Instrucciones paso a paso para aprender los aspectos más básicos del lenguaje R. Dirigida a personas sin ningún conocimiento del lenguaje. Si quieres aprender R desde cero, esta publicación es para ti.
Este post ejemplifica tres formas de cargar y explorar los datos de la encuesta Casen 2022, la Encuesta de caracterización socioeconómica nacional.
Veremos cómo obtener resultados de la Casen a nivel de país, región y comuna, usando dos formas de aplicar el factor de expansión. El factor de expansión es necesario de aplicar para transformar los resultados de la muestra de la encuesta a cifras que tienen representación a los distintos niveles de agrupación geográfica.
Tutorial de introducción al paquete {dplyr} para la exploración y análisis de datos con R. Está dirigido a principiantes. En este tutorial veremos cómo explorar un conjunto de datos sociohabitacionales, y a crear nuevas variables.
Shiny es un paquete de R que permite crear aplicaciones web interactivas usando sólo código de R. En este tutorial introductorio veremos cómo crear una app Shiny básica y subirla a un servidor gratuito para que puedas compartirla.
Tutorial de introducción al paquete {dplyr} para la exploración y análisis de datos con R. Está dirigido a principiantes. En este tutorial veremos cómo explorar un conjunto de datos sobre población.
¿Desarrollaste una aplicación con Shiny, y quieres compartirla con el mundo? shinyapps.io es, en mi experiencia, el servicio más sencillo de usar para poder hacer públicas tus aplicaciones Shiny. Este post contiene instrucciones paso a paso para que publiques y compartas tus aplicaciones.
Instrucciones básicas para que descargues e instales R y RStudio, dirigidas a personas sin conocimientos previos o principiantes. ¡Es tu primer paso al mundo de la programación!
En este tutorial crearemos un mapa de una región de Chile, y sobre el polígono geográfico aplicaremos otros elementos geográficos como calles, avenidas y carreteras, obtenidos desde Open Street Map (proveedor de mapas online abierto y comunitario).
Esto puede servir para crear visualizaciones de datos espaciales minimalistas que de todos modos entreguen elementos urbanos de referencia para que les usuaries puedan ubicarse mejor espacialmente.
Usaremos {dplyr} para manipular los datos, el paquete {ggplot2} para visualización de datos, {sf} para tratamiento de elementos espaciales, {rnaturalearth} para obtener mapas de cualquier país o región del mundo, y {osmdata} para obtener datos estaciales desde Open Street Map (OSM) por medio de su API pública.
Este tutorial de R te explicará paso a paso a cómo obtener mapas de todo Chile usando el paquete
{chilemapas} desarrollado por Mauricio Vargas, y hacer gráficos con estos mapas usando {ggplot2}.
En la primera parte veremos cómo obtener los mapas y cómo visualizar datos comunales usando mapas en R.
Luego, nos enfrentaremos a un problema común que se tiene al graficar un mapa de la Región Metropolitana de Santiago, que tiene que ver con la diferencia entre los límites comunales reales de cada comuna y los límites urbanos de las comunas. Es la diferencia entre tener un mapa de la RM que abarque sectores rurales como Paine y que llegue hasta Argentina, o un mapa que demarque la zona urbana de Santiago, aproximadamente correspondiente a la zona que atravieza el anillo Vespucio.
En este script detallaré cómo descargar datos de estadísticas delictuales del Centro de Estudios y Análisis del Delito (CEAD) de Chile utilizando técnicas de web scraping en R. Las estadísticas disponibles en el sitio web de CEAD corresponden a los siguientes datos oficiales: Estadísticas Oficiales de Delitos de Mayor Connotación Social (DMCS), Violencia Intrafamiliar (VIF), Incivilidades y otros hechos informados por Carabineros y la Policía de Investigaciones de Chile al Ministerio del Interior y Seguridad Pública.