La visualización de los datos web es la representación gráfica de información constante que puede encontrar y analizar con base en los objetivos planteados para una página Web o una aplicación.
Como analistas es importante poder crear visualizaciones que hagan que la información sea fácil de entender e interesante de ver al mismo tiempo.
Debido a la importancia que los datos tienen en toda creación y consolidación de una aplicación web o una página online, se han creado numerosas herramientas accesibles para el análisis de data, algunas de ellas, como las hojas de Excel, Google Sheets y bases de datos, cuentan ya con un componente de visualización integrado (gráficas o inserción de imágenes, etc.). Aunque también encontramos otras como Tableau, de la que hablaremos aquí más adelante, que se especializan en visualización como valor agregado principal.
Este artículo te ayudará a conocer los objetivos por los que se puede hacer un análisis de datos efectiva, los pasos involucrados en el proceso de su visualización y, a identificar herramientas populares que puedes comenzar a utilizar para administrar la data de tu sitio web.
Objetivos para el Análisis de Data
Para planificar el análisis de datos es importante saber que puede ser necesario que participen varias personas de la empresa, de esta forma podrás recopilar la información necesaria que se para cumplir los objetivos por los cuales queremos hacer analítica Web, de la forma en que se establezcan los objetivos, obtendrás un camino a seguir para la recolección y finalmente decidirás los formatos para la visualización de los resultados.
En este caso es muy práctico establecer una plantilla compartida de planificación de proyectos analíticos dentro del equipo:
Algunos de estos objetivos son:
- Identificar nuevos procesos comerciales que puedan generar valor agregado a partir de las capacidades analíticas.
- Definir diseños funcionales detallados para modelos analíticos y estructuras de datos de soporte Web.
- Renovar una página Web basada en el comportamiento de los leads y clientes que frecuentan el sitio.
- Evaluar el volumen, la velocidad y la variedad de una o más categorías del sitio web.
- Probar e implementar nuevos modelos analíticos en el mejoramiento del producto o servicio, en desarrollo Web u otras áreas de la compañía.
Pasos para planificar una visualización de datos
Los objetivos para analizar data pueden ser múltiples y solicitados en cualquier momento por la empresa o marca interesada. Lo podemos ver con un ejemplo de la vida real…
Imagina que eres analista de datos para un distribuidor de ropa deportiva para hombres y mujeres, la empresa ayuda a las pequeñas tiendas de ropa a administrar su inventario y llevar un adecuado seguimiento de las ventas que están en pleno auge.
Por esta razón la empresa decide que hará una importante actualización de la página Web, esto requiere el análisis de datos para guiar las decisiones importantes de la actualización del sitio web, así que harás una investigación exhaustiva de toda la data Web disponible de su página, estos son los pasos que podrías seguir.
Paso 1: Explora los datos en busca de patrones
Hay un sinnúmero de información que podemos extraer para analizar un sitio Web, el negocio, los ingresos y los balances financieros, todo dependerá del objetivo con el que es trazado el análisis y presentación, así que una vez definido podrás iniciar la búsqueda de datos y sus patrones.
Para ello es necesario tener acceso a todos los datos que giran en torno a tu negocio online, aunque parece obvio, esto quizás implique tener softwares o herramientas que faciliten la obtención de la data.
Así que, de acuerdo con el objetivo establecido, la data puede ir desde desde historial de ventas, cantidad de conversiones en el embudo de marketing, registros de la base de datos de leads y clientes, heatmaps u otros registros de comportamiento del cliente en la página Web, etc.
Al revisarlos, observa un patrón entre quienes visitan el sitio web de la empresa con mayor frecuencia: puede ser por geografía, mayores montos gastados en compras, si son clientes frecuentes, clientes nuevos, etc.
Con un análisis más detallado, esta información podría explicar por qué las ventas son tan sólidas en este momento en el noreste y ayudar a su empresa a encontrar formas de fortalecerlas aún más a través del nuevo sitio web.
Paso 2: Planifica tus imágenes
A continuación, es hora de refinar los datos y presentar los resultados de tu análisis. En este momento, tal vez tengas una gran cantidad de información distribuida en varias tablas diferentes, o incluso en formatos diferentes.
Ya que esta no es la forma ideal de consolidar y compartir los resultados obtenidos con gerencia o con el equipo de marketing. Deberás crear una visualización de datos que explique tus hallazgos de manera rápida y efectiva a tu público objetivo.
Como sabes que tu público estará orientado a las ventas o a otras variables establecidas, ya sabes que la visualización que utilices debe:
- Mostrar cifras de ventas a lo largo del tiempo
- Conectar las ventas a la ubicación, tiempo de espera en Página Web.
- Comportamiento de carrito de compras
- Mostrar la relación entre las ventas y el uso del sitio web
- Mostrar qué clientes impulsan el crecimiento
Paso 3: crea tus imágenes
Ahora que has decidido qué tipo de información y conocimientos deseas mostrar, es hora de comenzar a crear las visualizaciones reales.
Ten en cuenta que crear la visualización adecuada para una presentación o para compartir con las partes interesadas es un proceso. Implica probar diferentes formatos de visualización y hacer ajustes hasta que obtengas lo que buscas.
En este caso, una combinación de diferentes imágenes comunicará mejor tus hallazgos y convertirá tu análisis en la historia más convincente para quienes va dirigida la presentación de datos. Por lo tanto, puedes usar las capacidades de gráficos integradas en tus hojas de cálculo para organizar y crear tus imágenes.
- Los gráficos de líneas pueden rastrear las ventas a lo largo del tiempo
- Los mapas pueden conectar las ventas con las ubicaciones
- Los gráficos de anillos pueden mostrar segmentos de clientes
- Los gráficos de barras pueden comparar el total de visitantes que realizan una compra
Crea tu kit de herramientas de visualización de datos
Hay muchas herramientas diferentes que puedes utilizar para la visualización de datos y que puedes incluir en la plantilla de planificación del proyecto de análisis, por ejemplo:
- Usar las herramientas que hay disponibles en la hoja de cálculo para crear visualizaciones simples como gráficos de líneas y barras.
- Utilizar herramientas más avanzadas, como Tableau, que te permiten integrar datos en visualizaciones con estilo de tablero.
- Si estás trabajando con el lenguaje de programación R, puedes usar las herramientas de visualización en RStudio.
Tres herramientas básicas para la visualización de datos
La elección que hagas para la visualización de datos estará impulsada por una variedad de factores, entre ellos el tamaño, el proceso que utilizaste para analizar (hojas de cálculo, consultas o lenguajes de programación, entre otros).
Por el momento te diremos que consideres algunas herramientas básicas que te describiremos a continuación.
1. Hojas de cálculo (Microsoft Excel o Google Sheets)
Los cuadros y gráficos incorporados en las hojas de cálculo hacen que todo el proceso de creación de imágenes pueda ser más rápido, ágil y fácil.
Las hojas de cálculo son excelentes para crear visualizaciones simples como gráficos de barras y gráficos circulares, e incluso proporcionan algunas visualizaciones avanzadas como mapas y diagramas de cascada y embudo.
Sin embargo, es posible que en otras ocasiones requieras de herramientas mucho más poderosas y avanzadas para dar otra vida a los datos. En este caso te recomendamos Tableau y RStudio, ambos son ejemplos de plataformas ampliamente utilizadas que pueden ayudarte a planificar, crear y presentar visualizaciones efectivas y atractivas.
Software de visualización (Tableau)
Tableau es una popular herramienta de visualización de datos que te permite extraer información de casi cualquier sistema y convertirlos en imágenes atractivas o en información procesable.
La plataforma ofrece mejores prácticas visuales integradas, lo que hace que analizar y compartir datos sea rápido, fácil y (lo más importante) útil, además de que funciona muy bien con una amplia variedad de formatos y la posibilidad de realizar una exploración interactiva de todos los resultados.
Al ingresar a la plataforma puedes obtener hasta un año gratis para usarla, además de que es fácil de compartir con otras personas, crear dashboards interactivos y utilizar plantillas prácticas para la presentación de datos específicos por temática.
Lenguaje de programación R con RStudio
El lenguaje de programación R es utilizado comúnmente para inferencias estadísticas, análisis de datos o algoritmo de machine learning. La ventaja de este tipo de lenguaje es que permite exportar elementos de data en múltiples formatos como Word, HTML, PDF, entre otros.
Es por esto que muchos analistas trabajan con lenguaje de programación R, por lo que la tendencia es que utilicen RStudio, ya que es un Entorno de Desarrollo Integrado para cumplir los objetivos para la visualización de datos.
Al igual que con Tableau, puedes crear visualizaciones con dashboards de RStudio.
Al ingresar a esta plataforma podrás pasarte días explorando todas las posibilidades y recursos que posee, pero puedes comenzar con RStudio Cheatsheets y RStudio Visualize Data Primer. Si apenas estás iniciando como analista de datos puedes encontrar en su página web una cantidad de seminarios Web y videos que están dirigidos tanto para principiantes como para usuarios más avanzados.
Conclusión
El análisis de datos comprende la creación de objetivos clave que te permitirán organizar una planeación del proyecto, lo que a su vez te ayudará a reconocer si requieres datos provenientes de otras personas del equipo que trabaja en la compañía y así consolidar la información.
Si bien en la Web puedes encontrar múltiples herramientas y métodos para Los mejores analistas de datos usan muchas herramientas y métodos diferentes para visualizar y compartir los resultados de la data obtenida.
Siempre asegúrate de mantener la curiosidad e investigar diferentes opciones y probar continuamente nuevos programas y plataformas para aprovechar al máximo tus datos.
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