{"id":156823,"date":"2026-01-28T12:24:29","date_gmt":"2026-01-28T11:24:29","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=156823"},"modified":"2026-02-26T17:03:21","modified_gmt":"2026-02-26T16:03:21","slug":"dataviz-definicion-objetivos-y-usos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/dataviz-definicion-objetivos-y-usos","title":{"rendered":"DataViz : Definici\u00f3n, objetivos y usos"},"content":{"rendered":"\n

La visualizaci\u00f3n de datos, a menudo llamada \u00abDataviz\u00bb, es el conjunto de t\u00e9cnicas que permiten transformar y sintetizar visualmente los datos brutos para hacerlos hablar.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00bfLo sab\u00edas?<\/h2>\n\n\n\n

El Dataviz es un proceso de transmisi\u00f3n de informaci\u00f3n que se remonta a varios siglos atr\u00e1s. <\/p>\n\n\n\n

En el siglo XVIII, el ingeniero y economista William Playfair invent\u00f3 el histograma, el gr\u00e1fico circular y las series temporales, 3 tipos sencillos de gr\u00e1ficos que siguen siendo muy utilizados en la actualidad.<\/p>\n\n\n\n

\"Dataviz\"
1 – William Playfair (1759 – 1823), pionero en dataviz<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Hoy en d\u00eda, el Dataviz est\u00e1 en todas partes, desde su \u00faltimo informe de an\u00e1lisis del sitio web hasta los medios de comunicaci\u00f3n m\u00e1s importantes. Tambi\u00e9n es una poderosa herramienta de comunicaci\u00f3n a la que se le puede dar un buen uso en la Ciencia de los Datos.<\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Imaginemos que acaba de realizar un an\u00e1lisis exhaustivo de una base de datos que contiene las compras y las caracter\u00edsticas de muchos consumidores. En el transcurso de su an\u00e1lisis debe haber observado mucha informaci\u00f3n muy \u00fatil, por ejemplo, el impacto de la estrategia<\/b> de promoci\u00f3n decidida por su empresa<\/b>. Debe tener indicadores de rendimiento definidos<\/b> para dar credibilidad a su an\u00e1lisis. As\u00ed que acabas con un mont\u00f3n de cifras que son dif\u00edciles de entender para todo el mundo. <\/p>\n\n\n\n

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\u00bfC\u00f3mo puede resumir su an\u00e1lisis de forma inteligible y clara sin utilizar tablas de cifras indigestas?<\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Aqu\u00ed es donde entra Dataviz.  La visualizaci\u00f3n de datos le ofrece un conjunto de t\u00e9cnicas para transformar datos brutos y a menudo complejos en representaciones visuales accesibles para que puedan ser comprendidos r\u00e1pidamente por el mayor n\u00famero de personas posible.<\/b><\/p>\n\n\n\n

Mediante el uso de gr\u00e1ficos, como los diagramas circulares o los histogramas, podr\u00e1s sintetizar y organizar tu an\u00e1lisis. Adem\u00e1s, el acceso a los datos se hace m\u00e1s r\u00e1pido, m\u00e1s relevante y m\u00e1s f\u00e1cil de compartir y utilizar por las diferentes ramas.<\/p>\n\n\n\n

Podr\u00e1 contar la historia de su an\u00e1lisis, utilizando lo que se conoce como storytelling. Mejor que ilustrar, hay que desplegar, utilizando las herramientas que ofrece dataviz, los pasos de tu razonamiento hasta la conclusi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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Iniciar una formaci\u00f3n sobre la DataViz<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n

¿Cómo hacer Dataviz con Python?<\/h2>\n\n\n\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, Python se ha convertido en el lenguaje de referencia para explorar y analizar conjuntos de datos.<\/p>\n\n\n\n

Una de las ventajas de Python es que se puede utilizar el mismo lenguaje gratuito y de c\u00f3digo abierto para muchas tareas de ciencia de datos, como la miner\u00eda de datos, el an\u00e1lisis estad\u00edstico, el aprendizaje autom\u00e1tico<\/a> y la visualizaci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n

Matplotlib<\/a> es la primera biblioteca de Python que genera y gestiona varios tipos de gr\u00e1ficos, de forma bastante sencilla y ordenada.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n es el m\u00e1s utilizado en la Ciencia de Datos con Python<\/strong>, y el m\u00e1s com\u00fan en la formaci\u00f3n de Vizualizaci\u00f3n de Datos.<\/p>\n\n\n\n

\"matplotlib\"
2- Gr\u00e1ficos realizados con Matplotlib<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Se han creado muchas otras bibliotecas, basadas en Matplotlib, para modernizar los gr\u00e1fico<\/b>s<\/strong> y hacer su creaci\u00f3n a\u00fan m\u00e1s sencilla.<\/p>\n\n\n\n

Esto es particularmente cierto en el caso de Seaborn<\/b>, que es muy popular por sus gr\u00e1ficos estad\u00edsticos y su desconcertante simplicidad.<\/p>\n\n\n\n

Esta biblioteca se utiliza adem\u00e1s de Matplotlib. Para la gesti\u00f3n avanzada del dise\u00f1o de su gr\u00e1fico; t\u00edtulos, marco, ejes; Matplotlib resultar\u00e1 indispensable mientras que Seaborn ser\u00e1 m\u00e1s apreciado por su est\u00e9tica.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Aprende a crear Dataviz con Python<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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3- Gr\u00e1ficos de Seaborn<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

M\u00e1s recientemente, la aparici\u00f3n de bibliotecas como Plotly<\/a> o Bokeh<\/a>, permiten crear gr\u00e1ficos interactivos de alto nivel, que pueden integrarse f\u00e1cilmente en una p\u00e1gina web, sin necesidad de dominar JavaScript<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\"4-
4- Gr\u00e1ficos de Plotly<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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5- Gr\u00e1ficos de Bokeh<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Con bibliotecas especializadas, como Holoviz<\/strong> o Geoviews<\/a>, tambi\u00e9n se pueden crear r\u00e1pidamente dataviz cartografiados<\/strong>, muy populares entre los medios de comunicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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6- Gr\u00e1ficos de Holoviz<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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\u00bfC\u00f3mo convertirse en un experto en Dataviz?<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Hay muchas otras herramientas, como Dash, que permite crear cuadros de mando y aplicaciones web con sus gr\u00e1ficos.<\/p>\n\n\n\n

Todos estos paquetes tienen la ventaja de estar muy bien documentados y ser f\u00e1ciles de usar (siempre que hayas trabajado previamente con tus datos), y te permitir\u00e1n mostrar y guardar gr\u00e1ficos de buena calidad que resuman eficazmente la informaci\u00f3n de tu conjunto de datos seg\u00fan el mensaje que quieras transmitir.<\/b><\/p>\n\n\n\n

Podr\u00e1s mostrar hasta 4-5 informaciones f\u00e1cilmente en un mismo gr\u00e1fico, y con 2 l\u00edneas de c\u00f3digo, con algunas de las funciones de Seaborn<\/a>.\u00a0Para una aplicaci\u00f3n web que contenga varios gr\u00e1ficos interactivos<\/strong>, necesitar\u00e1 un c\u00f3digo m\u00e1s largo, as\u00ed que es usted quien debe decidir cu\u00e1nto quiere invertir en funci\u00f3n del resultado esperado.<\/p>\n\n\n\n

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Descubra el track Data Visualisation<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n