-record/

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La Visualización de Datos en Proyectos de Machine Learning

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Introducción Muchas veces, cuando pensamos en un proyecto de Machine Learning, tenemos la tendencia a poner todo nuestro foco en el modelamiento de datos. Al respecto, pensamos en los algoritmos mas adecuados, de acuerdo al objetivo que nos presentan, y gastamos mucho tiempo y energía en tareas como

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Un gráfico de área es un gráfico que combina un gráfico de líneas y un gráfico de barras para mostrar los cambios en las cantidades a lo largo del tiempo. Es similar a un gráfico de líneas en el que los puntos de datos se trazan y conectan mediante segmentos de línea.

https://www.tibco.com/es/reference-center/what-is-an-area-chart

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Un diagrama de árbol es un esquema que permite establecer relaciones, de manera jerarquizada, entre conceptos. Es uno de los gráficos más utilizados en estadística, por lo que es importante conocer cómo hacer uno e interpretarlo.

En el presente artículo te explicaremos de qué se trata esta herramienta gráfica y cómo implementarla correctamente a tus investigaciones, tanto estadísticas como administrativas.

¿Qué es un diagrama de árbol?

Un diagrama de árbol es un tipo de gráfico utilizado en estadística inferencialpara representar, visualmente, las posibles consecuencias o resultados de una acción. Se suele usar en el análisis de probabilidades y, por esta razón, también se le conoce como árbol de probabilidad. En este caso, se realizan cálculos porcentuales de la probabilidad de que se obtenga uno u otro resultado.

El concepto de diagrama de árbol también se puede definir como una representación gráfica de un proceso o de un concepto mediante unidades que, relacionadas, constituyen un área de estudio o que juegan un papel en alguna labor.

Se incluye dentro de los tipos de gráficos denominados dendrogramas, los cuales se caracterizan por su apariencia similar a un árbol, y en donde las unidades se ordenan de manera jerárquica. Entre este tipo de gráficos también se puede incluir el cuadro sinóptico, en el cual se establece una jerarquía de conceptos.

¿Para qué sirve un diagrama de árbol?

La utilidad de un diagrama de árbol radica en su capacidad de representar la relación de causas y efectos de un experimento y, por lo tanto, facilitar su comprensión e interpretación en una investigación. Su objetivo es brindar un panorama del comportamiento de unas variables en un determinado contexto.

En estadística inferencial, sirve para obtener una visión amplia de todos los posibles resultados de un evento. En la labor deductiva de una investigación enmarcada en esta rama de la estadística, un gráfico de este tipo favorece la capacidad analítica para realizar conclusiones, pues se puede conseguir información de manera rápida.

Aunque son mayormente mencionados en los estudios estadísticos, por su carácter visual también es utilizado en otros ámbitos. Una de sus funciones en el campo empresarial o administrativo es exponer un proceso y las partes que lo conforman. En este aspecto es similar al diagrama de Ishikawa, pues los dos se pueden utilizar en la identificación de las causas que afectan directamente la productividad.

Características del diagrama de árbol

Las características principales que definen un diagrama de árbol son:

Su estructura es similar a un árbol, de manera que los conceptos se despliegan desde los más generales hasta los más detallados, o mediante etapas.

Es un gráfico jerárquico, pues representa la información desde sus líneas generales, hasta los conceptos más específicos.

Expone la información de manera concisa.

Partes de un diagrama de árbol

Un diagrama de árbol consta de tres partes básicas. Estas son:

Nudo: también se le denomina nodo o raíz. Es la parte donde se define el concepto a tratar en el gráfico, o el evento previo a unos resultados.

Ramas: son las líneas que conectan o relacionan las causas y efectos que se enmarcan dentro del experimento. En este aspecto se debe tener en cuenta la jerarquía que hemos dispuesto para el desarrollo de la investigación.

Hojas: hace referencia a los posibles resultados de una acción. De estas, también pueden partir otras ramas que conectan a otras hojas, de manera que los resultados también se conviertan en causas.

Diagrama de árbol Ventajas y desventajas

¿Cómo hacer un diagrama de árbol?

Al momento de realizar un diagrama de árbol, se pueden seguir los siguientes pasos:

Organizar los conceptos: antes de diseñar un diagrama de árbol, es importante conocer qué conceptos o variables hacen parte de la investigación. Además, se debe establecer una jerarquía de los mismos, de manera que desde los más generales se desplieguen los más específicos.

Definir el nudo: al construir el diagrama, se define el concepto más general o principal de la investigación. En el análisis de probabilidades, este paso corresponde a definir el estado base de un fenómeno.

Determinar los resultados: en este paso se dibujan tantos las líneas o ramas y las hojas. Se determinan las posibles consecuencias de un acto, y las que surgen a partir de estas.

Realizar los cálculos: en los estudios estadísticos, se realiza un cálculo de probabilidad. Estos datos se pueden expresar de manera fraccional, decimal o porcentual. Para entender mejor este paso, explicaremos el siguiente breve ejemplo:

La probabilidad de que, en un juego de azar en el que solo participan los números 1 y 2, salga el primero es de 1/2 (es decir, 0.5 o 50% de probabilidad), al igual que el segundo número. La suma de probabilidades dará como resultado 100%.

Al agregar una segunda ronda, las probabilidades se multiplican, de manera que si la primera vez salió el 1 y la segunda también, las probabilidades fueron de 1/4 (1/2 por 1/2), es decir, 25%.

Diagrama de árbol ejemplos

Como hemos descrito anteriormente, los diagramas de árbol se pueden utilizar tanto para representar los posibles resultados o efectos de un acontecimiento, como para establecer relaciones entre los procesos necesarios en el desarrollo productivo de una empresa.

Los siguientes ejemplos pueden exponer con mayor claridad la aplicación de un diagrama de árbol en distintos contextos, como el análisis de probabilidades y la descripción de una línea de producción.

Áreas de aplicación del diagrama de árbol

Los diagramas de árbol son una herramienta cuya aplicación se extiende hasta cualquier área, desde el ámbito científico hasta el empresarial e, incluso, el académico como técnica de aprendizaje. Podemos mencionar ciertos ámbitos como:

La climatología, en el estudio de probabilidades de que se presente un fenómeno climático.

La informática, en el análisis del comportamiento de variables generadas al azar.

La administración de empresas, para describir procesos y observar en cuáles de ellos es necesario realizar un cambio. También en la definición de objetivos y los medios por los cuales alcanzarlos. Incluso, se puede aplicar el análisis de ventas para determinar las posibles soluciones que se deban realizar en distintos momentos.

El aprendizaje pues, tanto por su carácter gráfico como por la capacidad de exponer información fácilmente, permite interpretar, procesar y entender los temas de manera sencilla.

Estas son solo algunas áreas de aplicación del diagrama de árbol, pero lo puedes utilizar en cualquier área que sea gracias a su diseño y a la manera en que expone la información.

Pasos para crear un diagrama de árbol en Excel

Realizar un diagrama de árbol en Excel es un proceso sencillo, y solo debes seguir estos pasos:

Microsoft Excel cuenta con una biblioteca de gráficos conocida como SmartArt. Allí podemos encontrar distintos tipos de gráficos, como los jerárquicos, que son los que utilizaremos aquí. Debemos dirigirnos al apartado Insertar ubicado en la parte superior de Excel y luego a la biblioteca SmartArt.

Una ventana aparecerá en nuestra pantalla. Allí podemos encontrar varias plantillas de gráficos útiles para distintos objetivos. En nuestro caso, elegiremos las plantillas que pertenecen a la categoría Jerarquía, específicamente, el gráfico de Jerarquía horizontal.

Nuestro gráfico aparecerá en la hoja de cálculo de Excel. En la parte izquierda de la plantilla se ubica una flecha, que al clickear sobre ella, se desplegará una ventana en donde podemos agregar nodos y modificar los textos.

Para agregar un nuevo nodo, debemos apretar Enter, de manera que se agregue una nueva línea, y podemos organizar su jerarquía mediante la tecla Tab. Entre más hacia la derecha se encuentre el nodo en la ventana, su jerarquía será menor, y viceversa.

Por último, puedes configurar el estilo del gráfico mediante las herramientas de diseño de Excel. Solo debemos seleccionar nuestro diagrama de árbol y dirigirnos a Diseño, donde podemos modificar el color de la plantilla o cambiarla por otra.

En este artículo hemos mencionado algunos gráficos similares al diagrama de árbol, y podemos agregar al conjunto los siguientes:

También hemos mencionado la relación de la estadística inferencial con el diagrama de árbol. En los estudios estadísticos, esta rama es fundamental, pero también se debe tener en cuenta la estadística descriptiva, por lo que te recomendamos visitar nuestro artículo donde explicamos a fondo este concepto.

Te invitamos a visitar nuestro blog, donde podrás encontrar artículos similares a este, y nuestros cursos y plantillas en Excel para que potencies tu productividad y obtengas mejores resultados.

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Diagrama de Árbol - Qué es y como hacer un diagrama de árbol

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Conoce todo lo relacionado con el Diagrama de Árbol, qué es, sus características y ejemplos para aprender implementarlo correctamente.

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Investigar y averiguar sobre el uso y aplicacion de al menos 3 Visualizaciones de datos adicionales a las vistas y estudiadas durante la sesion.

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Distribución