La visualización de datos debe ser el primer paso para el análisis y proyección
de los datos disponibles.
Hoy en día existen una inmensidad de datos disponibles para ser analizados. Gracias a la red y a las redes sociales, la comunicación móvil, internet de las cosas (IoT) y demás fuentes, todas las actividades susceptibles de ser digitalizadas pueden ser analizadas, medidas e interpretadas.
La visualización de datos es una de las opciones para presentar toda esta información a los usuarios de manera que no sea una avalancha de datos difícil de digerir. La Inteligencia de negocio ofrece herramientas que tienen como objetivo mostrar, mediante la imagen y grafismos, información visual que servirá para obtener una visión más ajustada de la realidad del juego de datos.
Y para demostrar su idoneidad, vamos a explicarlo con un ejemplo:
A menudo, el primer paso que damos delante de un conjunto de datos numéricos presentados mediante una tabla es aplicar los descriptores estadísticos básicos: La media aritmética, la mediana y la varianza. Estos estadísticos nos indican las propiedades de los valores que analizamos.
La media aritmética es el más popular: el valor medio de un conjunto de datos numéricos.
La mediana: el valor central de la distribución
Finalmente, la varianza: la suma de los cuadrados de las distancias de cada uno de los valores a la media aritmética. Suele acompañar siempre a la media aritmética ya que nos permite medir la dispersión de los valores respecto a esta última.
Pues bien, si tenemos cuatro juegos de datos, de dos variables cada uno, las mismas variables, y los tres estadísticos descritos resultan ser iguales, intuitivamente pensaremos que nos hallamos frente a cuatro juegos de datos que tienen la misma distribución, que son prácticamente iguales. Quizás nos
estemos equivocando mucho.
El cuarteto de Anscombe
Francis John Anscombe, estadístico británico del siglo pasado, nos demostró las limitaciones del uso de descriptores estadísticos y de la importancia de las visualizaciones.
Para ello creó cuatro conjuntos de datos de la forma (x,y), la media aritmética y la varianza de cada variable es idéntica en los cuatro conjuntos:
Pero llega la hora de la visualización, y aquello que con la primera impresión nos parece que ha de ser casi idénticas, nos ofrece la siguiente imagen:
Nada que ver ninguna con las otras.
Este ejemplo, conocido como <<cuarteto de Anscombe>> nos refuerza la idea que, si primero se visualizan los datos, estos pueden transmitirse y comprenderse mejor.