Comprender el concepto de visualización de datos Visualización de datos
Visualización de Datos (Data Visualization) Visualización de Datos (Data Visualization) e Infografía (Visualización de Información) son dos términos similares en el ámbito profesional. La visualización digital en un sentido estricto se refiere a la visualización de datos en forma de gráficos estadísticos, mientras que la visualización de información (infografía) es la visualización de información no numérica. El primero se utiliza para transmitir información, mientras que el segundo se utiliza para expresar conceptos, técnicas e información abstractas o complejas. En términos generales, la visualización de datos es una categoría de visualización de información porque la información incluye: información numérica e información no numérica. De la interpretación de la palabra original: la visualización de datos se centra en "visualización", mientras que la visualización de información se centra en "ilustración". En general, visualización es un término colectivo para técnicas gráficas en los campos de datos, información y ciencia. La visualización de datos se originó a partir de los gráficos por computadora en la década de 1960, donde la gente usaba computadoras para crear gráficos y cuadros para visualizar datos extraídos y presentar diversas propiedades y variables de los datos. Con el desarrollo del hardware informático, la gente ha creado modelos digitales más complejos y de mayor escala, y ha desarrollado equipos de adquisición y almacenamiento de datos. Asimismo, se necesitan técnicas y métodos de gráficos por computadora más avanzados para crear estos grandes conjuntos de datos. La visualización de datos, como todos los conceptos emergentes, continúa expandiendo sus límites a medida que las plataformas de visualización de datos se expanden, las áreas de aplicación aumentan, las representaciones continúan cambiando y el contenido, como los efectos dinámicos en tiempo real y la interacción del usuario, aumenta.
Los gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de barras, etc. que conocemos son los gráficos estadísticos más primitivos. Son las aplicaciones más básicas y comunes de visualización de datos. Se utiliza como herramienta estadística para crear atajos para identificar rápidamente conjuntos de datos y como medio de comunicación convincente. Transmitir la información esencial presente en los datos. Por eso vemos gráficos estadísticos en numerosos PPT, informes, programas y noticias.
Sin embargo, los gráficos estadísticos más primitivos sólo pueden presentar información básica, revelar la estructura interna de los datos y visualizar resultados cuantitativos. Frente a conjuntos de datos complejos o heterogéneos a gran escala, como análisis comerciales, estados financieros, características demográficas, comentarios de los medios, datos de comportamiento del usuario, etc., la visualización de datos se enfrenta a una situación más compleja.
En términos generales, incluye una serie de procesamiento de datos complejos, que incluyen recopilación, análisis, gobernanza, gestión y extracción de datos, y luego el diseñador diseña una forma de presentación, ya sea tridimensional o bidimensional. , dinámico, en tiempo real o en una forma que permita la interacción. Luego, los ingenieros crean los algoritmos de visualización y las implementaciones técnicas correspondientes. Esto incluye métodos de modelado, arquitecturas para manejar datos a gran escala, técnicas de interacción, métodos de acercamiento y alejamiento, etc. Los ingenieros de animación consideran los materiales de la superficie, los métodos de representación de la animación, etc. Los diseñadores de interacción también participan en el diseño de patrones de comportamiento de interacción del usuario.
La creación de visualizaciones o proyectos de datos a gran escala requiere que profesionales de múltiples campos trabajen juntos para tener éxito, especialmente en el campo de la inteligencia empresarial. La capacidad humana para manipular e interpretar información procedente de fuentes tan diversas y complejas entre dominios es un arte en sí mismo.
A través del contenido anterior, los lectores comprenderán por qué se debe utilizar EXCEL para completar la visualización de datos.