Objetivo

Crear y manipular de diversos tipos de gráficos en Python, con el fin de visualizar y analizar datos financieros.

Descripción

Este tema aborda la graficación en Python, una habilidad crucial en el análisis de datos financieros. A través de ejemplos prácticos, los estudiantes aprenderán a generar gráficos desde datos brutos y funciones matemáticas, utilizando librerías como Matplotlib y Numpy. Desde gráficos de líneas hasta mapas de calor, los estudiantes adquirirán las herramientas necesarias para visualizar datos financieros, mejorando así su capacidad de análisis y toma de decisiones.

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Graficación en Python

Los siguientes enlaces son externos a la Universidad Tecmilenio, al acceder a ellos considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.

Revisa el siguiente video:

Para conocer más sobre graficación en Phyton, revisa el siguiente video:

• Rafa Gonzalez Gouveia. (2022, 21 de octubre). Regresion Lineal Simple en Python [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=b7gOUbSmGIY

Revisa las siguientes lecturas:

Para conocer más sobre graficación en Phyton, te recomendamos leer:

• Ajaykumar, A. (2021). An intuitive guide to data visualization in Python. Recuperado de https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/02/an-intuitive-guide-to-visualization-in-python/


• Chemkaeva, D. (2023). Daily exchange rates per euro 1999-2023. Recuperado de https://www.kaggle.com/datasets/lsind18/euro-exchange-daily-rates-19992020


• Delgado, S. (2020). Matplotlib. Recuperado de https://aprendepython.es/pypi/datascience/matplotlib/


• Kaggle. (2018). Ames housing dataset. Recuperado de https://www.kaggle.com/datasets/prevek18/ames-housing-dataset


• Prasad, A. (2021). 2021 Olympics in Tokyo. Recuperado de https://www.kaggle.com/datasets/arjunprasadsarkhel/2021-olympics-in-tokyo?select=Medals.xlsx

Objetivo

Aplicar los conocimientos de Python para visualizar datos financieros mediante la creación de diversos tipos de gráficos. Estos gráficos ayudarán a analizar y entender mejor la información financiera, facilitando la toma de decisiones basadas en datos.

Instrucciones

1. Utiliza Python y la biblioteca Matplotlib para crear gráficos a partir de un conjunto de datos financieros. Puedes utilizar datos ficticios o reales de acciones, tasas de interés, etc.
2. Crea al menos tres tipos de gráficos diferentes para mostrar distintos aspectos de los datos, como tendencias a lo largo del tiempo, comparaciones entre diferentes categorías o distribuciones de datos. Los tipos de gráficos pueden incluir gráficos de línea, barras, dispersión, entre otros.
3. Añade títulos, etiquetas para los ejes, y leyendas en tus gráficos para hacerlos informativos y fáciles de entender.
4. Realiza una breve interpretación de cada gráfico, explicando qué muestra y cómo puede ayudar en la toma de decisiones financieras.
5. Documenta tu código adecuadamente para que sea fácil de leer y entender.  

Checklist

• Se importan correctamente las librerías necesarias para la creación de gráficos en Python.
• Se generan al menos tres tipos diferentes de gráficos que representan de forma clara la información financiera seleccionada.
• Cada gráfico incluye un título informativo, además de etiquetas adecuadas para los ejes X e Y.
• Se añade una leyenda en los gráficos cuando es necesario para esclarecer la información presentada.
• Se realiza y documenta una interpretación breve para cada gráfico, resaltando su utilidad en la toma de decisiones financieras.
• Se organiza y documenta el código de manera que sea sencillo de leer y entender, incluyendo comentarios que explican la funcionalidad de las secciones más importantes.