Una de las dificultades más frecuentes en el análisis de datos es poder acceder a datos censales, porque su tamaño suele ser muy grande para la mayoría de los computadores, o bien imposible de abrir con programas como Excel. En este tutorial veremos cómo cargar los datos del Censo 2024 de Chile con R, accediendo a bases de datos de millones de observaciones para calcular estadísticas poblacionales sin colapsar nuestros computadores.
Segundo curso gratuito de introducción a R enfocado en las ciencias sociales. En este curso de tres sesiones aprenderemos a usar R para analizar datos sociales, revisando lo básico de la visualización de datos, y explorando aspectos básicos de la creación de mapas con R.
Al desarrollar aplicaciones web Shiny, tenemos que considerar que van a ser visitadas desde distintos dispositivos: celulares, tablets, computadores grandes, computadores pequeños… Por eso es importante diseñarlas pensando en la reactividad. Si bien Shiny crea aplicaciones reacgtivas, puede ser útil usar el ancho de la ventana para adaptar los contenidos de la app: mostrar u ocultar elementos, ajustar los gráficos, cambiar un layout, o elegir qué visualización presentar según si el usuario está en un computador de escritorio o en un dispositivo móvil.
A veces, cuando estoy haciendo una visualización con {ggplot2}, calculo mal los datos o aplico mal una geometría, y obtengo un gráfico tan horrible que le tomo una foto. Aquí voy a mantener una galería de errores de visualización de datos tan horribles que merecen ser registrados para la posteridad.
{ggplot2}Existen muchas extensiones para {ggplot2} desarrolladas por la comunidad, que le agregan nuevas funcionalidades, formas de visualizar datos, mejoras, paletas de colores y más. En esta publicación compartiré las extensiones de {ggplot2} que más uso y/o que recomiendo.
El Índice de Brechas de Género es un nuevo instrumento estadístico desarrollado por la Subdere, diseñado para medir brechas de género a nivel comunal y regional en el país. El IBG se basa en 52 indicadores de nivel comunal y regional, que abarcan las dimensiones de cultura, educación, salud, laboral, participación y social. Se realizaron búsquedas exhaustivas de datos sociales de nivel comunal que cuenten con desagregación de género, incluyendo múltiples solicitudes de datos por ley de transparencia a servicios públicos. Así, hemos desarrollado una plataforma de visualización de datos única en la cantidad de información con perspectiva de género disponible, además complementada con interpretaciones teóricas y conceptuales de cada indicador.
Para mi blog personal quise crear publicaciones que muestren los libros que he leído cada año, los cuales registro en mi cuenta de Goodreads. Así que usamos R para generar cuadrículas de libros por año, incluyendo la descarga automática de las portadas de los libros. Ésta es una de las gracias de Quarto: incluir código de R dentro de tus documentos, páginas web o publicaciones de blog, para generar contenido basado en datos.
Ya está disponible la plataforma de visualización de los resultados del Estudio de Brechas Comunales de la Subsecretaría de Desarrollo Regional y Administrativo (Subdere). Este proyecto fue desarrollado íntegramente en R, al igual que la plataforma interactiva. Este estudio mide brechas en infraestructura y servicios a través de 59 indicadores de nivel comunal, tomando en consideración las diferencias territoriales de comunas urbanas, mixtas y rurales.
La próxima semana tendremos la primera reunión del grupo de usuari@s de R de Santiago, Chile. La idea es crear un espacio de aprendizaje y apoyo entre personas que usan R en el país, para compartir lo que hacemos, aprender de lo que hacen otras personas, y apoyarnos en conjunto.
Podemos usar la IA para transformar textos de cualquier tipo en datos estructurados. Esto significa que puedes convertir entrevistas, reseñas, opiniones, correos, noticias y más en bases de datos con la información que necesitas debidamente ordenada en filas y columnas. En ese tutorial usaremos modelos de lenguaje para extraer datos estructurados a partir de noticias reales.
Chatear con modelos de lenguaje (LLM) o IAs puede tener muchos usos para el análisis de datos: generar código de R para tus análisis, visualizaciones o exploraciones de datos; interpretar datos que describan tus análisis o resultados; convertir texto en datos estructurados, como entrevistas, noticias o contenido web; hacerle consultas sobre tus datos y que te ayude a interpretar, y más. Usar IA directamente desde R ayuda a mantener una documentación de nuestro análisis, integrar IA en nuestro procesamiento de datos, usar IA de manera reproducible, y usar directamente los resultados de la IA en nuestros flujos de trabajo.
Una tarea común en al trabajar con datos (y también en la computación en general) es necesitar renombrar muchos archivos. Podemos usar R para automatizar este tipo de tareas repetitivas; un ejemplo de que R no es sólo un lenguaje para análisis de datos.
Conjunto de visualizaciones que exploran los datos de egresos médicos del Ministerio de Salud de Chile, distinguiendo entre intentos de suicidio y suicidios consumados. Los gráficos buscan describir las diferencias de género en el fenómeno del suicidio, mostrando desigualdades en la cantidad de intentos y en las víctimas fatales, pero también en los métodos utilizados por hombres y mujeres.
En un post anterior vimos cómo usar R para producir textos basados en datos. En este post veremos cómo usar un modelo de lenguaje (LLM) o IA para interpretar datos directamente desde R, pero también usaremos la IA para generar código de R y reutilizarlo. Moraleja: es mejor pedirle código a la IA que pedirle respuestas y arriesgarte a errores o alucinaciones!
{printtree} en REste paquete crea árboles de las carpetas de tus proyectos, que sirven para tener una visión general de la estructura de tus proyectos. Esto puede ser útil de incluir en informes, reportes o documentación de proyectos en los que trabajes, para dejar por escrito la estructura del proyecto.
Cuando trabajas con código, lo mejor es que lo organices para que sea más fácil de entender y más fácil de mantener. Esto, a su vez, reducirá tu carga mental, te volverá más eficiente, y tu yo del futuro te lo agradecerá. En este tutorial te doy algunos consejos para lograrlo usando scripts separados, creando funciones, y haciendo loops para evitar la repetición y mejorar la legibilidad de tu código.
Luego de explorar o procesar un conjunto de datos, toca presentar los resultados. Si bien esto nos hace pensar en gráficos, tablas o reportes, el texto también es una forma de comunicar resultados que puede ser optimizada mediante la programación. En este tutorial veremos cómo redactar textos a partir de datos, incluso redactar párrafos complejos que describan la información de múltiples observaciones, usando los resultados oficiales de las preguntas de género del Censo 2024.
Existen muchas herramientas para analizar datos, pero hay algo que casi todas tienen en común: la programación. En este curso enseño lo básico de programación en R desde cero, orientado a las ciencias sociales y humanidades. Las diapositivas, el código y las grabaciones están disponibles!
{ggplot2}Me pidieron reproducir con R un gráfico de puente que habían hecho en Excel, para poder crear decenas de versiones del mismo gráfico a partir de datos distintos y/o actualizados. En este post veremos cómo hacer gráficos de puente con R, que son gráficos donde las barras representan el cambio de un valor original en el tiempo, o bien, la contribución de varias cifras a un valor final, en la forma de barras escalonadas.
{ggplot2}Un gráfico ternario es una visualización de datos que representa tres variables numéricas dentro de un triángulo. En este post usaremos el paquete {ggtern} para crearlos con R y {ggplot2}.