S04_Work_Visualización de datos con KNIME.pptx

Experimentando con herramientas sin código

Visualizaciones de Datos con KNIME

Consideraciones de clase

Reforzamiento

Parte Práctica

• Mentalidad Abierta: Ve el quiz no solo como una evaluación, sino como una oportunidad de reforzar y verificar tu comprensión de los temas cubiertos.
• Preparación: Revisa tus notas y el Handout antes del quiz para refrescar tu memoria sobre los temas discutidos y las actividades realizadas.
• Feedback Constructivo: Después del quiz, revisa tus respuestas y, si es posible, discute con el instructor o compañeros las áreas de mejora..

Subtítulo

• Enfoque Práctico: Demostración de cómo KNIME facilita la creación de visualizaciones a través de sus nodos y funcionalidades integradas.
• Experimentación: Los participantes seguirán un Handout paso a paso para crear varias visualizaciones de datos, ajustando parámetros para ver su impacto en la interpretación de los datos.

Parte Teórica

• Preparación Previa: Antes de la clase, revisa el Prework asignado para familiarizarte con los conceptos básicos de la evaluación de modelos y el análisis de resultados. Esto te permitirá seguir las explicaciones más técnicas durante la clase con mayor facilidad.
• Conceptos Clave: Uso de diapositivas para presentar tipos de gráficos y diagramas, como histogramas, gráficos de línea, mapas de calor, y más.

Consideraciones de clase

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Wram up Fundamentos de Visualización de Datos Visualizando los Resultados del Modelo Creación de Informes Break Actividad 1 Reforzamiento Quiz Wrap up

Índice

Objetivos Específicos

1. Comprender los fundamentos y la importancia de las visualizaciones de datos
2. Conocer el uso de KNIME para crear visualizaciones efectivas
3. Aplicar visualizaciones de datos en escenarios del mundo real

Objetivo General

Proporcionar a los estudiantes una comprensión integral de las técnicas de visualización de datos utilizando KNIME, equipándolos con las habilidades necesarias para diseñar y aplicar visualizaciones efectivas que mejoren la interpretación de los datos y faciliten la toma de decisiones basada en análisis complejos.

Objetivo

Warm up

Bienvenid@s

• Este segmento, está dedicado a una de las habilidades esenciales en el campo del análisis de datos: la visualización de datos.

• Aquí aprenderán a convertir complejos análisis de datos en visualizaciones claras y atractivas que facilitan la comprensión y la toma de decisiones.

Módulo 4: Visualizaciones de Datos con KNIME

Antes de sumergirnos en los temas del módulo, vamos a realizar un ejercicio de calentamiento para despertar nuestra creatividad y agudizar nuestro enfoque analítico. Imaginen que tienen frente a ustedes una enorme cantidad de datos sobre las ventas anuales de una compañía multinacional. Estos datos están crudos y sin procesar, lo cual hace difícil discernir cualquier patrón o tendencia útil. Pregunta para reflexionar: ¿Cómo podrían usar la visualización de datos para transformar esta información en algo que un ejecutivo podría entender y utilizar en cuestión de minutos?

Breve ejercicio de calentamiento

Tema 1

Introducción

La visualización de datos es una disciplina fundamental en la ciencia de datos que se centra en la representación gráfica de información y datos. Al utilizar elementos visuales como mapas y gráficas, la visualización de datos nos permite ver y entender tendencias y patrones en los datos más rápidamente que los métodos de análisis tradicionales.

Tema 1: Fundamentos de Visualización de Datos

1. ¿Qué es la Visualización de Datos?
2. La visualización de datos es el proceso de representar datos cuantitativos y cualitativos a través de elementos visuales como gráficas, mapas, gráficos de barras y otras formas gráficas. 
3. Este proceso transforma conjuntos de datos grandes y complejos en representaciones visuales que son más fáciles de comprender y analizar.
4. La visualización de datos no solo mejora la interpretación y comunicación de los datos, sino que también facilita la identificación de patrones, tendencias y anomalías que podrían pasarse por alto en formatos de datos tradicionales como tablas y hojas de cálculo.

Antes de comenzar, es esencial comprender qué es la visualización de datos y por qué es importante

Visión General de la Visualización de Datos

2. Las 7 razones de Importancia de la Visualización de Datos

1. Comunicación Efectiva de Información Compleja
2. Facilitación de la Toma de Decisiones
3. Mejora en la Accesibilidad
4. Revelación de Conexiones y Patrones Ocultos
5. Incremento en la Retención y Comprensión
6. Herramienta para Narrativa de Datos
7. Optimización de Recursos 

A continuación, también es esencial comprender la Importancia de la Visualización de Datos

Visión General de la Visualización de Datos

Conclusión del Tema 1

La importancia de la visualización de datos radica en su capacidad para simplificar lo complejo, clarificar lo confuso y revelar lo oculto. Al transformar grandes conjuntos de datos en formatos visuales accesibles y comprensibles.

Tema 2

Una vez que un modelo de aprendizaje automático ha sido entrenado y evaluado, el siguiente paso es comunicar los resultados. Objetivos Identificar las mejores prácticas para visualizar los resultados de modelos estadísticos y de aprendizaje automático. Aprender a utilizar las herramientas de visualización dentro de KNIME para representar resultados. Desarrollar habilidades para interpretar visualmente los resultados del modelo y comunicarlos eficazmente a un público no técnico.

Tema 2: Visualizando los Resultados del Modelo.

Contexto de la Visualización en la Ciencia de Datos En la ciencia de datos, la interpretación de modelos es el acto de extraer significado y comprensión de los patrones y predicciones que un modelo de aprendizaje automático revela.  Sin la ayuda de visualizaciones efectivas, la interpretación de modelos podría permanecer en el dominio de especialistas altamente técnicos y sería de difícil acceso para los stakeholders y responsables de la toma de decisiones.

1. El Rol de la Visualización en la Interpretación de Modelos

Tipos Comunes de Visualizaciones

• Matrices de Confusión
• Curvas ROC y AUC
• Gráficos de Importancia de Variables (Feature Importance)
• Diagramas de Árbol (Tree Diagrams)
• Scatter Plots con Líneas de Decisión
• Gráficos de Residuos
• Gráficos de Densidad e Histogramas

2. Tipos de Visualizaciones para Resultados de Modelos

2. Tipos de Visualizaciones para Resultados de Modelos

Elección de la Visualización Adecuada La elección del tipo de visualización adecuado depende de varios factores:

• Naturaleza del Modelo: Si es un modelo de clasificación, regresión, clustering, etc.
• Objetivos del Análisis: Si el objetivo es comparar modelos, entender la influencia de variables, o comunicar predicciones.
• Audiencia Objetivo: La elección puede variar si la audiencia es técnica o no técnica.

2. Tipos de Visualizaciones para Resultados de Modelos

Buenas Prácticas

• Mantener la simplicidad
• Usar diferentes colores y tamaños
• Incluir anotaciones
• Accesibilidad

3. Visualización de Resultados con KNIME

Capacidad de Visualización de KNIME Interfaz Visual y Nodos Dedicados:

• KNIME cuenta con una interfaz de usuario gráfica que permite arrastrar y soltar nodos para la visualización de datos, lo que facilita la creación de flujos de trabajo de análisis sin necesidad de escribir código.
• Los nodos de visualización en KNIME incluyen desde gráficos de barras y líneas hasta visualizaciones más complejas como mapas de calor y scatter plots.

Interactividad:

• Algunos nodos ofrecen visualizaciones interactivas, lo que permite a los usuarios explorar los datos más profundamente mediante zoom, filtros y selecciones.
• Esta capacidad hace de KNIME una herramienta poderosa para presentaciones y reportes donde la audiencia puede querer interactuar con los datos en tiempo real.

3. Visualización de Resultados con KNIME

Implementación de Visualizaciones en KNIME Selección del Nodo de Visualización Adecuado:

• Antes de comenzar la visualización, es importante seleccionar el nodo correcto que se alinee con el tipo de datos y la información que se desea comunicar.
• KNIME proporciona una descripción detallada y ejemplos para cada nodo.

Algunos de los nodos de visualización más utilizados incluyen:

• Scatter Plot: Para la visualización de la relación entre dos o más variables numéricas.
• Bar Chart: Ideal para comparar variables categóricas o la frecuencia de valores.
• Line Plot: Útil para visualizar tendencias a lo largo del tiempo.
• Pie Chart: Para mostrar proporciones de un todo categorizado.
• Beat Map: Excelente para visualizar la intensidad de los datos, comúnmente utilizado en análisis de conglomerados.
• Histogram: Para mostrar distribuciones de datos y frecuencias.

3. Visualización de Resultados con KNIME

Personalización de Visualizaciones KNIME también ofrece un nivel significativo de personalización para visualizaciones más avanzadas.  Interactividad y Compartición: Los usuarios pueden:

• Ajustar los ejes, escalas y rótulos para mejorar la legibilidad y precisión de la visualización.
• Personalizar los colores y estilos para cumplir con los estándares de marca o para mejorar la claridad.
• Utilizar nodos de interactividad para crear dashboards y reportes dinámicos que permitan a los usuarios finales explorar los datos por sí mismos.

3. Visualización de Resultados con KNIME

Uso de Visualizaciones de KNIME para Resultados de Modelos Representación de Predicciones y Modelos Evaluación de Desempeño del Modelo Ajuste de Modelos y Selección de Variables Buenas Prácticas en la Visualización con KNIME Claridad y Precisión Diseño Centrado en el Usuario Narrativa de Datos

4. Interpretación y Comunicación de Resultados Visualizados

Significado de la Interpretación y Comunicación Interpretación de Resultados Visualizados:

• La interpretación se refiere a la capacidad de extraer significado y entender los patrones, tendencias y mensajes clave que los datos visualizados están presentando.

Comunicación de Resultados Visualizados:

• La comunicación involucra transmitir los insights y conclusiones obtenidas a través de la interpretación a un público específico. La efectividad de esta comunicación depende en gran medida de cómo se presentan las visualizaciones y si se contextualizan adecuadamente dentro de la narrativa o la historia de los datos.

4. Interpretación y Comunicación de Resultados Visualizados

El Arte de la Interpretación Claves para la Interpretación Correcta:

• Contexto de los Datos: Comprender la fuente, la naturaleza y las limitaciones de los datos es esencial antes de comenzar la interpretación.
• Conocimiento del Modelo: Tener una comprensión clara del modelo y de cómo funciona facilita la interpretación de sus visualizaciones de manera precisa.
• Analizar Patrones y Tendencias: Identificar y comprender patrones, tendencias y outliers es fundamental para extraer insights valiosos de las visualizaciones.

4. Interpretación y Comunicación de Resultados Visualizados

Técnicas para una Comunicación Eficaz:

1. Simplicidad: Mantener las visualizaciones simples y libres de desorden visual para que la audiencia pueda entender el mensaje rápidamente.

1. Narrativa: Construir una historia alrededor de los datos para guiar a la audiencia a través de los hallazgos y la relevancia de los mismos.
2. Adaptación al Público: Ajustar el nivel de detalle y el lenguaje técnico al conocimiento y experiencia de la audiencia.

4. Interpretación y Comunicación de Resultados Visualizados

Ejemplos de Interpretación y Comunicación Matriz de Confusión:

• Interpretación: Comprender cómo el modelo clasifica correcta o incorrectamente las instancias y las posibles razones detrás de ello.
• Comunicación: Resaltar la precisión general del modelo y las áreas donde se necesita mejora, utilizando ejemplos específicos para ilustrar los puntos clave.

Curvas ROC y AUC:

• Interpretación: Evaluar la capacidad del modelo para diferenciar entre clases y su rendimiento a varios umbrales de decisión.
• Comunicación: Mostrar la curva en un gráfico y señalar el área bajo la curva como una medida de la eficacia del modelo.

4. Interpretación y Comunicación de Resultados Visualizados

Herramientas para la Interpretación Herramientas Visuales:

• Anotaciones en las visualizaciones para explicar los puntos de datos clave.
• Utilizar líneas de tendencia o bandas de confianza para indicar certidumbre o incertidumbre en los resultados.

Técnicas Estadísticas:

• Suministrar contextos estadísticos como la media, la mediana o la desviación estándar para complementar la interpretación visual.
• Desafíos en la Interpretación

Los desafíos comunes incluyen:

• Sesgo de Confirmación: Tendencia a interpretar los resultados que confirman nuestras propias expectativas o hipótesis.
• Sobrecarga de Información: Presentar demasiada información puede confundir o abrumar a la audiencia.
• Pérdida de Datos Importantes: Simplificar en exceso las visualizaciones puede conducir a omitir insights críticos.

5. Creación de Historias de Datos a partir de Resultados de Modelos

Definición y Relevancia La creación de historias de datos, conocida también como storytelling de datos, es un enfoque narrativo que utiliza visualizaciones de datos para contar una historia sobre los hallazgos de un análisis. Este método es importante porque va más allá de la simple presentación de números y gráficos; da vida a los datos y los hace relevantes y emocionantes para la audiencia.

5. Creación de Historias de Datos a partir de Resultados de Modelos

Elementos de una Buena Historia de Datos 1 - Introducción Contextualizada 2 - Desarrollo con Flujos de Datos 3 - Clímax con Revelaciones 4 - Desenlace con Implicaciones y Acciones

5. Creación de Historias de Datos a partir de Resultados de Modelos

Proceso de Creación de Historias de Datos 1. Conocimiento del Público 2. Selección de Visualizaciones Apropiadas 3. Narrativa Coherente y Envolvente 4. Integración de Anécdotas y Testimonios Software de Visualización y Presentación:

• Herramientas como KNIME, Tableau, Power BI, y otros softwares de presentación que ofrecen capacidades de visualización son esenciales en el proceso de crear historias de datos.

Técnicas Narrativas:

• Técnicas literarias como la metáfora, la analogía y el uso de un arco narrativo pueden mejorar la historia de los datos, haciéndola más memorable y atractiva.

Conclusión del Tema 2

La creación de historias de datos a partir de los resultados de los modelos es un arte y una ciencia que combina análisis riguroso con creatividad narrativa. La habilidad para convertir los resultados analíticos en una historia convincente es cada vez más valiosa en el paisaje de datos contemporáneo, donde la interpretación y la acción basada en datos son fundamentales para el éxito.

Tema 3

Introducción

La creación de informes es un aspecto esencial de la ciencia de datos y el análisis de negocios, pues ofrece una forma estructurada de comunicar los hallazgos y resultados obtenidos de los datos. KNIME, con sus capacidades integradas para la visualización de datos, proporciona un entorno rico y versátil para la creación de informes dinámicos y detallados.

Tema 3: Creación de Informes

Objetivos

• Desarrollar habilidades en la creación de informes estructurados y visualmente atractivos usando KNIME.
• Comprender cómo integrar visualizaciones de datos en informes para una comunicación efectiva.
• Aprender a personalizar informes en KNIME para distintos públicos y propósitos.

Antes de comenzar, es esencial conocer el objetivo de la Optimización y Ajuste de Modelos

Objetivo de la Optimización y Ajuste de Modelos

1. Principios de un Buen Informe de Datos: Definición y Propósito de un Informe de Datos Un informe de datos es una presentación estructurada que comunica los hallazgos de un análisis de datos. Su propósito es doble: a) proporcionar una comprensión clara y concisa de los datos y b) persuadir o informar a la audiencia sobre ciertas decisiones o acciones.  Elementos Clave de un Informe de Datos Efectivo Claridad: Evitar jerga técnica innecesaria y explicar todos los términos y conceptos especializados que se utilicen. Concisión:  La brevedad debe lograrse sin sacrificar la integridad del contenido.

2. Usando KNIME para Crear Informes: Mejorar la Precisión del Modelo: Incrementar la capacidad del modelo para hacer predicciones correctas.  Aumentar la Generalización: Asegurar que el modelo no solo funcione bien en los datos sobre los que se entrenó, sino también en nuevos datos o en diferentes subconjuntos de datos.  Optimizar el Uso de Recursos: Ajustar el modelo para que utilice los recursos de manera eficiente, lo que incluye minimizar el tiempo de entrenamiento y el uso de memoria, sin comprometer la calidad de las predicciones. Adaptar el Modelo a Cambios en los Datos: Modificar el modelo en respuesta a cambios en los patrones de los datos o en las condiciones del entorno.  Facilitar la Interpretabilidad y la Explicabilidad: Hacer ajustes en el modelo que no solo mejoren su rendimiento, sino que también hagan que sus decisiones y funcionamiento sean más interpretables y fáciles de explicar a los stakeholders.

Conclusión del Tema 3

El desarrollo de informes dentro de KNIME no es solo una tarea de análisis, sino también un ejercicio de comunicación y diseño. Hemos aprendido cómo utilizar KNIME no solo como una herramienta para análisis de datos, sino también como un poderoso software para reportes que puede llevar los datos al siguiente nivel de presentación y comprensión.

Break (10 minutos)

Actividad 1

Vamos a la Actividad 01. Del  HANDOUT de la Sesión 04

Ahora, nos embarcaremos en el ejercicio práctico diseñado para consolidar y aplicar los conocimientos adquiridos, consolidando los 3 temas de este módulo:

1. Fundamentos de Visualización de Datos.
2. Visualizando los Resultados del Modelo.
3. Creación de Informes.

Este Handout te proporcionara una guía detallada para aplicar prácticamente los conocimientos adquiridos en el módulo, utilizando KNIME para transformar datos crudos en informes estructurados y visualmente atractivos.

Reforzamiento

Este segmento está diseñado para consolidar y reafirmar los aprendizajes clave obtenidos durante el Módulo 4 del curso "Experimentando con herramientas sin código". A través de esta revisión, aseguraremos que los conceptos fundamentales de visualización de datos no solo sean comprendidos, sino también aplicados efectivamente en futuros proyectos analíticos.

Reforzamiento

1. Fundamentos de la Visualización de Datos

• Importancia de Visualizar Datos: La visualización es crítica para explorar, entender y comunicar complejidades en los datos de manera efectiva y eficiente.
• Tipos de Visualizaciones: Cada tipo de visualización tiene un propósito específico y es adecuado para representar diferentes tipos de datos y resultados. Comprender cuándo usar gráficos de barras, líneas, áreas, pie, scatter plots, etc., es fundamental para comunicar correctamente los análisis.

Insights Clave del Módulo

2. Visualizando los Resultados del Modelo

• Claridad en la Presentación de Resultados: Es vital que los resultados de modelos complejos se presenten de manera que sean accesibles para todos los públicos, especialmente para aquellos sin un trasfondo técnico.
• Uso de Visualizaciones Apropiadas: La elección de la visualización correcta para representar los resultados de un modelo puede influir significativamente en la interpretación y la toma de decisiones basada en esos resultados

Insights Clave del Módulo

3. Creación de Informes

• Integración de Visualizaciones en Informes: Los informes no son solo un texto y gráficos; deben ser narrativas coherentes que integren visualizaciones de datos para contar una historia completa y persuasiva.
• Personalización de Informes: Adaptar los informes a las necesidades específicas del público y los objetivos del proyecto es crucial para asegurar que la información se reciba y se actúe según ella.

Insights Clave del Módulo

Quiz

¡Veamos qué tan rápido puedes responder! Ingresa por medio del QR O bien, desde la siguiente URL:https://www.menti.com/alrkkv9e1k25

Mentimeter

Evaluación de aprendizajes

Wrap up

En este módulo, hemos explorado la importancia y la implementación de la visualización de datos utilizando KNIME, una herramienta poderosa que facilita la creación de visualizaciones sin necesidad de programación avanzada. A través de diferentes lecciones y ejercicios prácticos, hemos cubierto desde los fundamentos de la visualización de datos hasta técnicas más avanzadas para comunicar efectivamente los resultados de los análisis. Logros Clave

• Fundamentos de la Visualización de Datos: Aprendimos sobre diferentes tipos de visualizaciones y cuándo utilizar cada una, entendiendo que la elección adecuada puede mejorar significativamente la comprensión y la comunicación de los datos.
• Visualizando los Resultados del Modelo: Discutimos cómo visualizar efectivamente los resultados de los modelos para facilitar la interpretación y la toma de decisiones, utilizando las herramientas que KNIME ofrece.
• Creación de Informes: Profundizamos en cómo construir informes comprensivos y visualmente atractivos en KNIME, integrando visualizaciones para contar una historia coherente y convincente con los datos.

Wrap Up del Módulo 4: Visualizaciones de Datos con KNIME

Impacto en la Práctica Profesional

La capacidad de crear visualizaciones efectivas y preparar informes detallados es crucial para cualquier profesional que trabaje con datos. Estas habilidades no solo permiten presentar datos de manera más atractiva, sino que también facilitan la comprensión rápida y profunda de complejidades en grandes volúmenes de información, lo que es esencial en la toma de decisiones basada en datos.

Importancia de la Práctica Continua

Consideremos cómo podemos llevar estos aprendizajes más allá del aula virtual:

• En el Trabajo Diario: Utiliza las técnicas aprendidas para mejorar la presentación de los informes y análisis en tu trabajo, asegurando que los datos no solo sean accesibles, sino también persuasivos.
• En la Colaboración: Comparte tus conocimientos y habilidades con colegas para mejorar la capacidad de tu equipo de trabajar con datos y tomar decisiones informadas.
• En el Desarrollo Continuo: Continúa explorando y aprendiendo sobre nuevas herramientas y técnicas en visualización de datos para mantener tus habilidades actualizadas y relevantes.

Reflexiones y Aprendizaje

Concluir el Módulo 4 nos deja con una base sólida y habilidades prácticas que podemos aplicar inmediatamente. Las visualizaciones de datos no son solo una parte del análisis de datos; son una herramienta esencial que transforma la forma en que vemos y entendemos el mundo alrededor de nosotros. A medida que continúes utilizando KNIME y otras herramientas de visualización, recuerda que el objetivo final es siempre hacer que los datos sean útiles, entendibles y, sobre todo, significativos para aquellos que los necesitan para tomar decisiones importantes. Gracias por su dedicación y esfuerzo en este módulo. Esperamos que estos conocimientos sean un trampolín para futuros éxitos y que continúen explorando con curiosidad y pasión los desafíos y oportunidades en el análisis de datos.

Agradecimiento y Motivación para el Futuro