Tarea Visualizacion de datos

ESCUELA DE POSTGRADO NEWMAN

MAESTRÍA EN GESTION DE TECNOLOGIAS DE INFORMACION

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Actividad 01

Visualizacion avanzada de datos aplicada a la empresa

Autores:

Walter Hilasaca Sillcahua

Docente Guía:

Karin Yanet Supo Gavancho

TACNA – PERÚ

2024

Tabla de contenido

1. ¿Qué tipo de datos se han utilizado?        3

2. Indica al menos 02 principios de la percepcion visual empleados y explica que consiguen en esta visualizacion.        3

3. ¿Puedes señalar algun desorden visual? ¿Cómo se solucionaria?        4

4. ¿Cómo consigue orientar esta visualizacion?        4

5. Conclusiones        5

Bibliografia        6

1. ¿Qué tipo de datos se han utilizado?

• Datos Geoespaciales: Mapa de Clientes por Código Postal: Muestra la distribución de clientes en diferentes regiones del mundo utilizando puntos en un mapa. Este tipo de visualización utiliza datos geoespaciales, que indican la ubicación de los clientes por sus códigos postales.
• Datos Categóricos: Gráficos de Barras (Clientes por Ocupación y Educación): Muestran la cantidad de clientes en diferentes categorías de ocupación (Skilled Manual, Clerical, etc.) y educación (Bachelors, Partial College, etc.). Estos son datos categóricos, ya que representan distintas categorías dentro de un conjunto de datos más amplio. Gráficos de Pastel (Género y Estado Civil): Representan la distribución de género (masculino, femenino) y estado civil (soltero, casado). Estos también son datos categóricos.
• Datos Binarios: Compra Bicis (YES/NO): Esta es una categoría binaria que indica si un cliente ha comprado una bicicleta (Yes) o no (No). Es un tipo de dato categórico con dos posibles valores discretos.
• Datos Numéricos: Promedio de Coches en Propiedad: Un indicador numérico decimal que muestra el promedio de coches en propiedad por cliente. Promedio de Hijos en Casa: Otro indicador numérico decimal que muestra el promedio de hijos en casa por cliente. Ingresos Medios Anuales: Este es un dato numérico entero que muestra el ingreso medio anual de los clientes.
• Datos de Ranking: Top 10 PostalCode: Lista los códigos postales con la mayor cantidad de clientes, ordenados de mayor a menor. Este tipo de dato es un ranking, que proporciona una clasificación basada en la cantidad de clientes por código postal.

2. Indica al menos 02 principios de la percepcion visual empleados y explica que consiguen en esta visualizacion.

• Proximidad: Uso: Los gráficos de barras, pastel y los indicadores numéricos están agrupados de manera lógica según su temática (por ejemplo, datos de género y estado civil juntos, datos de ocupación y educación en otra sección). ¿Qué Consiguen? La proximidad ayuda a que se relacione elementos que están cercanos entre sí, percibiéndolos como parte de un mismo grupo. Esto facilita la comprensión de que estos datos están relacionados, como los gráficos de pastel que muestran diferentes aspectos demográficos (género y estado civil).
• Similitud: Uso: Se utiliza el mismo tipo de gráfico (de barras) para comparar clientes por ocupación y por educación, y el mismo tipo de gráfico (de pastel) para mostrar la distribución de género y estado civil. ¿Qué Consiguen?: La similitud en la forma de los gráficos y los colores permite que el usuario entienda rápidamente que las comparaciones que se realizan son similares en naturaleza (por ejemplo, distribución por categoría). Esto crea una coherencia visual que facilita la comparación entre conjuntos de datos similares.

3. ¿Puedes señalar algun desorden visual? ¿Cómo se solucionaria?

• Uso Excesivo de Colores Similares: Problema: En los gráficos de barras de "Clientes por Ocupación" y "Clientes por Educación", los colores utilizados son muy similares entre sí. Esto puede hacer que los diferentes segmentos no se distingan claramente, en especial para personas con dificultades de percepción del color o en pantallas con baja resolución. Solución: Utilizar una paleta de colores más contrastante para los diferentes segmentos. Por ejemplo, usar tonos más oscuros y claros alternados o colores que se distingan fácilmente unos de otros.
• Falta de Claridad en el Mapa Geográfico: Problema: El mapa de clientes por código postal utiliza puntos de tamaño similar para representar diferentes números de clientes. Esto puede hacer que sea difícil distinguir rápidamente las áreas con mayor concentración de clientes. Solución: Utilizar diferentes tamaños o intensidad de color para los puntos en función del número de clientes en cada código postal. Esto haría que las áreas con más clientes se destaquen más claramente, facilitando la interpretación visual del mapa.
• Falta de Jerarquía Visual en Indicadores Numéricos: Problema: Los indicadores numéricos ("Promedio de Coches en Propiedad", "Promedio de Hijos en Casa", "Ingresos medios anuales") están presentados de manera similar, lo que puede dificultar saber cuál es el más importante o relevante de un vistazo. Solución: Aplicar una jerarquía visual más clara, utilizando diferentes tamaños de fuente, colores, o estilos para destacar la importancia relativa de cada indicador. Por ejemplo, el ingreso medio anual podría tener un tamaño de fuente más grande o un color diferente para indicar que es un dato clave.

4. ¿Cómo consigue orientar esta visualizacion?

• Organización Lógica de la Información: ¿Cómo se Utiliza? El dashboard está organizado en secciones claramente definidas: datos geoespaciales, categoricos, binarios, numericos y de ranking. ¿Qué Consigue? Esta organización facilita que el usuario entienda rápidamente qué tipo de información está viendo en cada sección del dashboard. Al tener secciones lógicamente organizadas, el usuario puede navegar por la visualización de manera intuitiva, sabiendo dónde buscar diferentes tipos de datos.
• Uso de Elementos Visuales Preatentivos: ¿Cómo se Utiliza? Elementos como el tamaño, la posición, y el color se utilizan estratégicamente. Por ejemplo, los gráficos de barras están alineados horizontalmente y utilizan colores diferenciados para facilitar la comparación entre diferentes categorías de ocupación y educación. ¿Qué Consigue? Los elementos visuales preatentivos (como el color y la forma) captan la atención del usuario de manera rápida y sin esfuerzo consciente, orientando al usuario hacia las partes más importantes de la visualización, como las diferencias en las categorías de clientes.
• Jerarquía Visual: ¿Cómo se Utiliza? El dashboard utiliza una jerarquía visual clara. Los indicadores numéricos, como el "Ingreso medio anual", están colocados en el centro del dashboard con un tamaño de fuente más grande, lo que indica su importancia. Los gráficos de pastel y barras, que proporcionan detalles adicionales, están ubicados alrededor. ¿Qué Consigue? Esta jerarquía visual ayuda a guiar la atención del usuario hacia los datos más críticos primero (como el ingreso medio anual) y luego hacia los detalles secundarios. La colocación central y el tamaño más grande de los indicadores numéricos dirigen la atención inicial del usuario hacia los datos financieros clave.
• Uso de Gráficos Complementarios: ¿Cómo se Utiliza? Los gráficos de barras y pastel complementan la información proporcionada por el mapa y los indicadores numéricos. Por ejemplo, los gráficos de barras muestran detalles sobre la distribución de los clientes por ocupación y educación, que complementan los datos generales presentados por los gráficos de pastel. ¿Qué Consigue? La utilización de gráficos complementarios proporciona una visión más completa de los datos, permitiendo a los usuarios realizar conexiones entre diferentes conjuntos de información. Esto orienta al usuario a explorar y entender las relaciones entre los datos.
• Uso de Títulos y Etiquetas Claras: ¿Cómo se Utiliza? Cada gráfico y sección del dashboard tiene un título claro y etiquetas que explican qué información se está mostrando (por ejemplo, "Clientes por Ocupación", "Clientes por Educación", "Ingresos medios anuales"). ¿Qué Consigue? Los títulos y etiquetas claras ayudan a los usuarios a orientarse rápidamente dentro del dashboard, entendiendo de inmediato qué tipo de datos se presentan y cómo deben interpretarse. Esto reduce la carga cognitiva y facilita la navegación por la visualización.
• Uso de Espacios en Blanco: ¿Cómo se Utiliza? El dashboard utiliza espacios en blanco entre las secciones y gráficos. Esto ayuda a separar visualmente los diferentes elementos y a evitar la sobrecarga de información. ¿Qué Consigue? Los espacios en blanco proporcionan un respiro visual y ayudan a dirigir la atención del usuario de una sección a otra de manera ordenada. También reducen el ruido visual, mejorando la legibilidad y la comprensión.

5. Conclusiones

El dashboard utiliza una combinación efectiva de datos geoespaciales, categóricos, binarios, numéricos y de ranking para proporcionar una visión integral de la distribución de clientes. Al aplicar principios de percepción visual como la proximidad y la similitud, se mejora la navegación y comprensión del usuario. Sin embargo, algunos desórdenes visuales, como el uso excesivo de colores similares, podrían solucionarse para mejorar aún más la claridad y efectividad de la visualización. En general, el dashboard está bien diseñado para orientar a los usuarios hacia la información más relevante de manera intuitiva y eficiente.

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