Descripción
En los últimos años, el desarrollo de tecnologías Web Front-end ha impulsado la creación de nuevas herramientas de visualización en R. Estas herramientas permiten una visualización interactiva y dinámica de datos en un navegador web, facilitando la exploración y análisis de resultados obtenidos mediante diversas técnicas. En este taller, aprenderemos sobre nuevas soluciones de visualización que permiten:
• La interpretación analítica de resultados
• Realizar una exploración visual e interactiva los datos.
• Mostrar la información de bases de datos en aplicaciones web multimedia.
• Realizar Data Storytelling de proyectos.
Objetivos
• Explorar las posibilidades de las representaciones interactivas.
• Crear visualizaciones interactivas, dinámicas y analíticas.
Agenda
1. Visualización Interactiva para la Descripción de Datos: Utilizaremos el paquete RJSplot para describir y explorar datos de forma interactiva.
2. Herramientas para la Visualización de Pruebas de Contraste, Técnicas de Clustering y Reducción Dimensional: Aplicaremos Rvisdiff para visualizar los resultados de pruebas de contraste. Utilizaremos looking4clusters para generar y explorar resultados de técnicas reducción dimensional y clustering.
3. Creación de Mapas Interactivos y Evolutivos en el Tiempo: Mediante el paquete evolMap representaremos la información de una base de datos sobre un mapa geográfico interactivo. Los datos se representarán sobre el mapa mediante marcadores, líneas o coropletas, que pueden adaptar su aspecto visual en función de la información de la base de datos, y mostrar su evolución en el tiempo.
4. Creación de Redes Analíticas y Dinámicas: Emplearemos el paquete netCoin para generar herramientas de visualización analítica que representan redes dinámicas conectadas a tablas de información.
5. Generación de una Web Multimedia desde una Base de Datos: Con las funciones gallery2 y netGallery2 de netCoin, crearemos una web multimedia que muestre una galería fotográfica vinculada a información detallada, facilitando su estudio y exploración.
Conclusión
Al finalizar este taller, los participantes habrán adquirido habilidades para crear y utilizar herramientas de visualización analítica avanzadas, mejorando significativamente su capacidad para explorar y presentar datos de manera interactiva y dinámica.
Financiación
D.B. ha sido financiado por el programa PTA (PTA2022-022270-I) del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades. La elaboración de los paquetes ha sido financiada por los siguientes proyectos: Analytic Networks for Dissemination and Research (PDC2022-133355-I00) y Network Coincidence Analysis (PGC2018-093755-B-I00), ambos financiados por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades.
| Afiliación (del autor) | Universidad de Salamanca |
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