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--- proyecto:analisis_estadistico [2023/07/04 03:20] – ahogan
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 El equipo debe generar un reporte final que contenga todo lo reportado en los hitos anteriores más los siguientes puntos:
   * Optimización: Determinar cuáles índices o vistas materializadas deberían hacer la ejecución de las consultas más eficiente. Se debe incluir una comparación experimental entre la ejecución de todas las consultas sin y con optimización.
-  * Resultados del análisis: presentar los resultados de las consultas a través de visualizaciones y discutir dichos resultados. Se evaluará la calidad de las visualizaciones en términos de su efectividad para comunicar los resultados obtenidos. Se puede utilizar cualquier herramienta de visualización que esté a su disposición (e.g. [[https://matplotlib.org/|Matplotlib]], [[https://plotly.com/|Plotly]], [[https://d3-graph-gallery.com/|d3.js]], etc.) Las visualización deberían ser suficientes para ilustrar aspectos clave de los datos y llegar a conclusiones (o al menos conclusiones preliminares) sobre las preguntas del análisis. Algunos tipos de plots que pueden considerar son [[https://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_dispersi%C3%B3n|diagramas de dispersión]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_barras|diagramas de barras]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_caja|diagrama de cajas]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Histograma|histogramas]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_Sankey|diagramas de Sankey]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Mapa_de_calor|mapas de color]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Mapa_coropl%C3%A9tico|mapas coropléticos]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Categor%C3%ADa:Diagramas_estad%C3%ADsticos|etc.]]
+  * Resultados del análisis: presentar los resultados de las consultas a través de visualizaciones y discutir dichos resultados. Se evaluará la calidad de las visualizaciones en términos de su efectividad para comunicar los resultados obtenidos. Se puede utilizar cualquier herramienta de visualización que esté a su disposición (e.g. [[https://matplotlib.org/|Matplotlib]], [[https://plotly.com/|Plotly]], [[https://d3-graph-gallery.com/|d3.js]], etc.) Las visualización deberían ser suficientes para ilustrar aspectos clave de los datos y llegar a conclusiones (o al menos conclusiones preliminares) sobre las preguntas del análisis. Algunos tipos de plots que pueden considerar son [[https://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_dispersi%C3%B3n|diagramas de dispersión]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_barras|diagramas de barras]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_caja|diagramas de cajas]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Histograma|histogramas]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_Sankey|diagramas de Sankey]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Mapa_de_calor|mapas de color]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_tiempos|cronogramas]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Mapa_coropl%C3%A9tico|mapas coropléticos]], [[https://es.wikipedia.org/wiki/Categor%C3%ADa:Diagramas_estad%C3%ADsticos|etc.]]
   * Conclusiones: presentar las conclusiones relacionadas con las preguntas iniciales del proyecto a la luz de los resultados obtenidos con las distintas consultas.