Muestras de algunos proyectos que he realizado como analista de datos y desarrollador de R, y que consisten principalmente en aplicaciones web para la visualización y exploración de datos usando el lenguaje de programación R, la suite de paquetes para ciencia de datos Tidyverse, y el paquete de desarrollo de aplicaciones web Shiny.
Probando un poco de arte generativo en {ggplot2}. La idea era generar gráficos que parecieran nubes o humo.
Tomé el dataframe iris, configuré algunos elementos aleatorios en el gráfico, le agregué un efecto de desenfoque a los puntos, y luego hice un loop que genera 9 gráficos con parámetros aleatorios.
Con motivo de las elecciones municipales, estuve generando algunas visualizaciones ”en tiempo real” de los resultados de las elecciones de alcaldías. Los datos de conteo de votos los fui obteniendo minuto a minuto mediante web scraping con {RSelenium}, que permite programar un navegador web para que interactúe con un sitio como si fuera humano. Finalmente desarrollé un sistema que, con un solo comando, ejecutaba el scraping, la limpieza y procesamiento de los datos, y retornaba tablas y gráficos listos para compartir.
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.