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Cuando empezamos a trabajar con visualización de datos , uno de los primeros gráficos que también llama la atención es el gráfico de pastel (Pie Chart) . Es intuitivo, visualmente atractivo y fácil de entender incluso para personas que no trabajan con datos, sin embargo, aquí aparece una pregunta interesante: ¿Realmente es un buen gráfico para analizar datos? En este artículo exploraremos: Para qué sirve realmente un gráfico de pastel Cuándo tiene sentido utilizarlo Sus limit

En visualización de datos, el gráfico de barras parece sencillo.Pero es uno de los gráficos donde más errores conceptuales se cometen. En este capítulo de la serie, analizo el mismo dataset utilizando: Matplotlib ➡️ Repositorio-GitHub-Matplotlib-Capitulo-Grafico-Barras Seaborn ➡️ Repositorio-GitHub-Seaborn-Capitulo-Grafico-Barras Plotly ➡️ Repositorio-GitHub-Plotly-Capitulo-Grafico-Barras 🎯 Objetivo de este capítulo Entender: ¿Cuándo un gráfico de barras es adecu

La visualización de datos no consiste en “hacer gráficos bonitos”, consiste en tomar decisiones correctas para comunicar información real . En este primer capítulo sobre Visualización de Datos con Python , abordo uno de los gráficos más utilizados —y más mal interpretados—:el gráfico de líneas . 🎯 Objetivo de este capítulo Entender: cuándo un gráfico de líneas es adecuado cuándo genera interpretaciones erróneas y cómo diferentes librerías presentan la información de forma di

La visualización de datos no consiste únicamente en crear gráficos atractivos.En análisis de datos, visualizar es pensar , preguntar  y comunicar  correctamente lo que los datos nos están diciendo. Durante mucho tiempo trabajé con librerías como Matplotlib, Seaborn y Plotly , tomando apuntes, replicando ejemplos y generando gráficos. Sin embargo, con el tiempo entendí algo clave: "Saber usar una librería no es lo mismo que saber cuándo y por qué usarla". Por ese motivo, hoy i