Top PDF Tema 3 Fundamentos sobre visualización de datos

Tema 3  Fundamentos sobre visualización de datos

Tema 3 Fundamentos sobre visualización de datos

¿Toda 'nuestra infografía' representa datos numéricos? NO. Una infografía es una representación de todo tipo de información mediante elementos visuales. Dentro de ese 'todo tipo' de información se encuentran los datos numéricos, que obviamente copan el protagonismo de los gráficos, pero también se pueden infografiar otros datos como descripciones, verdadero o falso, hitos, etc.

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Buenas prácticas en visualización de datos

Buenas prácticas en visualización de datos

2)�Visualizaciones�interactivas: son aquellas que permiten a los usuarios in- teractuar con los datos. Esta propiedad hace que los datos puedan ser explo- rados por el usuario, al darle libertad para centrarse en aquello que más le in- teresa. Por ejemplo, acostumbrados a las clásicas representaciones de la evolu- ción del paro, como lo que se mostraba en la figura anterior, la visualización interactiva del New York Times de la figura 2 permite al usuario elegir el sector de población del cual quiere ver la tasa de desempleo, mediante el uso del menú superior. De este modo, las visualizaciones interactivas permiten el des- cubrimiento y la exploración de los datos, además de comunicar el resultado de análisis previos.
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Visualización de Datos Electorales Presidenciales: Herramientas para la Visualización de Grandes Conjuntos de Datos

Visualización de Datos Electorales Presidenciales: Herramientas para la Visualización de Grandes Conjuntos de Datos

El objetivo de esta investigación fue aplicar herramientas para la visualización espacial de datos en forma dinámica, es decir animada e interactiva. El proceso se aplicó sobre un conjunto de datos de las elecciones presidenciales de Ecuador, primera vuelta, años 2006, 2009 y 2013. Se obtuvieron visualizaciones que permitieron realizar tres tipos de análisis. En primer lugar, la votación histórica por partidos políticos (2006–2013), utilizando gráficos de burbujas; este análisis tenía la finalidad de conocer la evolución de la votación alcanzada por partidos políticos recientemente creados, frente al oficialismo. La segunda, resultados por cantones, divididos por género (hombre y mujer), concerniente a las elecciones presidenciales 2013, utilizando mapas geoespaciales, con el fin de determinar cuánto influye la decisión de género en las elecciones. La última fue visualizar la cantidad total de votos nulos por cantones, con el propósito de establecer estrategias para campañas políticas, utilizando diagrama de árboles. Para tales efectos se utilizaron la aplicación gratuita en línea Many Eyes y el software comercial TreeMap. Para la visualización de datos geoespaciales, se manejó el software libre Quantum GIS. Estas estrategias permitieron lograr visualizaciones comprensibles y dinámicas para la toma de decisiones para candidatos, consultores, encuestadores y partidos políticos, en cara a futuras elecciones.
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Introducción a la visualización de datos

Introducción a la visualización de datos

Finalmente, se puede destacar un comentario de Robert Kosara respecto al concepto de metáfora visual, muy extendido actualmente y mencionado con anterioridad en el artículo de Alan Blackwell. Kosara, uno de los responsables actuales de la herramienta de visualización de datos Tableau y del blog eage- reyes, presenta brevemente la idea de metáfora visual como una manera de forzar la visualización, de acuerdo con otros criterios (quizás puramente esté- ticos), especialmente por lo que respecta a la interacción. Kosara describe di- ferentes operaciones que se pueden usar para manipular datos en una visuali- zación interactiva, desde las más sencillas asociadas al movimiento del ratón sobre los diferentes elementos que la componen hasta el linking (cuando una visualización muestra el mismo subconjunto de datos en diferentes vistas me- diante los mismos atributos, estableciendo una relación o enlace entre ellos) y el brushing (cuando el usuario selecciona diferentes elementos para crear un subconjunto de datos de interés), tal y como muestra la figura 14. Así, una vez se han seleccionado (brushing) los pasajeros que sobrevivieron al accidente del Titanic en la figura superior izquierda, la visualización muestra los mismos pasajeros repartidos según las otras categorías (dimensiones) usadas para cla- sificarlos, lo que permite ver, por ejemplo, que el porcentaje de mujeres que sobrevivieron es mucho mayor que el de hombres.
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Herramientas de visualización para la exploración de datos

Herramientas de visualización para la exploración de datos

Debido a la gran variedad de dominios de Visualización, el desafío es diseñar un ambiente que permita a los usuarios llevar a cabo, de manera intuitiva, una variedad de tareas de visualización. Aunque diferentes dominios de aplicación requieren representaciones visuales distintas, muchos de éstos comparten operaciones de transformación de los datos y manipulaciones de los mismos que son similares a lo largo de todo el proceso de visualización.

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Tema 4  Visualización de datos con herramientas semiautomáticas

Tema 4 Visualización de datos con herramientas semiautomáticas

CartoDB era el 'software' estrella de Vizzuality, una 'startup' española que comenzó su andadura en 2011. El programa ha cosechado tanto éxito que, desde 2014, CartoDB es una empresa independiente que genera millones de dólares de capital. Se centra en la visualización de datos geolocalizados (mapas) que, mediante una interfaz sencilla de usar, crean sensacionales infografías.

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Proceso de transformación y visualización de datos semánticos a datos dimensionales

Proceso de transformación y visualización de datos semánticos a datos dimensionales

La web semántica ha tenido gran acogida para ser una alternativa en el almacenamiento de datos, ya que a diferencia de las bases relacionales, la web semántica permite que los datos tengan significado tanto para las personas como para los ordenadores. El proyecto REDI, pos- teriormente explicado, utiliza esta forma de almacenamiento, los datos son anotados semán- ticamente sobre una ontología que sirve para almacenar datos de publicaciones y autores que son el objetivo de dicho proyecto, estos datos están sobre una estructura semántica en formato RDF. Uno de los problemas que se ha identificado al tener los datos sobre la estructura en RDF es el tiempo de respuesta al ejecutar consultas sobre el grafo central que almacena la informa- ción, ya que estas son estáticas, el lenguaje utilizado para acceder a los datos semánticos es el lenguaje SPARQL. En este trabajo de titulación se pretende utilizar una segunda alternativa para almacenamiento de datos semánticos, esta alternativa pretende dar solución al problema de los tiempos de respuesta utilizando estructuras multidimensionales, para llevar a cabo esta trans- formación de estructuras de almacenamiento la W3C propone el vocabulario de Cubo de Datos que permite que los datos sean almacenados bajo una estructura semántica multidimensional, permitiendo de esta manera que las consultas sean más dinámicas y reduciendo así los tiempos de respuesta cuando se accede a los datos. Teniendo los datos almacenados en el Cubo de Da- tos nace la necesidad de visualizarlos, los Cubos de Datos tienen la ventaja de que la estructura permite que estos sean visualizados estadísticamente, por lo tanto para la visualización se utili- za, en este caso, herramientas que son específicas para este propósito, por ejemplo OpenCube Toolkit.
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Visualización de datos en mapas para datos medioambientales

Visualización de datos en mapas para datos medioambientales

A lo largo de los últimos años, la visualización de los datos se ha convertido en algo indispensable por varios motivos, ya que mejora la comprehensión de datos analíticos, pudiendo obviar datos poco representativos, analizar tendencias, normas que siguen un conjunto de datos y mucha infinidad de aplicaciones más. Pero la visualización de datos no aplica únicamente a la mejora de entendimiento de datos analíticos, ayuda también a cualquier tipo de usuario en cualquier área de conocimiento para tener una mayor curva de aprendizaje. En este Trabajo de Fin de Grado, la visualización de los datos es el eje principal del mismo, dando la posibilidad de comprender con más facilidad y detalle los datos que se muestran.
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Caracterización de conjuntos de datos en visualización

Caracterización de conjuntos de datos en visualización

conjuntos de datos a´un m´as grandes (Tabla 2). Sin embargo, estas dos clasificaciones tienen en cuenta solamente el tama˜no en bytes del conjunto de datos y, en general, las t´ecnicas de visualizaci´on son computacionalmente aplicables s´olo dentro de los conjuntos de datos m´as peque˜nos. Una clasificaci´on de los datos basada ´unicamente en su tama˜no, no brinda suficiente informaci´on para elegir una t´ecnica o estrategia de visualizaci´on acorde a los datos.

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Visualización de grandes volúmenes de datos

Visualización de grandes volúmenes de datos

Data mining necesita del uso de técnicas de visualización interactivas que permitan al usuario cambiar rápida y fácilmente tanto el tipo de información mostrada como [r]

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Minería de datos y visualización de información

Minería de datos y visualización de información

Los componentes de la arquitectura deben ser capaces de interconectarse entre sí, proveer una alta tolerancia a fallas y permitir una escalabilidad elevada. En este esquema se pensó en la utilización de herramientas basadas en Software Libre, que se hallan respaldadas en el conocimiento colectivo de su comunidad. La arquitectura propuesta permitirá realizar el procesamiento de datos en streaming y será capaz de responder con una latencia máxima de 30 segundos a partir de un volumen de 100 eventos/seg.

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Software de gestión administrativa para el análisis y visualización de datos que se registran en  los programas del INFA del cantón Santa Ana

Software de gestión administrativa para el análisis y visualización de datos que se registran en los programas del INFA del cantón Santa Ana

La idea básica de las bases de datos relacionales es la existencia de entidades (filas en una tabla) caracterizadas por atributos (columnas en la tabla). Cada tabla almacena entidades del mismo tipo y entre entidades de distinto tipo se establecen relaciones. Las tablas comparten algún campo entre ellas, estos campos compartidos van a servir para establecer relaciones entre las tablas. Las relaciones que se establecen entre los diferentes elementos de dos tablas en una base de datos relacional pueden ser de tres tipos distintos:

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Visualización de datos en foros de Moodle

Visualización de datos en foros de Moodle

La primera conclusi´on general se relaciona directamente a la necesidad de sistematizaci´on del an´alisis de los foros as´ıncronos. Teniendo en cuenta que el presente trabajo pretende brindar al grupo docente algunas herramientas b´asicas para medir y cuantificar la participaci´on de los alumnos en el contexto de un curso de estudio, es menester sentar las bases m´ınimas para reproducir la transformaci´on de los datos crudos y las estructuras visuales para ser utilizadas de manera rutinaria.

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Fundamentos del diseño tipográfico para pantallas de visualización de datos

Fundamentos del diseño tipográfico para pantallas de visualización de datos

Algunos autores centran su investigaci´ on sobre la cuesti´ on de c´ omo estructurar mejor el texto en las pantallas de un Smartphone. Sobretodo centr´ andose en factores como el tama˜ no del texto, espacio del blanco, texto y longitudes de l´ınea, serif y sans serif de las fuentes fuentes, por supuesto las im´ agenes de texto y el contraste. As´ı, Pihlgren,(28) concluye como resultados en su estudio que los textos para Smartphones mejor es- tructurados son los que incluyen varios p´ arrafo de divisi´ on de mancha realizados con l´ıneas en blanco, la longitud de texto deber´ a estar basada en la categor´ıa de tema. Los textos m´ as largos se deben establecer con una funci´ on de desplazamiento (scroll). El contraste es de gran importancia e incluso se debe jugar con el negativo. Adem´ as, el mismo autor apunta que el tama˜ no del texto debe de estar directamente relacionado a la configuraci´ on por defecto en el dispositivo m´ ovil.
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Tema 2   Introducción a sistemas informáticos para la extracción, tratamiento y visualización de datos

Tema 2 Introducción a sistemas informáticos para la extracción, tratamiento y visualización de datos

Microsoft Word 02 MatBasOCW UD01 Herramientas doc Te In in tra da TAL ema trod form atam atos, LLER D a 2 ucci m?tic mient , DE PERI Proy Open (ocw ?n a os p to y v ODISMO yecto nCourse w unia a sist[.]

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Visualización de datos multivariados

Visualización de datos multivariados

Página 120 Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2002.. Página 121..[r]

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Tema 1  Fundamentos sobre la selección de datos

Tema 1 Fundamentos sobre la selección de datos

3. Se nos abrirá una ventana del navegador con los resultados del barómetro. Al ser un html, todos los contenidos se presentan como texto seleccionable y agrupados en tablas, por lo que facilita nuestro trabajo a la hora de seleccionar, copiar y pegar en una hoja de cálculo. Los datos de intención de voto en unas elecciones generales, siempre se presentan al final del barómetro.

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Tema 3   Showcase de proyectos de periodismo de datos

Tema 3 Showcase de proyectos de periodismo de datos

Microsoft Word 07 UD3 MatBasicosOCW Showcase odt Te Sh pe TAL ema howc eriod LLER D a 3 case dism DE PERI Proy Open (ocw e de o de ODISM yecto nCours w unia proy e dat O DE D eWare es) yecto tos DATOS[.]

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FACULTAD DE INGENIERIA ESCUELA DE INGENIERIA INDUSTRIAL CURSO: II – 0501 TECNOLOGIAS DE INFORMACION II CICLO 2012 GENERALIDADES DEL CURSO

FACULTAD DE INGENIERIA ESCUELA DE INGENIERIA INDUSTRIAL CURSO: II – 0501 TECNOLOGIAS DE INFORMACION II CICLO 2012 GENERALIDADES DEL CURSO

Laudon capitulo 6 Fundamentos de inteligencia de negocios, bases de datos y administración de la información. Presentación de tema 5[r]

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Fundamentos de Bases de Datos

Fundamentos de Bases de Datos

Esta asignatura aporta al perfil del egresado la capacidad de administrar proyectos que involucren tecnologías de información en las organizaciones conforme a requerimientos establecidos. Diseñar, desarrollar y mantener sistemas de bases de datos asegurando la integridad, disponibilidad y confidencialidad de la información almacenada. Desarrollar e implementar sistemas de información para el control y la toma de decisiones utilizando metodologías basadas en estándares internacionales.

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