No soy muy bueno con la tecnología. Simplemente no entiendo las matemáticas. Es como un idioma extranjero. No puedo con esto.- Kirsten Crannell, Escuela Secundaria Newburyport
Dije esas cosas durante la secundaria, la preparatoria y la universidad, mientras evitaba todo lo relacionado con las ciencias, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas. Pero, con cada frase que pronunciaba, añadía un ladrillo al muro: un muro que se interponía entre mí y una carrera en ciencia, tecnología, ingeniería o matemáticas.
A pesar de reunirme con profesores y catedráticos, unirme a grupos de estudio y sentarme al frente de las aulas, el muro omnipresente me impedía avanzar. Otros percibieron mi falta de confianza en mí mismo:Simplemente no te metas en contabilidad, tal vez esto no sea para ti, no te lo puedo explicar de nuevo.
A pesar de mis esfuerzos, seguía sin entenderlo. Estaba convencido de mi incapacidad, por mucho que lo intentara.
No ayudó que mis profesores de matemáticas y ciencias hubieran sido hombres. Crecí creyendo que eran los hombres quienes destacaban en estas áreas, no las mujeres.
Una década después. Me encuentro trabajando como organizador de eventos para JMP, una empresa de software estadístico. Incluso después de mi primer año, seguía diciendo: "¡No me contrataron por mis habilidades técnicas!". Era una broma, pero seguía teniendo la misma conversación. Rodeado de gente tan brillante, me sentía como un impostor, el menos inteligente de la sala.
Pero con el paso del tiempo y al ver a colegas mujeres trabajando como desarrolladoras, ingenieras de sistemas y educadoras de software, empecé a ver el mundo STEM de forma diferente. Me vi como una parte importante de un equipo técnico. Y vi las posibilidades:Yo también estoy en esta habitación. ¡Estoy aquí y pertenezco!
Mi punto de inflexión
Trabajé junto a una educadora estadística que me dio la oportunidad de ser vulnerable. La vi enseñar a personas que nunca habían usado software estadístico. Observé su entusiasmo al ayudar a las personas a superar la brecha entre no haber abierto nunca JMP y tener confianza en lo que hacían. Eso me dio esperanza.
Poco a poco, el muro que me separaba de las ciencias, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas empezó a derrumbarse. Recibí apoyo y ánimo, y mi mentor no se rindió.
Al encontrar datos que me importaban, datos que me apasionaban, fue cuando ese muro finalmente cedió. Al explorar mis datos, un mundo completamente nuevo apareció ante mis ojos. ¡Y vaya, esa vista era hermosa! Estaba llena de gráficos de barras, nubes de palabras, mapas de árbol y más visualizaciones de datos que me resultaron sensatas.
Usando una analogía del esquí, todavía estoy en la pista de principiantes. Pero con práctica, tiempo y paciencia, confío en que llegaré a la pista diamante negro. Pueden suceder cosas maravillosas cuando dejas de interponerte en tu propio camino y empiezas a creer en ti mismo.
Mi tipo de datos
He oído a nuestro equipo de marketing decir que si tienes datos y eres curioso, eres un buen candidato para usar JMP. Una vez que encontré datos que me interesaban, bueno, ya saben adónde voy. Así es como lo conseguí.
Gestiono y organizo talleres prácticos mensuales que enseñan JMP a pequeñas organizaciones. Como alguien que se preocupa profundamente por hacer un buen trabajo y mejorar continuamente, me preguntaba qué podría aprender de la información de registro y los datos de la encuesta posterior al evento.
Datos de registro de eventos
Estas son las primeras preguntas que me hice al mirar los datos de inscripción para cada taller que organicé:
- ¿Cuál es mi tasa de asistencia?
- ¿Cuál fue la tasa de cancelación?
- ¿Qué sé de la gente que no apareció?
Al crear este gráfico de barras, observé que aproximadamente el 50 % de los inscritos asistieron, con una asistencia menor en julio, agosto y diciembre, probablemente debido a los días festivos y las vacaciones. Dado que estos cursos son gratuitos, prevemos una mayor tasa de inasistencia que en los cursos de pago. Este gráfico no me sorprendió.
Me pregunté: ¿Dónde se encuentran ubicados mis registrantes?
Al crear este gráfico de barras apiladas, observé que la mayoría de los inscritos provenían de California, lo cual no sorprende considerando el tamaño del estado. Pero lo sorprendente fue que el segundo estado con mayor número de inscritos fuera Massachusetts, un estado mucho más pequeño. Esto me indica dos cosas: los clientes de California y Massachusetts están más comprometidos que la mayoría, y los equipos de ventas de estos territorios están promocionando estos talleres a sus clientes. ¡Me encanta que nuestros profesionales de ventas colaboren con nosotros!
Mi última pregunta sobre los datos de registro: ¿A cuántas empresas únicas llegamos?
En un año, llegamos a 617 pequeñas organizaciones diferentes. El mapa de árbol muestra el porcentaje del total de registrados de cada empresa. Me encantan los mapas de árbol porque son informativos.yHermoso. Tenga en cuenta que anonimizamos los nombres de las empresas para ocultar su identidad.
Datos de la encuesta posterior al evento
Me apasionan igual, o incluso más, los datos que muestran las opiniones de los asistentes sobre los talleres. Antes de revisarlos, cabe destacar que las encuestas suelen tener una tasa de respuesta baja. Por lo tanto, al analizarlos, me centré en las respuestas en sí, no en el número.
La primera pregunta: ¿Qué tan satisfecho estuvo con el taller?
Hay muchas maneras de ver las respuestas, pero me gustó especialmente el mapa de calor. En un mapa de calor, el color muestra la variación desde muy satisfecho hasta algo insatisfecho; cuanto más oscuro es el color, más respuestas obtuvimos. Aunque teníamos una escala de cinco puntos para esta pregunta de la encuesta, este mapa muestra una escala de cuatro puntos porque nadie se mostró extremadamente insatisfecho. ¡Menos mal! Este mapa de calor también desglosa el taller por tipo: Acelerar JMP, Impulsar la calidad y Arrancar con JMP.
Graph Builder es mi herramienta JMP preferida para crear visualizaciones. JMP también incluye una herramienta para revisar datos de encuestas. Lo mejor es que los usuarios pueden mostrar los datos de diversas formas, según el resultado que mejor se adapte a sus necesidades y a las de su público.
- Gráfico de participación. Me gusta que este gráfico muestre el total de respuestas de esa encuesta junto con la visualización de las respuestas agrupadas, casi como un gráfico de barras apiladas. No me gusta no poder ver cuántas respuestas hubo para cada categoría, lo que me hace dudar sobre cuántos están muy satisfechos y cuántos están algo satisfechos.
- Gráfico de frecuencia.Me gusta que el cuadro de frecuencia haya separado cada categoría, pero me resultó difícil entender las respuestas totales para esas categorías.
Al ver los resultados visualizados de forma diferente, quizá prefiera un gráfico sobre otro. Mi preferencia fue usar el mapa de calor para la pregunta de satisfacción del taller.
Mi segunda pregunta: ¿Cómo fue el ritmo del taller?
Preferí ver los resultados del ritmo del taller a través del gráfico de participación. Con solo tres puntos, pude ver los datos con claridad. Y sabiendo que el taller JMP Accelerate estaba diseñado para usuarios de nivel intermedio a avanzado, no me sorprendió que los usuarios principiantes del curso consideraran que su ritmo era demasiado rápido.
La tercera pregunta: ¿Qué fue lo que encontraste más valioso?
Usé el filtro de datos local para alternar entre los tres talleres y ver cada nube de palabras. Requirió bastante limpieza, como agregar frases, recodificar palabras y añadir palabras vacías. El trabajo valió la pena; con consejos y trucos, práctica, DOE, análisis de datos y aprendizaje de nuevas funciones en JMP, todo salió a la luz en las nubes de palabras.
Una de las lecciones más importantes que aprendí en este proyecto fue darme cuenta de que tenía que depurar los datos antes de empezar a crear mis gráficos y responder preguntas. Mientras me familiarizaba con JMP y exploraba mis datos, cambié mi proceso muchas veces. Y constantemente me hacía preguntas para encontrar la mejor manera de representarlos. Las habilidades de cuestionamiento, análisis y resolución de problemas que siempre he tenido son parte integral de las ciencias, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM). Cuanto más trabajaba con mis datos, más aprendía.
Pero mi descubrimiento más significativo es que solo he empezado a explorar superficialmente lo que JMP puede hacer. Me entusiasma continuar mi viaje de exploración de datos y los invito a unirse a mí. Si mi historia de organizador de eventos convertido en entusiasta de los datos les ha ayudado a pensar de otra manera sobre su relación con las ciencias, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM), háganmelo saber. ¡Juntos podemos ser exploradores de datos!
