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Última actualización: 17 · 04 · 2024

Herramientas de visualización para Analítica Web

Las herramientas de analítica web de visualización nos permiten convertir los datos en algo mucho más atractivo y claro: gráficos fáciles de comprender que nos ayudan a analizar y sacar conclusiones rápidamente. ¿Cuántos gráficos sobre el coronavirus has visto en los últimos días? La evolución de la pandemia genera día a día nuevos datos que […]

Las herramientas de analítica web de visualización nos permiten convertir los datos en algo mucho más atractivo y claro: gráficos fáciles de comprender que nos ayudan a analizar y sacar conclusiones rápidamente.

¿Cuántos gráficos sobre el coronavirus has visto en los últimos días? La evolución de la pandemia genera día a día nuevos datos que alimentan las barras, curvas y cientos de visualizaciones que circulan por los medios de comunicación e Internet. Es vital poder analizar estos datos a través de herramientas de Analítica Web y mostrarlos de una forma clara para poder usarlos, ya sea para tomar decisiones dentro de una empresa o para informar a la población sobre los pasos a seguir para conseguir controlar la curva.

Las herramientas de visualización son las que nos permiten coger todos estos datos sobre el número de contagios, de altas en los hospitales, de días que tardan en aparecer los primeros síntomas, de edades a las que afecta con más agresividad el virus, etc. para transformarlos en algo fácil de entender y, por lo tanto, útil.

Podemos tener los números, pero sin una gráfica que nos permita ver cómo evolucionan los datos, resulta mucho más complicado analizar la situación. Ver la evolución, comparar cómo ocurren cambios de una semana para otra, ver perfectamente si la tendencia es a mejor o peor e incluso poder ver en que punto estamos frente a otros países nos ayuda a hacer predicciones y a comprender como se comporta el virus y la gente.

Con las herramientas de visualización podemos elaborar gráficas sobre todo aquello de lo que tengamos datos, desde el número de contagiados por el COVID-19 hasta las tendencias de compra online. ¿Para qué nos sirve esto? Pues si tienes un ecommerce para saber qué productos consume más la gente en una situación como la que estamos viviendo, y así tener previsión de stock o ajustar los precios.

 

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¿Qué herramientas de Analítica Web de visualización de datos podemos usar para analizar la evolución del coronavirus?

Pero, ¿alguna vez te has preguntado cómo se hacen estos gráficos? ¿Te gustaría poder confeccionar tus propios gráficos a partir de los datos que te interesan? Pues nosotros sí que lo hemos hecho y para dar respuesta a esto, nadie mejor que nuestros profesores del Máster de Analítica Digital y del Máster de Data Science, Pere Rovira y Víctor Pascual, expertos en herramientas de visualización.

Tableau

La primera opción que nos presenta Pere Rovira es Tableau. Desde la agencia de visualización de datos One Tandem han trabajado para realizar una visualización simple que reproduce la típica curva de casos que hemos visto replicada en infinidad de medios. Cualquiera puede acceder por medio de este enlace para descargar los datos analizar cómo está hecha y/o adaptarla a sus requerimientos. ¡Os invitamos a que investiguéis!

herramientas de analítica web

Datawrapper

Otra herramienta que también le sonará a nuestros alumnos de analítica y data science es Datawrapper. Como nos señala Pere Rovira, «es una herramienta ideal para hacer visualizaciones responsive, que se ven bien en desktop y móvil». Da igual desde que dispositivo estés viendo la gráfica, ésta se adaptará a la perfección, asegurándonos una mejor experiencia de visualización que la que nos ofrecen otras aplicaciones que tan solo están pensadas para verse desde un ordenador.

En el propio blog de Datawrapper han publicado varios gráficos donde analizan la evolución del coronavirus explicando en detalle como los han construido y de dónde extraen los datos. Os dejamos un par de ejemplos para que podáis comprobar el funcionamiento de esta herramienta y los resultados que puede llegar a reflejar: el impacto del coronavirus en la política y #FlattenTheCurve con datos sobre el número de muertes.

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Los gráficos que ilustran estos post se pueden modificar para que podamos visualizarlos como queramos y mostrar los datos que nos interesan. Así que ya sabéis, ¡aprovechad para jugar con los datos y sacar el máximo partido a esta herramienta!

Programación / Adobe Indesign

«Una de las visualizaciones que más viral se hizo fue la del Financial Times, uno de los primeros medios que gracias a una buena visualización advirtió que el virus sería fatal en países en aquél entonces «poco afectados» como USA o Reino Unido», apunta Pere Rovira.

Día a día este periódico ha ido publicando actualizaciones sobre la evolución del coronavirus apoyándose de los valiosos gráficos que empezaron construyéndose con Adobe Indesign para acabar siendo programados para que se alimentasen de forma mucho más rápida y arrojaran resultados casi de forma inmediata.

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El autor de estos gráficos explica en una entrevista todo el proceso que les llevó a convertir los datos y la información que recibían en gráficos que ayudasen a la población y a los propios periodistas que estaba pasando, no solo en su ciudad, sino en todo el mundo. Cada vez el volumen de datos era mayor y la posibilidad de comparar la evolución del coronavirus en los diferentes países del mundo resultaba muy útil. Aquí podéis leer la entrevista completa.

Por supuesto hay muchas más herramientas de visualización que nos pueden ayudar a elaborar gráficos a partir de las informaciones que genera el coronavirus, pero estas tres son algunas de las más utilizadas y sobre las que nuestros alumnos aprenden en el Máster de Analítica Digital.

Es importante recoger y analizar los datos, pero también lo es saber visualizarlos. Una buena visualización es imprescindible para usar las herramientas de Analítica web y para hacer una buena lectura de los resultados sobre los que tomar las posteriores decisiones.

 

El artículo Herramientas de visualización para Analítica Web fue escrito el 13 de mayo de 2020 y actualizado por última vez el 17 de abril de 2024 y guardado bajo la categoría Analítica Digital. Puedes encontrar el post en el que hablamos sobre Las herramientas de visualización para Analítica Web que ven nuestros alumnos, nos permiten analizar a diario la evolución de datos. bajo las siguientes etiquetas analista digital, analítica digital, Visualización de Datos.

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