Visualización de Datos y Análisis Cuantitativo

///Visualización de Datos y Análisis Cuantitativo

Descripción del Curso

Este curso busca transmitir los principios básicos para el dominio de análisis cuantitativo. Su enfoque es el uso de presentación gráfica de la información de una manera simple que ayude a descubrir patrones en los datos y resolver problemas del mundo real.

Detalles del Curso

Formato:

Duración:

8 horas

Instructor:

Miguel Ángel García

Categorías:

Instructor

Este curso es impartido por el autor del libro de QlikView 11 para Desarrolladores, Miguel Ángel García

Luego de participar en una variedad de implementaciones exitosas de Inteligencia de Negocios con QlikView, y desempeñarse en una diversidad de roles en cada proyecto, Miguel Ángel ha logrado consolidar una amplia experiencia que incluye el desarrollo y diseño de aplicaciones analíticas con QlikView, pre-venta, arquitectura técnica de soluciones, administración de sistemas QlikView, así como también análisis funcional y administración de proyectos.

El Material

El material de este curso ofrece muchos ejemplos específicos de una verdad general: siempre que cambiamos la forma de presentar la información (como de una tabla a un gráfico, o de un tipo de gráfica a otro) aprenderemos algo que no conocíamos antes. El realizar dichos cambios o conversiones de una manera rigurosa nos permite chequear la calidad de los datos y la integridad del análisis, lo cual hará que los análisis futuros sean aún mejores.

Con lo anterior, se busca ofrecer herramientas que se puedan aplicar al proceso de análisis para generar un entendimiento más claro y rápido de lo que ocurre. Aunque es una parte fundamental del objetivo final, el enfoque principal no es buscar un diseño “bonito” para presentar la información, sino buscar que el mensaje que los datos transmiten sea el que necesitamos de acuerdo al tipo de información que se está manejando.

Temario del curso

En esta sección, se hace una introducción al tema de visualización de datos, buscando transmitir la importancia que esta disciplina tiene en el proyecto que se ha emprendido de Inteligencia de Negocios.
El ojo y la corteza visual del cerebro representan el canal con el más alto ancho de banda hacia el centro cognitivo humano, y que a su vez permite el mayor procesamiento de información. Si logramos hacer la transmisión de información eficiente usando este canal, obtendremos la mejor relación procesamiento – entendimiento. Sin embargo, el sistema visual tiene sus propias reglas.
En esta sección ahondaremos en los principios de percepción visual y cómo se puede utilizar su mecanismo para mejorar el despliegue de información y amplificar el entendimiento de los datos. De igual forma, se busca comprender mejor los límites de la memoria y cómo esto también debe considerarse al presentar información.
Además de los principios de percepción visual, una parte muy importante de cualquier ejercicio de análisis, es la interacción con los datos. El alto ancho de banda que buscamos optimizar para comunicar datos, debe ser complementado con un mecanismo de interacción con los datos que permita tomar ventaja del mismo, ya que con es frecuente que un nuevo entendimiento genere a su vez una nueva interrogante que se debe responder de forma inmediata.
Luego de ver mejores prácticas en diseño visual e interacción con datos, se repasa brevemente una serie de técnicas de apoyo visual para codificar “pistas” en los datos que ayuden a un entendimiento de los mismos todavía más profundo. Algunos de los tips que aquí se manejan son el uso de escalas cuantitativas óptimas, líneas de referencia y regiones de gráfico, entramados y arreglos matriciales, entre otros.
Aquí se presentan diferentes formas en las que podemos representar datos visualmente, que será la base para después examinar las relaciones que se encuentran en los datos.
Esta sección presenta herramientas específicas con ejemplos prácticos para hacer más eficiente el análisis de datos. Aquí, se categorizan los datos en distintos tipos, y para cada uno se ofrecen las mejores prácticas correspondientes. Estas categorías son:

  • Análisis de series de tiempo
  • Análisis de ranking y participación
  • Análisis de desviación
  • Análisis de distribución
  • Análisis de correlación
  • Análisis Multivariable

Objetivos de Aprendizaje

  • Desarrollar habilidades de análisis visual.
  • Conocer las herramientas con que cuenta QlikView para visualización de datos.
  • Aprender a diferenciar para qué sirve cada tipo de gráfico.
  • Aprender a utilizar los gráficos correctos de acuerdo al contexto y naturaleza de la información.
  • Conocer las mejores prácticas de visualización de datos para el análisis cuantitativo.

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