Webinar
Introducción a la
Visualización de datos y
el uso de Tableau Public
Yusnelkis Milanes Guisado. PhD
Analista de datos y asesor en Unidad de
Estadística. Hospital Virgen del Rocío /
Instituto de Biomedicina de Sevilla. España.
Email: ymilanes@gmail.com
Agenda
•
Visualización de datos: influencias, conceptos, procesos, tipos
•
¿ Cómo alcanzar una visualización efectiva ?
•
Tips para mejorar tus gráficos
•
Herramientas para la visualización de datos
•
Tableau Public
• Conectando a las fuentes de datos
• Comprobar calidad y estructura de los datos
• Crear visualizaciones simples
•
Creando un Dashasboard (DB). Caso práctico.
Porqué La Visualización ?
✓ Los datos son sólo un medio para
plasmar la realidad . Siempre se usan
como sustitutos de algo.
✓ Para comprender los datos, debemos
mirar a través de ellos, darles valor.
✓ Le podemos dar forma, contexto,
para innovar, transformarlos en
información y conocimiento, en
decisiones, que generan un impacto
a diferentes niveles
Porqué La Visualización ?
Comunicación efectiva a través de la Visualización
Porqué La Visualización ?
Comunicación efectiva a través de la Visualización
Porqué La Visualización ?
Comunicación efectiva a través de la Visualización
Grupo de pacientes: Discordantes
✓ Dificultad para detectar
relaciones
✓ Dificultad para comparar,
extraer diferencias…
Grupo de pacientes: Sanos
Working paper. HIV Research group. Virgen del Rocio Hospital.
Porqué La Visualización ?
Comunicación efectiva a través de la Visualización
Discordantes
Sanos
✓ Facilidad para detectar patrones (Relaciones positivas y negativas, color y orientación)
✓ Comparación entre grupos (Más relaciones negativas en Sanos, etc)
Working paper. HIV Research group. Virgen del Rociío Hospital.
Porqué La Visualización ?
“Working Memory”
La visualización ataca nuestros sentidos, los
que utilizan la “Working memory”.
El cerebro humano sólo puede retener y
almacenar entre 5 y 8 números, elementos …
Somos buenos comparando alturas,
distancias..
Porqué La Visualización ?
Pensar es lento vs La vista es más rápida
Cortesa Visual
(Vista)
Cortesa Cerebral
(Pensar)
Porqué La Visualización ?
La visualización utiliza primero los ojos, luego surgen los
conceptos.
¿ Cómo ocurre esto ?
EL ojo es sensible a los patrones de variaciones
de los colores, las formas, las distancias, etc.
…Si se combina ese lenguaje visual con el lenguaje de la mente, que se
resume en conceptos, palabras , números, se empieza a hablar dos idiomas
simultáneamente, uno mejorando incluso al otro (David McCandless)
Porqué La Visualización ?
• Un resumen estadístico puede no
contemplar tendencias importantes en
un dataset.
• Puede preservar la complejidad, o
presentar las multiples miradas de un
dataset.
• Puede funcionar como una importante
primera etapa de investigación en una
nueva área de estudio
Porqué La Visualización ?
Mountains Out of Molehills
A timeline of global media scare stories
APR
NOV
APR
NOV
APR
NOV
NOV
APR
APR
NOV
APR
NOV
APR
NOV
APR NOV APR
NOV
APR
NOV
Porqué La Visualización ?
Snake oil
The evidence for
nutricional complements
https://www.informationisbeautiful.net/visualizations/snake-oil-scientific-evidence-for-nutritional-supplements-vizsweet/
EL proceso de la Visualización
Tipos de Visualización
Analíticas o exploratorias
Presentar o explanatorias
• Exploración de los datos
• Comunicar los resultados
• Se busca entender los datos
• Ayudar a otros a entender el mensaje
• Detectar patrones y relaciones
. Uno es el productor y consumidor de
las visualizaciones
• Produces las visualizaciones para una
audiencia
Tipos de Visualización
Exploración de los datos (EDA)
• Exploración de los datos. (E.D.A. exploratory data analysis, J.Tukey)
El objetivo de este análisis exploratorio es:
a) Buscar posibles relaciones de la variable respuesta/dependiente con
la(s) variable(s) explicativa(s);
b) Considerar la necesidad de aplicar transformaciones de las variables;
c) Eliminar variables explicativas que estén altamente correlacionadas.
Tipos de Visualización
ESTÁTICAS
• Nos ayudan a detectar patrones
• Visualizar outliers
• Útil en formatos físicos
(periódicos)
• Publicaciones científicas
Tipos de Visualización
DINÁMICAS / INTERACTIVAS
• Explorar datos
• No formato físico
• Nos permiten jugar con los datos
• Facilitan el análisis propio
• Permiten personalizar la información y
la búsqueda de conocimiento
https://www.omnisci.com/demos/tweetmap
Tipos de Visualización
DINÁMICAS / INTERACTIVAS
https://covid19.who.int/?gclid=Cj0KCQjwtsv7BRCmARIsANu-CQfqRn1hWBm8zYRHg5_-LTw5dLnB5yFWBwFVKVRPPVjETDQFCPpiBUYaAgImEALw_wcB
¿ Cómo alcanzar una visualización efectiva ?
• Tips para conseguirla?
• Es el color importante ?
• “bonita” o funcional?
• Influencias científicas y/o
psicológicas?
¿ Cómo alcanzar una visualización efectiva ?
https://www.nabler.com/articles/the-data-visualization-manual-that-you-will-want-to-bookmark/
Percepción visual y principios de Gestalt
Formar patrones complejos a partir de reglas simples…
Pueden ver un perro ?
¿ Cómo alcanzar una visualización efectiva ?
Psicología Gestalt (Berlin, años 20)
Gestalt: Significa en alemán forma, patrón, figura o estructura unificada
Grupo de leyes que incluyen en como percibimos o intuimos patrones y
conclusiones significativas de aquello que vemos
Permite:
• Mejor comprensión de la percepción humana
• Obtener mejores visualizaciones
• Acelerar el desarollo eliminando ensayo /error
¿ Cómo alcanzar una visualización efectiva ?
Psicología Gestalt (Berlin, años 20)
•
Ley de la Proximidad*
•
Ley de Similaridad*
•
Ley de clausura*
•
Ley de la Simetría*
•
Ley de la misma dirección
•
Ley de la inclusividad o figura de
fondo*
•
Ley de la continuidad*
•
Ley de un buen Gestalt
•
Experiencia pasada(Correspondencia isomórfica)
•
Continuidad uniforme
•
Regiones comunes
¿ Cómo alcanzar una visualización efectiva ?
Psicología Gestalt (Berlin, años 20)
• La ley de la figura-fondo: no podemos percibir una misma forma como
figura y a la vez como fondo de esa figura. El fondo es todo lo que no se
percibe como figura.
• Ley de la continuidad: si varios elementos parecen estar colocados
formando un flujo orientado hacia alguna parte, se percibirán como un
todo.
• Ley de la simplicidad: nuestra mente percibe todo en su forma más
simple
• Ley de la proximidad: los elementos próximos entre sí tienden a
percibirse como si formaran parte de una unidad.
¿ Cómo alcanzar una visualización efectiva ?
Psicología Gestalt (Berlin, años 20)
• Ley de la similitud: los elementos parecidos son percibidos como si
tuvieran la misma forma. Muy afectado por el color.
• La ley de cierre: una forma se percibe mejor cuanto más cerrado está su
contorno.
• Ley de la simetría: los elementos simétricos se perciben como parte del
mismo grupo
• Ley de la región común: varios elementos que forman parte de una sola
región, los asociamos como un solo grupo.
• Ley de la conectividad: Elementos que estan visualmente conectados,
son percebidos más relacionados entre ellos., que los no conectados.
¿ Cómo alcanzar una visualización efectiva ?
Pragnanz _ La simplicidad es la clave
European Commission. 2017. 15TH JRC TRAINING ON COMPOSITE INDICATORS AND ANNUAL MEETING OF COP ON INDICES & SCOREBOARDS.
¿ Cómo alcanzar una visualización efectiva ?
Algunos tips para mejorar los gráficos
•
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•
•
•
•
Comienza con tu mensaje en mente. Cuál es tu mensaje?
Intentar gráficos auto-explicativos
Prepara bien los datos. Tipos de datos
Facilita la lectura. Destaca lo importante
Importancia del color
La forma y el orden, según tipo de dato
Agrega etiquetas estratégicas
• Cortar o no cortar el eje Y ? Controversias.
• No forzar las escalas…
Tips para mejorar los gráficos
Ten claro el mensaje. ¿Qué quieres trasmitir ?
• Rigurosidad vs Belleza ( o ambos)
• Audiencia
• Autoexplicativos
• Ideal = Algo bello + Algo que comunique
• Escribe el mensaje principal
• Un subtítulo puede agregar claridad
Tips para mejorar los gráficos
Ten claro el mensaje. ¿Qué quieres trasmitir ?
✓ No comunica. No es auto-explicativo.
✓ Probablemente una tabla bien
elaborada trasmitiera mejor el
mensaje…
Tips para mejorar los gráficos
Destaca lo importante
✓ Escoje de 1 a 3 elementos a destacar
Tips para mejorar los gráficos
Conoce tus datos, asegura su calidad.
•
•
Es una serie temporal ? Una jerarquía?
Cuántas dimensiones tengo , cuáles son
las más importantes ?
•
Debe satisfacer tus objetivos
•
Útil para la audiciencia
Debe estar estructurada
adecuadamente
•
Tipos de datos: Categóricas, Numéricas,
Ordinales, Ranking, Discretas.
•
•
Siguen una distribución lineal o no –
lineal ?
•
•
Son correctos ? Outliers ? Valores
ausentes ?
Libre de ruido
Tips para mejorar los gráficos
Relevancia de las formas.
✓ En función de mis datos y mis
objetivos, cuál tipo de gráfico es más
adecuado ?
Tips para mejorar los gráficos
Relevancia de las formas.
Tips para mejorar los gráficos
Relevancia de las formas.
✓ Escoger el método adecuado…
Views on Brexit almost as erratic as its negotiations
https://medium.economist.com/mistakes-weve-drawn-a-few-8cdd8a42d368
Tips para mejorar los gráficos
Relevancia de las formas.
✓ Evite 3D
✓ Evite gráficos de pastel
(Especialmente en 3D)
EL ojo humano es malo leyendo
ángulos.
Tips para mejorar los gráficos
Importancia del color.
• Use el color con moderación
• El gris es tu amigo
• Elementos realcionados tienen
colores relacionados
• Evitar:
• Fusionar rojo y gris (Se usa para daltónicos)
• Estereotipos (Rosa-Mujer, Azul_Niño)
Tips para mejorar los gráficos
Importancia del color.
•
Limite el uso de muchos colores, a no ser q sea
necesario.
•
Legibilidad: Suficiente contraste entre fondo y
figura
•
Uso estratégico del color para destacar mensajes
•
Mantener colores culturales en mente (Ej:
Semáforo)
Tips para mejorar los gráficos
Importancia del color.
http://colorbrewer2.org/#type=diverging&scheme=RdBu&n=5
Herramientas para
La selección del color
y sus relaciones
Tips para mejorar los gráficos
El orden importa.
Un gráfico ordenado es más fácil de leer .
• Ordena visualmente
• Cuidado con los datos
temporales,
Tips para mejorar los gráficos
Agrega etiquetas
Hospitalizaciones Incremento Anual.
Variaciones temporales (n = 75 000
hospitalizaciones )
De la Torre et al. 2019. Diagnósticos al ingreso en población VIH en Andalucía. Análisis evolutivo a lo largo de los últimos 25 años. Congreso SAEI. Sevilla.
Tips para mejorar los gráficos
Cortar o no cortar (El eje Y) ? Controversias
En los de barra:
• Intentar, no cortar el eje Y (El ojo humano
tiende a comparar alturas…)
• Dan sensación de una mayor diferencias,
que en realidad no es …
• Proporciones distorcionadas…
• Si interesa mostrar pequeñas diferencias,
utilizar otra estrategia
Gráfico de línea:
No hay consenso.
“In general, in a time-series, use a baseline that shows the data
not the zero point” - Edward Tufte
Tips para mejorar los gráficos
No forzar las escalas…
Una correlación muy fuere? No realmente.
Forzar las escalas puede llevarnos a
interpretaciones incorrectas.
https://medium.economist.com/mistakes-weve-drawn-a-few-8cdd8a42d368
Herramientas para la visualización de
datos
Herramientas …
ADOBE ILUSTRATOR
Tableau Public
Versiones
TABLEAU PUBLIC
TABLEAU COMERCIAL
✓ FREE
✓ PAGO (LICENCIAS FREE PARA
DOCENTES ?)
✓ CREA BONITAS
VISUALIZACIONES
✓ FORMATO DE DATOS (FICHEROS
CSV, EXCEL, TEXT)
✓ GUARDAR ONLINE
✓ 15 MILLONES REGISTROS DE
DATOS
✓ CREA BONITAS VISUALIZACIONES
✓ TODO TIPO DE FICHEROS DE DATOS
✓ GUARDAR LOCAL
✓ REGISTROS DE DATOS ILIMITADOS
Tableau Public
✓ ACCESIBLE Y COMPLETO
✓ FLEXIBLE
✓ IMPORTAR Y LIMPIEZA DE
DATOS (PRE TABLEAU)
✓ INTUITIVO
✓ ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE
DATOS
✓ RAPIDO Y PROTOTIPOS ROBUSTOS
✓ PESENTAR HALLAZGOS
Plataforma de aprendizaje en línea
Plataforma de aprendizaje en línea
https://www.tableau.com/es-es/learn/training/20203
Seguimiento de pandemias
Inteligencia competitiva
Author: Thi Ho. Originally published on: Tableau Public
Descarga en línea
https://public.tableau.com/en-us/s/
Conectando con las fuentes de datos
Conectando con las fuentes de datos
CASO: RENDIMIENTO CIENTÍFICO POR PAISES_ VIH/SIDA. DATOS INCITES.
Asegurar la calidad de los datos
Comprobar…
✓ Tipo de variables (Numéricas, Nominales,
Fecha)
✓ Datos correctos (Nombres , valores, tipos )
✓ Estructura de datos alineada con los
objetivos del análisis (Ej: Si los cuartiles de
la revista vienen como columnas
separadas, y quiero tenerla en una única
variable).
✓ Establecer relaciones con otra tablas de
datos vinculadas por un Id en común.
✓ Crear campos nuevos (Tablas dinámicas,
pivotar)
Transformar los datos
✓ Seleccionamos las columnas que
quiero agrupar para construir
una sola variable..
✓ Ejemplo: Quartil de la revista
(Q1, Q2, Q3, Q4) y el valor
asociado
✓ También podría ser, por
ejemplo, que los años estén
distribuidos en variables
separadas y quiera agruparlos en
una sola
Transformar los datos
✓ Cambiamos los nombres de la
variable categórica formada
(Cuartil de la revista) , y la
medida asociada (Número de
trabajos por cuartil de la revista)
Términos importantes en Tableau
• Representan los campos que contienen información cualtitativa o
categórica (Ejemplo: País, Tipo documental, Quartil de la revista,
DIMENSIONES
etc).
• Suelen ser en Tableau los campos de tipo discreto (AZUL).
• Sirven para segmentar, agrupar los datos (Ejemplo N.Doc
publicados por países)
MEDIDAS
• Representa un campo que contiene información de tipo
cuantitativa. (Ejemplo: Número de documentos publicados;
Número de citas; % de documentos en colaboración).
•
• En Tableau suelen ser campos de tipo Continuo (VERDE).
Interfaz Tableau _Visualizaciones
Filtros
Medidas
Dimensiones
Columnas y filas
Marcas (Color, forma,
Tamaño, etc)
Interfaz Tableau _Visualizaciones
Tableau es intuitivo, solo se activan los tipos de visualizaciones que los
datos en el panel permiten
Cambiar tipo de gráfico
Dimensiones y medidas
por tipo de gráfico
activado
Creación de un Dashboard (DB)
Caso práctico.
Guardar t recuperar libro de trabajo
Poner email y contraseña de
usuario de Tableau public
Guardar t recuperar libro de trabajo
Ir a la web
El libro de trabajo se puede
descargar en varios formatos
Muchas gracias !!!!
Referencias útiles
• Evergreen, S. D. H. (2017). Effective data visualization: The right chart for
the right data.
• Tufte, E. R. (1985). The visual display of quantitative information. Cheshire,
Conn: Graphics Press.
• Real Chart Rules to Follow: http://bit.ly/1MhsGNv
• Ten Simple Rules for Better Figures: http://bit.ly/1cH1Pfh
• When Pie Charts are Okay (Seriously): http://annkemery.com/pie-chartguidelines/
• Data Visualization: Chart Dos and Don'ts.
https://guides.library.duke.edu/datavis/topten
• The Science of Data Visualization.
https://www.youtube.com/watch?v=l7cAdp0f4X0
Referencias útiles
• www.vpascual.org. Blog personal de Victor Pascual.
• Pascual, V. Introducción a la visualización de datos. Curso. Domestika.
http://www.sirislab.com/tools/: Repositorio de visualizaciones enfocadas a analizar rankings de universidades y la ciencia en general.
•
www.flowingdata.com: Principal blog en Visualización de Datos. Bueno para inspiraciones selección de tipos de gráficos, tutoriales, etc.
•
www.d3js.org: La página principal de la librería D3.js, una librería de programación de Visualización de Datos. Contiene una grandísima
variedad de ejemplos y visualizaciones.
• Leho, S. Mistakes, we’ve drawn a few. Learning from our erros in data visualization. https://medium.economist.com/mistakes-weve-drawna-few-8cdd8a42d368
• A collection of dataviz caveats by data-to-viz.com. https://www.data-to-viz.com/caveats.html
• Tableau Dashboard Cookbook. Over 40 recipes on designing professional dashboards by implementing data visualization principles. 2014.
URL [http://1.droppdf.com/files/RiJNe/packt-publishing-tableau-dashboard-cookbook-2014.pdf
Referencias útiles / Libros de referencia
• The Visual Display of Quantitative Information, Eduard Tufte
•
Design for Information, Isabel Meirelles
•
Now You See It, Stephen Few
•
El Arte funcional, Alberto Cairo (castellano)
• Giorgia Lupi. Dear Data.