Hoy fue el lanzamiento del Sistema de Indicadores y Estándares Territoriales (SIET), y durante su exposición, Rodolfo Arriagada presentó este gráfico exploratorio que hicimos en conjunto. El gráfico ubica las 346 comunas del país en un plano según su porcentaje de acceso al agua potable y el porcentaje de red vial pavimentada.
He estado retocando algunos aspectos de este blog. Quería contarles los principales cambios: tablas de contenido en todas las publicaciones, nuevos shortcodes, nuevo tema de colores para bloques de código, resultados de búsqueda con resúmenes de posts, y más.
Las tablas de datos o dataframes son la estructura de información principal que usamos en R. En este post veremos cómo crear dataframes sencillos a mano de dos formas: usando la función base data.frame() y la función tribble().
Calcular estadísticos descriptivos, como promedio, mediana y cuartiles, es un paso inicial de la exploración de datos. En este post aprendemos varias formas de calcular descriptivos personalizables a todas las variables de tu dataframe al mismo tiempo.
Estoy haciendo hace varios días un sitio llamado Aprende R. La idea es agrupar en un sólo lugar todos los posts y tutoriales orientados a principiantes que tengo. Quiero que sea una guía clara para el aprendizaje autodidacta de R para el análisis de datos, y lo pienso también como algo que me puede motivar más a seguir escribiendo tutoriales y mejorando los que ya tengo.
Los datos pueden existir en distintos formatos o estructuras, y el poder transformar los datos entre distintas estructuras es una habilidad clave. En este tutorial aprenderemos a usar las funciones pivot_longer() y pivot_wider() del paquete {tidyr} para cambiar entre formatos de datos ancho (wide) y largo (long).
Para hacer más ameno tu trabajo en R, qué tal si haces que te aparezcan fotos de gatos como bienvenida? Sigue estas instrucciones para darle un toque divertido a tu RStudio.
Me gustaría que existiera un grupo donde gente que use o aprenda R, ya sea en espacios profesionales, académicos o como hobby, puedan conversar, mostrar lo que hacen, compartir aprendizajes y darnos retroalimentación.
Con el paquete
{surveydown} podemos crear encuestas desde R gratis, cuyas respuestas se almacenan en una base de datos también gratuita. Así, no necesitas depender de un servicio para generar la encuesta, ni tampoco tener que pagar para poder crearla o publicarla. En este tutorial te explico cómo hacerlo paso a paso.
Se puede configurar R para que haga cosas automáticamente al iniciarse. Esto se logra creando un archivo .Rprofile, que es un script de R que se ejecuta automáticamente cuando se inicia la sesión.
Los conectores o pipes son símbolos que nos permiten encadenar varias operaciones. En inglés, pipe significa literalmente ’tubería’, porque la idea es que los datos fluyan a través de una serie de pasos. En esta guía comprenderemos cómo se usan los conectores, y cómo pueden ayudarnos a escribir mejores análisis.
En una nueva fecha electoral en Chile, apliqué el código que he usado en elecciones pasadas para obtener los datos del Servicio Electoral en tiempo real para así ir generando gráficos, tablas y mapas con los resultados preliminares.
Las aplicaciones Shiny funcionan con un servidor detrás, que es el proceso de R que realiza los cálculos necesarios para mostrar tus contenidos. Por lo mismo, estas aplicaciones no pueden estar conectadas por siempre. Lo bueno es que podemos personalizar el mensaje de desconexión de la app para que les usaries entiendan mejor que la app requiere recargarse.
Éste es un proyecto personal de visualización de datos que realiza un cruce entre distintas fuentes de datos para ver la correlación entre la cobertura mediática de casos de delincuencia en Chile en comparación con las estadísticas mensuales de delitos en el país.
Acabo de publicar una actualización a mi app de visualización de estadísticas delictuales. Es una aplicación tipo dashboard que presenta visualizaciones de los datos oficiales de casos policiales. La app se actualizó a los datos más recientes a la fecha: junio de 2025, publicados en la plataforma de estadísticas delictuales del Centro de Estudios y Análisis del Delito.
Comparto un poco de mi trabajo como analista de datos. En esta oportunidad me pidieron hacer mapas que visualizaran las propuestas de Áreas Metropolitanas en distintas regiones de Chile, junto a algunas estadísticas relacionadas.
{reactlog}Las aplicaciones Shiny funcionan con reactividad: una cadena de causalidad que va desde los inputs de tu app, pasando por las expresiones reactivas (objetos de R que se actualizan automáticamente cuando cambian sus dependencias), hasta los outputs que se muestran en la interfaz de usuario. Con {reactlog} puedes explorar visualmente esta cadena o red de dependencias, para entender cómo tu aplicación se va generando, analizar las dependencias entre elementos, y buscar posibles optimizaciones.
Llevo varios años trabajando con datos, tanto en el sector privado, como independiente y en el sector público, y hay algo que es una constante: siempre te van a pedir hacer cambios! Por eso, para estos trabajos no basta con “hacer” el resultado de principio a fin (un reporte, etc.), porque cualquier cambio (en datos/cálculo/salidas) implicaría “re-hacer” el trabajo…
En este post innecesariamente largo les comento mi irracional alegría de haber programado en R+Shiny un buscador para este mismo sitio (funcionalidad que ya se estaba volviendo muy necesaria). En menos de media hora ya tenía un producto mínimo funcional gracias a lo simple que es programar con R. Esta funcionalidad nueva va a ayudar a poder encontrar posts sobre cualquier tema, sobre todo para mí, que uso este blog a diario para copiar y pegar mi propio código 😂
{waldo} es un paquete de R para encontrar diferencias entre objetos y conjuntos de datos. Es muy útil para solucionarnos problemas comunes que generalmente intentamos resolver a mano (o a ojo, jaja). Aprende a usarlo con algunos ejemplos prácticos.