What do you do if you're looking for data visualization tools to support your statistical analysis?

Before diving into visualization, it's crucial to follow prerequisite phases: 1)Clarify objectives and business challenges. 2)Gather and generate data. 3)Clean and maintain data integrity. Afterward, for statistical analysis support, I explore tools like Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn, ggplot2, and SAS. These tools offer visually appealing graphs and charts. Understanding data types, variables, and relationships helps choose the right visualization tools.

When searching for a data visualization tool to complement statistical analysis, understanding your data is paramount. "Know your data" involves delving into its characteristics, such as its size, structure, and complexity. Assessing the quality and integrity of the data is essential to ensure accurate analysis and visualization outcomes.

Having a good understanding of Python can be highly beneficial when it comes to analyzing data. Python offers a wide range of well-established libraries, including Seaborn and Matplotlib, which provide various tools and techniques to create visual representations of your data. By leveraging these libraries, you can gain valuable insights into your data, identify patterns, and effectively communicate your findings to your audience. However, it's crucial to have a clear perspective of the data you're working with and the message you want to convey to your audience. This will enable you to choose the most appropriate visualization techniques and ensure that your data tells a compelling story.

When you are working on data visualization, you need first to understand the structure of your data, its size, and the type of variables are nominal or scale, specify the chart you need to provide, there are some tools are specialized in data visualization like Tableau or Power-BI, also you can use R like ggplot2 and plotly.

Considero que lo más importante para empezar a trabajar con datos es saber que tipo de datos tienes. Hay tres tipos de datos: cualitativos, cuantitativos o mixtos. Estos datos se organizan de una manera estructurada y no estructurada, se les llama categorías de datos. Esta manera de organizar datos es utilizada por las bases de datos. Por tanto, hay bases de datos estructuradas y no estructuradas, a veces conocidas como relacionales y no relacionales. Las bases de datos son sistemas o herramientas que se utilizan para almacenar, organizar y administrar datos de manera eficiente.

Knowing your goals is crucial when selecting a data visualization tool to support statistical analysis. Clearly defining the objectives of your analysis helps identify the specific insights you aim to gain from visualizing the data. Whether the goal is to identify trends, detect outliers, explore relationships between variables, or communicate findings to a specific audience, having a clear understanding of your objectives ensures that you choose a tool capable of meeting your visualization needs effectively.

It is essential and crucial to understand your goals before creating any data visualization, you might working on time series data so a line chart is the right decision, or if you are testing relationships between variables you can use scatter plots or clustered bar charts depending on your type of variables.

Cuando analizas datos tienes un objetivo. Quieres obtener resultados satisfactorios. La TDBD (toma de decisiones basada en datos) es una herramienta que ayuda al analista de datos a lograr sus objetivos, como: proporcionar información valiosa, mejorar la toma de decisiones y promover una cultura basada en datos dentro de la organización. ¿Cómo esclarecer un objetivo? Comprender el contexto, definir el problema o la pregunta de investigación, identificar los objetivos del análisis, considerar a la audiencia y establecer criterios de éxito.

Well, in terms of academic research. First, I need to know the research objectives, research questions or the research hypothesis. Next, I need to know the type of data.

Algunas preguntas que pueden ayudar a definir que herramienta usar: ¿Se busca encontrar uniformidad o diferencia? ¿Se busca agrupar o segregar? ¿Se busca relacionar variables? ¿Es la temporalidad importante el problema en estudio? ¿Se buscan diferencias entre mediciones?

It is important to understand your audience which will help you in deciding which data visualization available. Accordingly need to understand needs for dashboards, charts, tables , reports etc. Further, also need to remember the budget. There are many options available from free version, one time cost to subscription based models, need to take decision which optimizes the cost based on budget. There are some programming languages such as R which can provide results in reasonably good visualization way. Other options to consider are Tableau, Qlikview, Qliksense etc.

If you are looking for data visualization tools that are easy to use, you can rely on IBM SPSS, STATA, or Tableau which have good interfaces and are user-friendly, some tools require good programming knowledge like Python or R.

Some statistical (and free) tools for the first steps at visualization: - R - Jamovi & JASP - PAST (paleonthologists and biologists) - Gretl (econometrics) - Factor (to do factorial analysis) - G*Power (to determine samples)

Para elegir la herramienta correcta de análisis de datos es necesario conocer que existen distintas categorías de datos o formas en que las herramientas organizan sus datos, como las estructuradas y las no estructuradas. También, hay que tener en cuenta que la elección de la herramienta depende de las necesidades específicas del proyecto, las habilidades del usuario y las preferencias individuales.

Es importante entender que por lo general hay una diferencia entre el nivel técnico de un experto y del usuario de los datos. Por ello debemos retarnos a usar herramientas sencillas donde "menos es mas". Por ejemplo un diagrama de puntos o uno de dispersión pueden tener un impacto significativo para el auditorio, y ser un buen punto de partida para luego entrar en gráficos más complejos.

Por último, para lograr la visualización de tus datos debes ser consciente de: Utilizar un lenguaje claro y conciso. Debes saber comunicar a la audiencia evitando la ambigüedad, los tecnicismos o el lenguaje coloquial. Ser específico. No generalices el tema, trata de explicar a fondo y con detalle. Ser flexible. La mayoría de las veces la hipótesis cambia, y debes ajustar nuevamente tu información, a veces hasta replantear la pregunta de investigación. Considerar las limitaciones. Ser realista sobre lo que se puede lograr con el análisis y tener en cuenta las limitaciones: tiempo, recursos y datos.

In addition to knowing your data, goals, options and limits it’s helpful to have a clear understanding of your audience. Who is going to consume this data viz? And what will be the context? Is it an academic audience of researchers reading a scientific article? Or a diverse group of lay people you are calling on to take some or other kind of action on your website? The audience and the medium informs how simple/intricate, dry/shiny, static/dynamic the data viz should be to make maximum impact.

En lo personal, a mí me gusta Tableau porque es fácil de usar, tiene una gran gama de funcionalidades, tiene opciones de nube, y un buen soporte de la comunidad con muchos recursos en línea. Tiene una versión gratuita necesaria para comenzar a aprender a usarlo con una buena guía de usuario.

A veces la introducción de software específico tiende a ser más una barrera que una ayuda. Por ello se puede comenzar con el palnteo de gráficos a través de un software de planillas de cálculo. A veces es todo lo que se dispone.