1. Visualización de datos
La visualización de datos en el contexto de la Inteligencia de Negocios se refiere a la representación gráfica de datos e información, esta implica el uso de diferentes elementos visuales como cuadros, gráficos y mapas para comunicar información compleja en un formato sencillo y fácil de entender, básicamente el objetivo principal es ayudar a los usuarios empresariales, educativos y en general, todo interesado en tomar decisiones basadas en datos a comprender y analizar rápidamente grandes cantidades de datos, permitiéndoles tomar decisiones informadas con conocimiento de causa.
En la era del Big Data, la mayoría de las organizaciones generan grandes volúmenes de datos, pero estos, por sí solos, no pueden proporcionar información útil, la visualización de datos ayuda a las empresas a comprender y aprovechar el valor de sus datos proporcionando una imagen clara de lo que está sucediendo, al igual, desempeña un papel muy importante a la hora de hacer que los datos sean más accesibles, comprensibles y procesables, bien trabajada, la visualización de datos es eficaz y permite a los usuarios empresariales identificar tendencias, patrones y correlaciones clave entre diferentes conjuntos de datos, proporcionando una plataforma útil para la toma de decisiones estratégicas.
Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados en el análisis y la visualización de datos ya que ofrece varias potentes bibliotecas de análisis, como Pandas, PYG Walker, NumPy y Matplotlib, que ayudan de gran manera a las empresas, universidades, organismos de investigación, entre otros, a realizar sofisticados análisis de datos, crear visualizaciones atractivas y extraer información de los datos.
Python
Python es un lenguaje de programación de alto nivel creado a finales de los años 80 por Guido van Rossum, Es un lenguaje de código abierto por lo que su uso es gratuito, ha ganado una gran popularidad en los últimos años debido a su sencillez y versatilidad, toda persona interesada en la programación puede utilizar Python, tanto principiantes como expertos en la materia.
Python se diseñó como un lenguaje de programación de propósito general, lo que significa que puede utilizarse para una amplia variedad de fines, como el desarrollo web, el análisis de datos, el aprendizaje automático y la computación científica, entre otros. Su sintaxis sencilla y su legibilidad lo convierten en una opción ideal para los principiantes que quieren aprender a programar, mientras que sus potentes bibliotecas y marcos de trabajo lo convierten en una opción popular entre los desarrolladores experimentados.
Se puede acceder a Python desde el sitio web oficial, donde los usuarios pueden descargar la última versión, o desde varios gestores de paquetes como Anaconda, que proporciona un conjunto completo de herramientas y bibliotecas para el análisis de datos y la computación científica.
Python es un lenguaje popular para el análisis y la visualización de datos debido a las numerosas bibliotecas y herramientas disponibles para estas tareas. Bibliotecas como Pandas, NumPy y Matplotlib proporcionan potentes capacidades de manipulación y visualización de datos, lo que permite a los usuarios trabajar con conjuntos de datos grandes y complejos. Python se utiliza en un amplio abanico de sectores, como las finanzas, la sanidad y el comercio electrónico, en los que las empresas necesitan comprender grandes volúmenes de datos para tomar decisiones empresariales.
Pandas
Es una biblioteca de código abierto para la manipulación y el análisis de datos en Python, fue creada por Wes McKinney en 2008 con el fin de poder proporcionar una herramienta rápida, flexible y fácil de usar para trabajar con datos estructurados, el uso de Pandas está muy enfocado en la ciencia de datos y la analítica debido a sus grandes capacidades en todo lo concerniente a la manipulación de datos y la sintaxis de comandos muy intuitiva.
Cuenta con dos estructuras de datos principales: Series y DataFrame, por un lado, una Serie es un objeto tipo array unidimensional que puede contener cualquier tipo de datos, por otro lado, un DataFrame es una tabla bidimensional que consta de filas y columnas, Pandas proporciona una gran gama de funciones para la manipulación de datos, como pueden ser, combinar, filtrar y ordenar datos, junto con varias funciones estadísticas para el análisis de los mismos.
Cualquier persona interesada en el análisis y la manipulación de datos puede utilizar Pandas, incluidos estudiantes, investigadores y profesionales del campo de la ciencia de datos y la analítica, se puede acceder fácilmente a Pandas desde el sitio web oficial, donde puede descargarse e instalarse utilizando el gestor de paquetes pip o Conda.
Se considera una potente herramienta para el análisis y la visualización de datos, y es muy útil principalmente para trabajar con grandes volúmenes de datos, sus funciones de manipulación y análisis de datos permiten a los usuarios explorar, limpiar y transformar datos de forma rápida y sencilla, lo que la convierte en una herramienta de gran utilidad e importancia para cualquier proyecto basado en datos, por otra parte, se integra a la perfección con otras herramientas y bibliotecas de análisis de datos, como PyGWalker, NumPy y Matplotlib, para proporcionar potentes capacidades de visualización de datos.
PyG Walker
Es una biblioteca de Python que convierte datos en una interfaz de exploración visual, esta herramienta simplifica los flujos de trabajo de análisis y visualización de datos en Jupyter Notebook, Google Colab y otras plataformas, transformando Pandas DataFrames en una interfaz de usuario sin código para la exploración visual, se considera una combinación de "Python binding of Graphic Walker" y fusiona Jupyter Notebook o Google colab con Graphic Walker, fue creado por el equipo de desarrollo de Kanaries.
Es una herramienta versátil diseñada para ser utilizada por cualquier persona que trabaje con análisis de datos, es de gran utilidad para científicos de datos, empresarios, investigadores y estudiantes, entre otros, ya que les permite construir visualizaciones de datos simplemente arrastrando y soltando en lugar de codificar en Python, para utilizar PyGWalker, lo primero es instalar los paquetes necesarios a través de la línea de comandos mediante pip o conda, luego de esto, se puede empezar a utilizar en Jupyter Notebook o Google Colab importando pandas y PyGWalker.
Una de las principales ventajas es su facilidad de uso, los usuarios pueden crear rápida y fácilmente visualizaciones de datos visualmente atractivas sin tener que escribir código complejo, por esta razón se convierte en una herramienta ideal para quienes se inician en la visualización de datos o para quienes desean agilizar sus flujos de trabajo de análisis de datos, por otra parte, es muy flexible ya que puede utilizarse con una amplia gama de fuentes de datos, como archivos CSV (separados por comas), hojas de cálculo Excel y bases de datos SQL, lo que significa que los usuarios pueden importar fácilmente datos de diversas fuentes y crear visualizaciones sin tener que pensar en la compatibilidad de los datos.
Es una herramienta excelente para quien busque simplificar sus flujos de trabajo de análisis y visualización de datos aprovechando su facilidad de uso, flexibilidad y compatibilidad con diversas fuentes de datos que la convierten en una gran herramienta para científicos de datos, empresarios, investigadores y estudiantes por igual, es muy importante tener en cuenta la facilidad con la que los usuarios pueden crear visualizaciones atractivas, esto democratiza el análisis de datos, haciéndolo accesible a usuarios de todos los niveles de habilidad, tanto si es un analista de datos experimentado o un principiante, las interfaces intuitivas y las funciones fáciles de usar de esta herramienta permiten transformar conjuntos de datos complejos en gráficos visualmente atractivos y fáciles de entender, de igual manera, las funciones de perfilado proporcionan a los usuarios información detallada sobre la distribución de los puntos de datos, lo cual es de gran ayuda a la hora de identificar patrones, valores atípicos y estadísticas clave de un solo vistazo, la capacidad de perfilar datos con rapidez y precisión es especialmente útil cuando se trata de grandes volúmenes de datos cuyo análisis manual llevaría mucho tiempo, si se automatiza este proceso, las herramientas de visualización permiten a los usuarios centrarse en las percepciones y tendencias más importantes, en lugar de estancarse en las minucias del análisis de datos.
Como se puede ver, las herramientas de visualización de datos han revolucionado la forma en que analizamos e interpretamos los datos, haciéndolos más accesibles e intuitivos que nunca, por eso es muy aconsejable aprovechar las potentes capacidades de perfilado de estas herramientas y sus interfaces fáciles de usar, los usuarios de todos los niveles de destreza pueden obtener información muy importante y valiosa sobre conjuntos de datos complejos y tomar decisiones informadas basadas en dato, no importa si se es un profesional experimentado como un recién llegado al mundo del análisis de datos, nunca ha habido mejor momento para empezar a explorar el poder de las modernas herramientas de visualización de datos.
