El manejo de datos de series de tiempo es muy común en la actualidad. La generación de estadísticas en temas como cambios en la opinión pública, cambios en la población, y el crecimiento de las empresas, son ejemplos de este tipo de análisis de datos.
Puede observarse este tipo de manejo, para los casos en que se requiere identificar las situaciones que han cambiado en el tiempo. El análisis de los datos discretos y continuos, asociados a tipos de gráficos, son de gran utilidad para estos casos, dado que de acuerdo con el tipo de datos y su comportamiento, es posible identificar tendencias o cambios a través del tiempo.
Identificar lo que se busca en el tiempo:
Puede observarse este tipo de manejo, para los casos en que se requiere identificar las situaciones que han cambiado en el tiempo. El análisis de los datos discretos y continuos, asociados a tipos de gráficos, son de gran utilidad para estos casos, dado que de acuerdo con el tipo de datos y su comportamiento, es posible identificar tendencias o cambios a través del tiempo.
Identificar lo que se busca en el tiempo:
De los aspectos más comunes, analizados en las series de tiempo, o temporales, es la tendencia de los datos. Identificar un aumento o disminución, para encontrar las pautas que permiten profundizar y determinar puntos de datos individuales, con el fin de obtener una imagen completa. Es fácil detectar un único valor de un punto en el tiempo asociándolo a un día, pero si se realiza un análisis más profundo, es posible visualizar los sucesos que se presentaron antes y después, para obtener una mejor comprensión de lo que significa un valor único, y cuanto más sepa acerca de sus datos, se tendrá mayor precisión sobre la historia del mismo.
Adicionalmente, debemos tener en cuenta dentro del análisis:
• Identificar Valores Atípicos
• Identificar periodos del tiempo fuera de lugar.
• Determinar qué sucedió en estos periodos.
• Identificar Picos y caidas.
Los datos temporales se pueden clasificar como discretos o continuos. Saber a qué categoría pertenecen los datos puede ser de gran utilidad para decidir la forma de visualizar la información. En el caso discreto, los valores son los puntos específicos o bloques de tiempo, y hay un número finito de valores posibles. Por ejemplo, el porcentaje de personas que pasan una prueba cada año es discreta. La gente toma la prueba, y eso es todo. Estos resultados no cambian después, y la prueba es tomada en una fecha específica. Algo así como la temperatura, sin embargo, es continua. Se puede medir en cualquier momento del día, durante cualquier intervalo, y está cambiando constantemente.
La exploración de los patrones en el tiempo, está tan arraigada en nuestro día a día que muchos aspectos de la visualización de datos temporales son bastante intuitivos. Entendemos que las cosas cambian y evolucionan, la parte más difícil es averiguar en qué medida y el aprendizaje de lo que se debe buscar en los gráficos.
Es fácil revisar algunas líneas en un gráfico e identificar que algo es cada vez mayor, esta visualización permite obtener rápidamente una visión general de los datos. Pero es posible llegar más lejos, utilizando la visualización como una herramienta de exploración. Aumentar una determinada zona de tiempo y analizar la razón de un cambio en un periodo de tiempo, pero en ningún otro lugar, o por qué se produjo un aumento en un día diferente. Es entonces cuando el comportamiento de los datos es interesante, de modo que se pueda explicar los detalles de los datos gráficos. Resaltando las partes que presentan cambios y que permiten concluir, detallando los puntos específicos que hacen particular el comportamiento, con el objetivo de tener la base de un análisis en profundidad.
Adicionalmente, debemos tener en cuenta dentro del análisis:
• Identificar Valores Atípicos
• Identificar periodos del tiempo fuera de lugar.
• Determinar qué sucedió en estos periodos.
• Identificar Picos y caidas.
Los datos temporales se pueden clasificar como discretos o continuos. Saber a qué categoría pertenecen los datos puede ser de gran utilidad para decidir la forma de visualizar la información. En el caso discreto, los valores son los puntos específicos o bloques de tiempo, y hay un número finito de valores posibles. Por ejemplo, el porcentaje de personas que pasan una prueba cada año es discreta. La gente toma la prueba, y eso es todo. Estos resultados no cambian después, y la prueba es tomada en una fecha específica. Algo así como la temperatura, sin embargo, es continua. Se puede medir en cualquier momento del día, durante cualquier intervalo, y está cambiando constantemente.
La exploración de los patrones en el tiempo, está tan arraigada en nuestro día a día que muchos aspectos de la visualización de datos temporales son bastante intuitivos. Entendemos que las cosas cambian y evolucionan, la parte más difícil es averiguar en qué medida y el aprendizaje de lo que se debe buscar en los gráficos.
Es fácil revisar algunas líneas en un gráfico e identificar que algo es cada vez mayor, esta visualización permite obtener rápidamente una visión general de los datos. Pero es posible llegar más lejos, utilizando la visualización como una herramienta de exploración. Aumentar una determinada zona de tiempo y analizar la razón de un cambio en un periodo de tiempo, pero en ningún otro lugar, o por qué se produjo un aumento en un día diferente. Es entonces cuando el comportamiento de los datos es interesante, de modo que se pueda explicar los detalles de los datos gráficos. Resaltando las partes que presentan cambios y que permiten concluir, detallando los puntos específicos que hacen particular el comportamiento, con el objetivo de tener la base de un análisis en profundidad.
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