Ver variables en visualizaciones
Objetivos de aprendizaje
Después de completar esta unidad, podrá:
- Describir los distintos usos de las variables cualitativas y cuantitativas en una visualización.
- Utilizar las variables en una visualización.
En la unidad anterior, aprendió que las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas y se organizan como campos o columnas en conjuntos de datos. Pero ¿cómo se utilizan estas variables al visualizar datos?
Las variables cuantitativas y cualitativas se utilizan de forma diferente en las visualizaciones.
- Las variables cuantitativas son los elementos de datos que puede calcular. También se pueden agregar (la suma y media son dos ejemplos de agregación). Por ejemplo, en una visualización que muestra las ventas para una región, las ventas son una variable cuantitativa.
- Las variables cualitativas establecen el nivel de detalles en la visualización. Se pueden utilizar para categorizar, segmentar y revelar los detalles de sus datos. Por ejemplo, en una visualización que muestra las ventas para distintas regiones, las región es una variable cualitativa.
Resumen de las visualizaciones
Para ilustrar el efecto de visualizar solo una variable cuantitativa (campo) o de visualizar una variable cuantitativa y cualitativa (campo), echemos un vistazo a las visualizaciones que muestran la suma total de ganancias para los distintos productos de una empresa.
La visualización de la izquierda incluye solo una variable cuantitativa, la suma (o el total) de las ganancias para una empresa. Puede ver que la empresa generó un total de ganancias por más de USD 1,4 millones. La visualización a la izquierda incluye una variable cualitativa (Categoría), de modo que puede ver el total de ganancias de forma segmentada en tres categorías de producto: mobiliario, suministros de oficina y tecnología.
Ejemplo: Utilizar variables en una visualización
Ahora que ya sabemos cómo funcionan las visualizaciones, echemos un vistazo a cómo las variables cuantitativas y cualitativas pueden revelar información basada en datos más profunda en las visualizaciones. Utilizamos un conjunto de datos que contiene información acerca de una franquicia de una empresa ficticia. Examinamos las variables en los datos y, luego, exploramos algunas visualizaciones que utilizan variables cuantitativas y cualitativas.
- Examinar las variables
Examinemos algunas variables.
Categoría, Prioridad de pedido, Modo de envío, y Subcategoría son variables cualitativas. Ganancias, Ventas y Costos de envío son variables cuantitativas.
- Analizar en profundidad las variables cualitativas
Dedique un momento para ver los valores a nivel de filas en las variables cualitativas.
Categoría y Subcategoría incluyen nombres de valores sin ningún rango u orden implícitos. Son variables nominales.
Prioridad de pedido y Modo de envío incluyen valores que implican un rango u orden lógicos. Son variables ordinales. Esta distinción será importante cuando exploremos visualizaciones.
- Ver la visualización antes de agregar las variables cualitativas
Comenzaremos por una visualización con una sola variable cuantitativa donde se muestran los costos de envío promedio.
- Ver las visualizaciones con variables nominales agregadas
Las variables cualitativas agregan más detalles a las visualizaciones.
Comencemos por las variables nominales. Al agregar la dimensión Categoría, el costo de envío promedio ahora está segmentado por categoría de producto. Se puede ver que la categoría de producto Tecnología tiene el costo de envío promedio más alto.
La visualización de la derecha es aún más detallada, ya que se agregó la variable nominal Subcategoría. Ahora podemos ver que, aunque Tecnología tiene los costos de envío promedio más altos por categoría de producto, Mesas tiene los costos de envío promedio más altos por subcategoría de producto.
- Ver una visualización con una variable ordinal agregada
Ahora, veamos qué sucede cuando exploramos otra visualización con una variable ordinal para analizar el promedio de costos de envío según la Prioridad de pedido.
¿Qué ocurrió? Sorprendentemente, los pedidos de prioridad baja tienen costos de envío promedio más altos que los pedidos de prioridad media.
- Ver una visualización con una segunda variable ordinal agregada
Agregar una segunda variable ordinal permite analizar los costos de envío promedio por Prioridad de pedido y Modo de envío.
¿Qué ocurrió? Sorprendentemente, para los pedidos de prioridad media, los pedidos enviados como urgentes tienen costos de envío promedio más altos que los pedidos enviados en el mismo día.
En este módulo, examinó cómo se pueden clasificar las variables en cuantitativas, cualitativas, discretas y continuas. También exploramos algunas visualizaciones con una variable cuantitativa y variables cualitativas tanto nominales como ordinales. Ahora sabe cómo utilizar variables en una visualización.
