Una opción ideal para el análisis de datos, IBM SPSS Statistics le permite llevar el proceso analítico de principio a fin. Además de ofrecer las características de preparación de datos, gestión de datos y de resultados, y elaboración de gráficos, SPSS Statistics también cuenta con profundas capacidades de visualización de datos, incluidos gráficos, diagramas y animaciones.
Estas pantallas visuales comunican complejas relaciones de datos e insights basados en datos de una forma sencilla de entender.
Identifique patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos mediante capacidades de visualización, como diagramas de dispersión, gráficos de líneas y mapas de calor. Comprenda las correlaciones entre variables o detecte estacionalidad en datos de series temporales.
Mejore la calidad del análisis de datos al señalar con precisión los valores atípicos dentro de los conjuntos de datos para obtener insights e interpretaciones estadísticas más confiables.
Visualice las tendencias temporales con gráficos de series temporales y líneas de tendencia para realizar un seguimiento preciso de los cambios en los datos. Esto ayuda a pronosticar los resultados futuros con mayor precisión y a comprender el impacto de las intervenciones.
Use técnicas de simulación, como Exact Test y los métodos de Montecarlo, para construir modelos sólidos, visualizar distribuciones de probabilidad y evaluar el riesgo cuando las entradas son inciertas.
Use histogramas, gráficos de densidad y diagramas de caja para analizar la distribución y la variabilidad de los datos. La visualización de la distribución de datos ayuda a evaluar la normalidad, la asimetría o curtosis para identificar las técnicas de análisis estadístico adecuadas.
Comunique insights complejos basados en datos de forma eficaz mediante la inclusión de tablas y gráficos personalizados en trabajos de investigación, presentaciones e informes, con el fin de presentar los resultados de mejor manera.
- Barra 3D: simple, en clúster y apilada.
- Barra: simple, en clúster, apilada, sombra caída y 3D.
- Línea: simple, múltiple y drop-line.
- Área: simple y apilada.
- Circular: simple, explosivo y con efecto 3D.
- Alto-bajo: Alto-bajo-cierre, área de diferencia y barra de rango.
- Diagrama de caja: simple y en clúster.
- Barra de error: simple y en clúster.
- Barras de error: agregar a gráficos de barras, líneas y áreas; nivel de confianza; S.D.; o S.E. Ejes Y dobles y subgrupos superpuestos, visualización de picos a la línea.
- Líneas de ajuste: regresión lineal, cuadrática o cúbica; control del intervalo de confianza para estadísticas totales o bivariadas.
- Pirámides de población: eje simétrico para comparar distribuciones, con o sin curva normal.
- Gráficos de puntos: los puntos apilados muestran la distribución: simétrica, apilada y lineal.
- Histogramas: con o sin curva normal; opciones de agrupamiento personalizadas.
Elija entre una suscripción o una compra única, con múltiples opciones de capacidades en función de lo que requiera.
Adquiera SPSS Statistics y los complementos que necesite en línea, ya sea mensual o anualmente, y comience sus análisis de inmediato.
Seleccione entre los paquetes Base, Standard, Professional y Premium con opciones para personalizar su configuración, ya sea con una licencia de suscripción perpetua o de 12 meses.
Elija la edición que cumpla con sus requisitos y adquiérala a través de proveedores seleccionados por IBM para recibir el mejor soporte.
Preguntas frecuentes
La forma más antigua de visualización de datos se remonta a los egipcios. Con el paso del tiempo, la gente ha utilizado las visualizaciones de datos para una aplicación más amplia, como en las disciplinas económicas, sociales y de salud. Hoy en día, las técnicas de visualización más comunes son:
- Tablas: constan de filas y columnas que se usan para comparar variables.
- Gráficos circulares y gráficos de barras apiladas: estos gráficos se dividen en secciones que representan partes de un todo. Proporcionan una forma sencilla de organizar los datos y comparar el tamaño de cada componente entre sí.
- Gráficos de líneas y de áreas: estos gráficos muestran los cambios en una o más cantidades trazando una serie de puntos de datos a lo largo del tiempo y se emplean con frecuencia en analytics predictivos. Los gráficos de líneas usan líneas para demostrar estos cambios, mientras que los gráficos de áreas conectan puntos de datos con segmentos de línea, apilando variables una encima de la otra y usando colores para distinguir entre variables.
- Histogramas: este gráfico traza una distribución de números mediante el uso de un gráfico de barras (sin espacios entre las barras), que representa la cantidad de datos que se encuentran dentro de un rango particular. Este elemento visual permite al usuario identificar fácilmente los valores atípicos en un conjunto de datos concreto.
- Diagramas de dispersión: estos elementos visuales son adecuados para revelar la relación entre dos variables y se usan comúnmente en el análisis de datos de regresión.
- Mapas de calor: estas pantallas de representación gráfica ayudan a visualizar los datos de comportamiento por ubicación.
- Mapas de árbol: muestran datos jerárquicos como un conjunto de formas anidadas, normalmente rectángulos. Los mapas de árbol son excelentes para comparar las proporciones entre categorías a través del tamaño de sus áreas.
La visualización de datos puede utilizarse para varios fines y no solo la aprovechan los científicos de datos. También los equipos de gestión pueden usar estas herramientas para detallar la estructura organizacional y la jerarquía. Los ejercicios de visualización de datos también se usan habitualmente para estimular la generación de ideas en los equipos, transmitir ideas, tácticas o procesos y captar conceptos clave, tendencias y relaciones ocultas en datos no estructurados.
Notas de pie de página
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