Tipos de Visualización y Fundamentos

¿Qué elementos se requieren para construir una visualización lineal efectiva?

• Una medida discreta y una dimensión tipo fecha.

• Una dimensión continua y una medida tipo fecha.

• Una medida continua y una dimensión tipo fecha, idealmente convertida a continua.
• Una dimensión lineal y una medida discreta.

¿Cuál es la diferencia clave entre una visualización de comparación y una de dispersión?

• La comparación usa colores intensos, mientras que la dispersión requiere escalas grises.
• La comparación se enfoca en categorías discretas y la dispersión en relaciones entre dos medidas numéricas.
• Una hace uso solamente de dimensiones y la otra solamente de medidas.

• A diferencia de la dispersión, el histograma se construye a partir de una de comparación.

¿Qué atributos de preatención intervienen principalmente en una visualización de barras para facilitar la comparación?

• El color y la forma.
• La posición y la orientación.
• La longitud y la posición.
• La textura y la densidad.

¿Qué sucede si se utilizan dos dimensiones en una visualización de pastel?

• Se pierde claridad al aumentar el número de segmentos y colores, dificultando la lectura.
• Se gana en claridad al aumentar el nivel de detalle de los datos.

• Se convierte en automático en una visualización de comparación.

• El eje de color y el tamaño permiten resolverlo sin problemas.

¿Qué visualización es más adecuada para detectar outliers en una relación entre dos medidas?

• Barras agrupadas por dimensión.
• Mapa geográfico lleno con agregación por zona.
• Gráfico de dispersión (scatter plot).
• Visualización de texto con totales por fila.

Caso de uso: deseas analizar el desempeño promedio de diferentes empleados en diferentes departamentos, ¿qué tipo de visualización facilita más este análisis?

• Visualización de pastel .

• Histograma .

• Mapa de calor.

• Visualización lineal.

¿Qué sucede si conviertes una dimensión continua como fecha en una dimensión discreta en una visualización lineal?

• Se observan de mejor manera el comportamiento de los datos para facilitar el forecasting .

• Se limita el análisis a agrupaciones fijas como años o meses, perdiendo fluidez temporal.
• El gráfico se transforma en un histograma automáticamente.
• Realmente no pasa nada, la medida se sigue viendo de forma contínua.

¿Con que nombre se conoce a el nivel de detalle con el que se analiza o almacena la información?

• Atributo de preatención.

• Agregación.

• Granularidad.

• Marca.

¿Qué atributos de preatención están presentes en una visualización de pastel?

• Color contínuo y tamaño.

• Tamaño y color definido.

• Color definido y Posición.

• Color continuo y Orientación.

Caso de uso: si se quiere comparar el total de ventas entre diferentes regiones y a su vez ver qué categoría de producto predomina en cada región, ¿qué tipo de visualización es más útil?

• Diagrama de dispersión.

• Mapa de calor.

• Barras apiladas.

• Mapa geográfico.