{"id":3021,"date":"2024-04-24T08:23:34","date_gmt":"2024-04-24T07:23:34","guid":{"rendered":"https:\/\/app81.dev.madsys.com\/habilis\/lli\u00e7\u00f3\/5-3-procesado-de-datos-extraccion-de-conclusiones-y-presentacion-en-publico\/"},"modified":"2024-05-09T08:36:21","modified_gmt":"2024-05-09T07:36:21","slug":"5-3-procesado-de-datos-extraccion-de-conclusiones-y-presentacion-en-publico","status":"publish","type":"lesson","link":"https:\/\/habilis.ro-botica.com\/es\/llico\/5-3-procesado-de-datos-extraccion-de-conclusiones-y-presentacion-en-publico\/","title":{"rendered":"5.3. Procesado de datos, extracci\u00f3n de conclusiones y presentaci\u00f3n en p\u00fablico"},"content":{"rendered":"
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Tras analizar los datos y extraer conclusiones, viene una parte tanto o m\u00e1s importante: presentarlas en p\u00fablico para difundirlas. | Getty Images<\/figcaption><\/figure>\n

 <\/p>\n

Despu\u00e9s de la recolecci\u00f3n de datos hay que recuperarlos y visualizarlos. Lo haremos tal como os hemos ense\u00f1ado en el m\u00f3dulo 4, usando Orange Data Mining. Si vuestros datos estan geolocalizados por GPS pod\u00e9is usar este tutorial para extraer los mapas:<\/p>\n

Este ser\u00eda un ejemplo de mapa de ruido geolocalizado realizado con una \u00fanica toma de datos temporal:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Si ten\u00e9is encuestas realizadas en hojas de c\u00e1lculo excel o Google Spreadsheet pod\u00e9is pasarlas al formato tipo csv, que Orange Data Mining puede leer.<\/p>\n

Localizando los puntos conflictivos<\/h3>\n

A partir de los gr\u00e1ficos (o mapa) generados pod\u00e9is empezar a analizarlos y a sacar conclusiones, comparando por ejemplo los l\u00edmites de ruido o de calidad del are recomendables con los datos obtenidos. Pod\u00e9is preguntaros un sinf\u00edn de cosas: \u00bfEn qu\u00e9 momentos la temperatura tiene un descenso no esperado? \u00bfCu\u00e1ndo hay m\u00e1s part\u00edculas en suspensi\u00f3n en el aire y por tanto m\u00e1s contaminaci\u00f3n atmosf\u00e9rica? \u00bfCoincide que justo hay m\u00e1s temperatura cuando incide el sol de forma demasiado directa sobre el patio?<\/p>\n

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\n
La clave aqu\u00ed es pasar del dato abstracto medido al causante del problema y a su posible soluci\u00f3n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/blockquote>\n

En el caso del mapa de ruido, se pueden identificar cu\u00e1les son los puntos con m\u00e1s tr\u00e1fico, la industria o las obras. Se pueden comparar diferentes or\u00edgenes de ruido. \u00bfHay m\u00e1s ruido por la f\u00e1brica o por la obra o por el patio de la escuela?<\/p>\n

 <\/p>\n

Difusi\u00f3n y propuestas de soluci\u00f3n<\/h3>\n

Por \u00faltimo queda difundir los resultados de nuestro an\u00e1lisis y proponer solucions, que pueden salir de la propia comunidad educativa o vecinal.<\/p>\n

Para preparar vuestras presentaciones, Orange Data Mining permite exportar gr\u00e1ficas y hacer presentaciones o un poster que permite presentar de forma visual y atractiva los datos realizados.<\/p>\n

Es posible utilizar otros programas para visualizarlos, como por ejemplo processing.<\/p>\n

Se puede conversar, en funci\u00f3n del contexto, con las asociaciones vecinales, la direcci\u00f3n de la escuela, el Ayuntamiento, el departamento de educaci\u00f3n de tu comunidad aut\u00f3noma u otros consorcios relevantes y trazar el plan de acci\u00f3n.<\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Tras analizar los datos y extraer conclusiones, viene una parte tanto o m\u00e1s importante: presentarlas en p\u00fablico para difundirlas. | ... <\/a>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_initial_content":"","_new_post":false,"_quiz_has_questions":false,"_lesson_complexity":"easy","_lesson_length":10,"_lesson_course":3068,"_lesson_preview":"preview"},"lesson-tag":[],"class_list":["post-3021","lesson","type-lesson","status-publish","hentry","module-unidad-didactica-5-ahora-vamos-a-sentir-nuestro-barrio-3h","post"],"acf":[],"yoast_head":"\n5.3. 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