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La visualización de datos es crucial en el análisis de datos, ya que ayuda a entender y comunicar los resultados de manera efectiva. Python ofrece varias bibliotecas como matplotlib, seaborn, ggplot y plotly para la visualización de datos. Este tutorial se centra en plotly, un conjunto de herramientas basado en la web para crear gráficos interactivos y potentes. Permite la creación de subgráficos para mostrar múltiples pistas o columnas en la visualización de datos de registros de pozos. Plotly es conocido por su interfaz fácil de usar y la facilidad para generar gráficos visualmente atractivos e interactivos.
