Las principales son Tableau, PowerBI y Qlik
Sabestien Perez, Senior Data Science en Amadeus. Trabaja mucho con spark e inpala. También usa bastante python. Usa tableau para visualización. Crean un dashboard de referencia y ya la personalizan para cada aerolínea.
Nos hemos instalado tableau desde su web.
La visualización suele ya tener menos datos a mostrar (ya se ha trabajado sobre los datos crudos, se ha filtrado, etc.)
Una persona sólo puede ver entre 7 y 10 elementos a la vez. Esto es porque en nuestro cerebro ya hay un preprocesador que filtra todo lo que nos llega a los ojos.
Tableau public sólo te permite guardar a tableau propios. No te puedes conectar a una base de datos, pero si a datos en csv, json, etc. Tiene todo igual lo demás, así que para aprender valdría.
Además, si está en tableau public, puedes ponerlo en tu web, tipo El Pais.
Para guardarlo, tendré que hacer antes lo de exportar datos: en data / export data.
- Infornation is beautiful.
- The pudding.
- Visualizing data. Tiene secciones con las mejores visualizaciones de cada mes y una sección con tutoriales.
- Data journalism: FiftyThittyEight, The Guardian, The Washinton Post. En lugar de poner un gráfico al lado de la noticia, lo que haces es poner el gráfico y alrededor de él comentas.
Los datos nos pueden llegar de varias formas
- Estructura tabular.
- Estructura de árbol. Esto no lo vamos a hacer.
- Datos cuantitativos (Measure). Por ejenmplo, calorías
- Datos categóricos. Nominales (por ejemplo, tipo de comida) u ordenados (no es un número pero se puede ordenar: fecha, hora).
Codificar una variable a algo geométrico. Por ejemplo, de un valor a ángulo, a longitud, a posición, a ancho, a alto...
Se hizo un estudio con 30 personas mostrándoles codificaciones para ver cómo de buena era esa codificación. El resultado es que el color es lo peor, porque hay mucho daltónico.
(de este paper)
Lo mejor es intentar que el gráfico quede bien en vlanco y negro y luego ya, si queremos reforzar, poner color.
Si tú refuerzas un dato con algo que ayude, se verá mejor. Doble refuerzo o algo así. También lo contrario, intenta no poner elementos que molesten.
En una gráfico podemos tener demasiada tinta para la cantidad de datos. Siempre keep-it simple.
Colores pasteles son los recomendados.
Fecha Inicio, Fecha fin, Name y Highlight. Elemento: barra.
- x: inicio
- y: el índice.
- w = fecha fin y fecha inicio
- altura: constante.
Columnas: number of attemps, points per attemp, position
Elemento: geometrico: cuadrado.
Codiciciones:
- x: x.
- y: y.
- anchura: número de inrtentos.
- altura: número de intentos.
- Color: puntos.
Columnas (solo para un equipo): ganar/perder/empate, fecha
Elemento: Rectangular.
Codificaciones:
- x: fecha partido.
- y: resultado.
- anchura y altura constante.
- color: resultado.
Columnas: latitud y longitud y densidad de población
Ver diapo y este enlace más complejo del Finantial Times o el PDF que tiene todo
Empezmos con brain.csv. PAra cada índice de animal, tenemos el peso del cuerpo y perso del cerebro.
Si el csv no nos lo lee bien, tenemos que pulsar en el botón derecho en el nombre del archivo cuando ya los hemos cargado y pulsar en Text File Properties
En el hashtag (que indica q1ue es de tipo número) de cada columna podemos hacer cosas, como seleccionar el tipo de columna.
Ponemos la primera como de tipo string, porque en el fondo no es un número sino el índice y lo vamos a usar como label.
En este caso, nuestra intención sería ver la relación entre el peso del cuerpo sin cabeza y el peso del cerebro
Vamos a sheet 1. POdemos arrastras las mesaures a cada cosa. Si lo arrastramos, a column, será x, a rows, será y, y si lo movemos por ejemplo a color, le pondrá un color. Además, automáticamente te hace una agregaciópn.
Measure: medible. Dimension: no medible: nombre de la columna, bin de un histograma. Si vemos el tamano de bin de histograma, podemos pulsar en botón derecho y modificar los parámetros.
En Anaylsis: Aggregate Measures, puedo quitar la opción de que haga una agregación.
Otra opcíon es añadir otra dimensió, como por ejemplop en Index, en otro sitio, por ejemplo en Detail.
Podemos pasar los dos ejes a escala logartímica para verlo bien. Botón derecho sobre el eje.
En lugar de uns hoja, podemos crear un dashboard que incluirá varios gráficos. Recomiendo poner tamaño automático.
Al guardar puedo guardar como tablaue package workwook, que contendrá todos los datos dentro o como tableau notebook, que sólo guarda las visualizaciones, por lo que buscará los datos en esa ruta (ruta absoluta). Vamos a guardarlo como package para que guarde todo.
El csv tiene el número de búsuqedas para un mes de unos cuantos términos de búsqueda.
Con esto podríamos evolución, una comparación
En este, cogen varios remedios (colágeno, ácido aspérgico, etc.). Miran qué cura cada uno, su popularidad y su evidencia, es decir, si ese remedio está contrastado. Lo más importante: evidencoa, popularidad, categoría y nombre.
Podemos hacer:
- Relación evidencia / popularidad.
- Histogramas.
Representamos países.
Los datos geográficos se pueden codificar en formatos espaciales como el geojson, topojson o shapefile.
Los ficheros geojson o topojson se pueden encontrar en internet (aquí teneis Madrid: https://github.com/codeforamerica/click_that_hood/blob/master/public/data/madrid.geojson)
No obstante para cosas más específicas, os podéis crear vuestro propio ficheros con esta herramienta online: http://geojson.io/
Una vez que creáis vuestro fichero, lo podéis abrir en Tableau como fichero espacial.
Recomendación: siempre debemos añadirle latitud y longitud de los datos que generemos.
EL GHCN es una base de datos de datos meteorógicos de todo el mundo. En ese dataset se ha cogido la estación más cercna a la ciudad.
Longitude se suele abreviar como lgn.
Aquí las columnas vienen como F1, F2, etc. Las hemos renombrado. Además, le hemos puesto rol geográfico a las columnas latitud, longitud, país y ciudad.
Intenciones posibles:
- Mapa. Para el mapa podemos hacerlo usando nuestra latitud y longitud o usando los servicios de geolocalización de tablaue
- Comparación.
- Evolución.
- Relación lat/lng con temperatura.
Hemos tenido que poner la latitud y longitud como dimensión en lugar de como measure
Hemos arrastrada la fecha a pages y eso permite hacer un play en la zona derecha para tener un gráfico que va avanzando en el tiempo
Vemos que tenemos datos erróneos (bajón de temperatura). Podemos pinchar en el dato y hacer exclude.
Además, hemos creado un dashboard en el que podemos mostrar las gr'aficas y filtrar por ambas.
Tambi'en hemos intentado usar la locaclización automática de tableau. Lo hace más o menos, pero siempre es mejor tener nuestra propia pat y lgn.
Hemos arrastrado dos veces la longitud a row y nos apartecen dos marks. De uno ponemos city en lugar de pais y luego hacemos dual axis (mejor mira el vídeo...)
Se le pueden añadir sheets al tooltip!!!! 😱
Ni campos calculados ni joins deberían hacerse aquí. Sería mejor hacerlo en tu proceso previo
En data, new datasource. Cogemos education_clean.
Despupués, al lado de connetions, le damos a add y seleccionamos militar. Vamos a hacer join por country and year.
Una vez hecho esto, podemos hacer lo que queremos igual que antes.
Eduación: gasto en educación por país, en % de PIB. Militar: gasto en militar por pais, en $ de PIB.
Podemos:
- Comprar militar vs educación.
- Scatterpolot.
- Mapa
- Evolución.
En analytics, consdtant line podemos sacar líneas de referencia.
También podemos sacar el mapa del país concreto en el filtro. Ojo, si tenemos la chincheta puesta en el mapa.
Si después creamos un dashboard con filtro, podemos tener una story en la que cada slide sea un país (no conseguí hacerlo)
- Nombre de la persona.
- Position title.
- Department.
- Anual salary
Ojo, que hay personas que se llaman igual y que tiene la misma posición en el mismo departamento. Vamos a intentar hacer un id
Intenciones:
- Compraración
- Distribución de salario.
Cneso de datelites. Ano en que se lanzó, quién lo lanzo, a qué altura está volando.
Hemos creado un campo adicional para eliminar los nulos. Esto,de nuevo, lo suyo sería que lo hicieramos en fases anteriores, no en tableau
IF ISNULL([Detailed Purpose]) THEN
"Nu se"
ELSE
[Detailed Purpose]
END
También está tableau prep builder. para manipular datos
Intenciones:
- Comparación: País con más satelites, cómo se usan los satélites, por donde circulan los satélites
- Cómo evoluciona el lanzamiento de satelites y su uso.
- Mapa: número de satélites por país.
Cuándo empieza a ir mal la carrera de De Niro
Ojo, que los datos sesgas la realidad.
-
Sebastien trabaja en predecir de 12 a 60 horas antes los niveles de contaminación de Madrid de forma probabilística (en lugar de decir el nivel, dice la distribición de probabilidad). Así es más fácil hacer una decisión basada en el coste.
-
Jose Luis comenta que ellos usan una extensión para excel y power point que se llama think-cell
-
Isaac Reyes, un gurú de visualización sigue usando excel y power point. El cree que klo importante es el storytelling, en el que cree que los gráficos deben ser sencillos. Con excel/power point puede personalizar la presentación aunque no puedas hacer cojográficos. Dejo un link a un artículo suyo.
- Hadoop, usa disco, HDFS. Spark,va en memoria. En Haddop, para hacer queries, usábamos Hive/PIC, y en SPARK, Impala. En Google, tenemos Big Query, en AWS. Athnne te permite hacer queries sql a algo que tengas en s3.
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent