Contenido
Objetivo

Desarrollar la habilidad de interpretar y presentar hallazgos de manera visual utilizando Python, mediante la creación y manipulación de histogramas, gráficos de series de tiempo y gráficos de caja, para facilitar la comprensión de tendencias, patrones y datos atípicos en grandes volúmenes de información.

Descripción

Este tema se enfoca en el uso de gráficos en Python como herramienta clave en la visualización de datos. A través de ejemplos prácticos como la distribución de edades, análisis de datos de programas de Netflix, y patrones de uso de la plataforma Ecobici, se explora cómo los gráficos pueden ser una poderosa forma de presentar y analizar datos, superando las limitaciones de las tablas numéricas y facilitando la toma de decisiones basada en datos complejos.

Explicación

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Uso de gráficos en Python

Recursos adicionales

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Actividad
Objetivo

Aprender a visualizar y analizar datos financieros utilizando Python, centrándose en la creación de histogramas, gráficos de series de tiempo y gráficos de caja para identificar tendencias, patrones y datos atípicos.

Instrucciones
  1. Utilizando Python y la librería Matplotlib, crea un histograma para analizar la distribución de las edades del grupo de personas que laboran en tu área de trabajo o departamento, mínimo de 25 colaboradores. Asegúrate de calcular el intervalo adecuado y configurar el histograma para que sea informativo.
  2. Crea un gráfico de series de tiempo que muestre la temperatura diaria promedio de los últimos 90 días en la ciudad donde radicas. En la misma gráfica, muestra además la línea del promedio del periodo de análisis. Para completar el análisis, muestra una tabla con los valores máximo, mínimo y desviación estándar de la temperatura diaria y concluye con tus comentarios.
  3. Genera un gráfico de caja utilizando datos de puntualidad en el primer turno que inicia a las 6:00 am, de una empresa ficticia. Genera 50 datos aleatorios con los registros de la hora de entrada de los operadores entre las 6:00 a.m. y 6:15 a.m. durante 5 días hábiles de una semana, con las variables de fecha, hora de entrada y género. La gráfica debe mostrar la distribución de las llegadas tarde por la hora de entrada, comparando los resultados por género.

En los gráficos, incluye títulos de cada gráfica y etiquetas en los ejes horizontal y vertical.

Checklist
  • Se importa correctamente las librerías necesarias para la generación de los gráficos en Python (Matplotlib, Pandas, Seaborn, etc.).
  • Se crea un histograma para analizar la distribución de un conjunto de edades, eligiendo un intervalo adecuado y configurando el histograma para que sea claro y entendible.
  • Se genera un gráfico de series de tiempo que muestra la temperatura diaria promedio durante un periodo específico de tiempo, agrupando los datos correctamente y visualizándolos de manera adecuada.
  • Se produjo un gráfico de caja para visualizar los tiempos de llegada tarde de los operadores a sus lugares de trabajo, utilizando una muestra limitada de datos para un análisis más claro.
  • Se revisa que cada gráfico tenga un título adecuado, etiquetas en los ejes y una leyenda (si es necesario), para facilitar su comprensión.