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Aplicación de visualización de datos en el trabajo

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Aplicación de visualización de datos en el trabajo

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En mi trabajo, la visualización de datos puede ayudarme a interpretar información de forma más rápida y clara. Por medio de gráficos de barras, dispersión o tendencias, es posible identificar comportamientos, comparar resultados y detectar oportunidades de mejora para apoyar la toma de decisiones.

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No necesariamente usando R Studio, sino reportería de Sales Force, se puede estratificar y elaborar reportes que contienen lo que hemos estudiado. Aclaro que R Studio puede ser mucho más versátil para el manejo personalizado de la data.

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Clusterización en R para mejorar la eficiencia de la fuerza de ventas

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Clusterización en R para mejorar la eficiencia de la fuerza de ventas

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Durante mi trabajo en el área de Excelencia Comercial, tuve la oportunidad de utilizar R para crear gráficos y análisis de clusterización con el objetivo de identificar oportunidades de mejora en la eficiencia de la fuerza de ventas. La idea principal fue entender con más claridad cómo los equipos planificaban su trabajo y cómo detectaban oportunidades en el mercado, a partir de patrones reales en los datos.

Gracias a este ejercicio, logramos segmentar comportamientos y dinámicas de trabajo que no eran tan evidentes a simple vista. Esto nos permitió identificar áreas concretas de mejora (por ejemplo, diferencias en la forma de priorizar clientes, cobertura territorial o frecuencia de visitas), y proponer acciones más enfocadas para incrementar la productividad y la eficiencia del equipo comercial. En general, la experiencia me confirmó que el uso de herramientas como R ayuda a pasar de una percepción general a un análisis más estructurado y basado en evidencia para apoyar la toma de decisiones.

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Experiencia en auditoría con el uso de GGPlot

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Experiencia en auditoría con el uso de GGPlot

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Existe un amplio campo de interpretación y aplicación de este modelo, porque tradicionalmente nos limitamos al Excel.

No he tenido la experiencia de implementarlo, pero descubrir la herramienta y su potencial es sin duda de gran valor para la práctica profesional.

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Como auditor, mi experiencia en R, esta relacionada al analisis de cartera de credito y de captaciones de ahorros, es una herramienta muy versatil y me ayuda mucho para analizar datos y segregar informacion de acuerdo a las variables que seleccione.

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Es como darle vida a los números, me ayudo a ver patrones y relaciones que no se notan.

Conocer ggplot2 es fácil crear gráficos.

Esta materia pude ver los diferentes visualizadores de forma facil. Se que todavia puedo aprender mas de la herramienta RStudio.

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Visualización de Datos en RStudio - Andrea Guerra

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Visualización de Datos en RStudio - Andrea Guerra

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Pude ver cómo la visualización de datos en RStudio facilita mucho el análisis, ya que permite transformar la información en gráficos que hacen más clara la interpretación. Me parece muy útil porque aunque al inicio cuesta un poco aprender los comandos, poco a poco se vuelve más intuitivo y ayuda a descubrir patrones o comparaciones que con solo números serían difíciles de ver.

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Buenas noches.

Realmente es mi primera experiencia utilizando las bondades de las gráficas en R a través de ggplot y tiene realmente mucha utilidad. Con estas visualizaciones se pueden analizar patrones que nos permitan apoyar la toma de decisiones.

Saludos.

Luis B.

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Esta materia me ha servido para entender y aprender cómo funciona ggplot 2, cómo se puede hacer una visualización de datos y cómo esto puede mejorar el entendimiento de los datos.

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Esta materia me ha servido para entender y aprender cómo funciona ggplot 2, cómo se puede hacer una visualización de datos y cómo esto puede mejorar el entendimiento de los datos.

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Me parece que lo mas importante de esta parte del curso es la forma en que hay que analizar el caso y a partir de ahi saber como se construyen los diferentes graficos.

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Cordial saludo. La experiencia que pueda tener esta en un futuro muy cercano, en realidad R es una herramienta muy completa para poder generar reportes de datos gráficos, estadísiticos y en un análisis de datos eficientes, con las tantas posibilidades que ofrece la misma.

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La visualización de datos es una técnica que representa datos e información de manera gráfica, utilizando elementos visuales como mapas y gráficos. Esto permite a las personas comprender patrones, tendencias, y valores atípicos en los datos, de forma más accesible.

La visualización de datos es una herramienta que puede ayudar a:

Contar historias basadas en datos

Identificar patrones o conexiones que de otra forma no se observarían

Extraer información práctica de datos sin procesar

Presentar analítica de manera visual, para que los tomadores de decisiones puedan captar conceptos difíciles

Algunas técnicas de visualización de datos son:

Gráficos lineales

Gráficos de barras

Histogramas

Gráficos de cajas y bigotes

Gráficos de dispersión

Gráfico de burbujas

Treemaps

Mapas de calor

Nubes de palabras

Mapas

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No tengo todavía ninguna experiencia en el ámbito laboral con respecto al uso de ggplot 2 pero puedo reconocer su versatilidad al momento de generar gráficos. A su vez, ploty, que puede generar gráficos interactivos, es una herramienta muy interesante que comenzaré a implementar en mis proyectos.

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Esta semana me ha parecido muy interesante el aprendizaje de como mostrar los graficos y la formas en las que se puede personalizar. Si bien en Python utilizo mathplotlib que es similar a ggplot2 ambas hacen exactamente lo mismo y me ha parecido muy interesante aprender la forma de desarrollarlo en R.

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Es muy importante la visualización de datos porque de esta manera podemos identificar patrones o encontrar información relevante para la toma de decisiones.

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Facilidad para calcular funciones y graficar 

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Facilidad para calcular funciones y graficar 

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Muy interesante la posibilidad de calcular funciones y graficar en una misma pantalla desde el ambiente de programación

Desde mi roll en la cadena de abastecimiento, esto puede ser beneficioso para analizar datos, optimizar procesos y tomar decisiones basadas en evidencia

Dentro de los usos más cercanos: Análisis Descriptivo, Optimización de Inventario, Predicción de Demanda

Saludos desde CR!

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Las capacidades analíticas y de visualización de datos en ventas se pueden resumir en 3 principales beneficios

1. Demostración de Capacidades Avanzadas de Análisis de Datos: RStudio es una plataforma poderosa para realizar análisis estadísticos y modelado predictivo. Esto permite a los equipos de ventas demostrar cómo el software puede procesar, analizar y visualizar datos complejos, lo que es especialmente útil cuando se venden soluciones de software orientadas a la analítica o la ciencia de datos.

2. Creación de Prototipos Rápidos y Personalizados: Con RStudio, los equipos de ventas pueden rápidamente crear prototipos o ejemplos personalizados que muestran cómo el software puede resolver problemas específicos del cliente. Esto facilita la personalización de presentaciones y propuestas de valor, lo que puede acelerar el ciclo de ventas.

3. Visualización Efectiva de Resultados: RStudio, a través de paquetes como ggplot2 y shiny, permite la creación de gráficos interactivos y dashboards personalizados. Esto ayuda a los clientes a visualizar el impacto del software en sus datos y procesos, lo que puede ser un argumento de venta convincente.

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Aun no he tenido la oportunidad de aplicar la programación en R en mi trabajo, sin embargo con lo aprendido en este curso considero que puedo sacar provecho a esta herramienta para realizar análisis y visualizar resultados de información relevante del área de producción que sea útil para el área gerencial.

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Visualización de Datos en R – Lilliam Ruiz

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Visualización de Datos en R – Lilliam Ruiz

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Hasta el momento no he tenido experiencia profesional aplicando R, este curso es mi primer acercamiento a la herramienta.

Pero como analista de información he visto varios casos donde el apoyo de los gráficos resulta fundamental para explicar de forma mas sencilla resultados y resaltar problemas que se han identificado.

Un ejemplo reciente que tengo es como atraves del uso de visualizaciones en Power BI, por medio de gráficos de dispersión, agregando cálculos simples como promedios y desviaciones estándar creamos una especie de grafico de control, que nos permite identificar de forma rápida como ha sido el comportamiento de negocios a lo largo de la historia. Estas visualizaciones son utilizadas por nuestro equipo de precios como primer indicador para revisar si un descuento solicitado en algun nuevo negocio, se sale de los limites utilizados históricamente o bien se encuentra dentro del promedio.

Estoy segura que en el futuro podre aplicar este tipo de análisis utilizando herramientas como R, e incluso adicionando mayor complejidad a los análisis.

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La visualización de datos es crucial por varias razones, tanto en la comunicación de información como en el análisis de datos. Aquí están algunas de las principales razones por las que es importante:

Comprensión Rápida

Identificación de Patrones: Permite identificar patrones, tendencias y anomalías en los datos de manera más intuitiva que solo con números.

Resumen Visual: Un gráfico o una visualización puede resumir grandes volúmenes de datos de manera clara y concisa.

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R es una plataforma robusta que nos permite analizar y modelar grandes cantidades de datos de manera precisa. Ofrece gráficos fáciles de interpretar y diversas herramientas, funcionando también como una herramienta para detectar anomalías en los datos. Todo esto en conjunto, en mi área de trabajo podría utilizarse como parte de un correcto proceso de toma de decisiones.

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Buenas noches, no he tenido experiencia laboral en el manejo de R y la librería GGplot2, pero este curso me ha servido para conocer esta herramienta la cual espero poderla aplicar muy pronto en mi trabajo.

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Los datos nos permiten tomar decisiones correctas en los momentos precios, es crucial para una organizacion contar con la estructura y confiabilidad de un buen analisis de datos.

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La visualización de datos se ha convertido en una herramienta fundamental para analizar, comprender y comunicar información de manera efectiva en la era de la información, donde nos vemos inundados de datos de todo tipo. Aunque no tengo experiencia con el lenguaje de programación R, he aprendido aquí que con su amplia gama de herramientas y paquetes especializados, como ggplot2, proporciona un entorno ideal para crear visualizaciones de datos de alta calidad y comunicar insights de manera clara y convincente.

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la importancia de la visualización de datos

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la importancia de la visualización de datos

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uno de los puntos claves de los análisis estadísticos va enfocado en la capacidad de presentar esta información de manera visual, de forma que se pueda tener un panorama claro de lo que esta sucediendo y de las decisiones que se pueden tomar gracias a esta información

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Experiencia en el uso de ggplot para la visualización de datos. 

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Experiencia en el uso de ggplot para la visualización de datos. 