Curso Análisis y visualización de datos

sl.ugr.es/bigdata

Tufte: principios para visualización de datos

Integridad

Tasa datos/tinta alta

Eliminación de chartjunk

Alta densidad de datos.

Lo que veremos

  1. Una gramática para gráficos: ggplot2
  2. Creando informes automáticamente
  3. Usando herramientas online de visualización

ggplot2

Una gramática para gráficos que facilita las presentaciones.

> install.packages("ggplot2")

Datos: Elecciones UGR

sl.ugr.es/bdw_1

R/qplot.R

library(ggplot2)
elecciones <- read.csv('../data/resultadoselecciones2015.csv')
qplot(elecciones$Sector, elecciones$Votos,
    color=elecciones$Candidato)
qplot(elecciones$Sector, elecciones$Votos,
    color=elecciones$Candidato,size=elecciones$Votos)
qplot(data=elecciones, x=Sector, y=Votos,
    geom="bar",stat="identity", fill=Candidato)
ggsave("qplot-bar.png")
info en barras 
qplot(data=elecciones, x=Sector, y=Votos,
    geom="bar",stat="identity", fill=Candidato, 
    facets=Candidato~Sector)
info en facetas 
## Publicaciones
```{r, echo=FALSE, message=FALSE,results='hide',warning=FALSE}
library(ggplot2)
library(reshape2)
publicaciones.UGR 
    <- investigacion.UGR[investigacion.UGR$Tipo.de.Estadística=="Publicaciones ISI",]
publicaciones.UGR.year 
    <- melt(publicaciones.UGR,id.vars=1:2,variable.name="year")
pubs.WOS 
    <- publicaciones.UGR.year[publicaciones.UGR.year$Denominación 
        == "No. pub. WoS (Thomson)",]
pubs.WOS$value <- as.integer(pubs.WOS$value)
qplot(data=pubs.WOS,x=year,y=value)
```
con gráfico

ggplot()

ggplot() + geom_point(data=pubs.WOS, aes(x=year, y=value))

+ combina gráficos

ggplot()
    +geom_point(data=pubs.WOS,
       aes(x=year,y=value,color='Todas'))
    +geom_point(data=pubs.WOS.citables,
       aes(x=year,y=value,color='Citables'))
Con ggplot

Cambiando colores, ejes, títulos...

docs.ggplot2.org/current/

ggthemes: Tufte (y más) para ggplot2

Usando Plotly para generar gráficos JS

votos.claustro <- read.csv("../data/claustro.csv")
votos.plot <- ggplot()
	      +geom_bar(data=votos.claustro,
	                aes(x=reorder(Nombre,-Votos),y=Votos,fill=Votos),stat='identity')
	      +theme_tufte()
	      +theme(axi s.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) 
plot_ly(votos.plot)