Introducción a las visualizaciones interactivas
Alejandro Vidal
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License with ♥ CC BY-SA
Psicómetra & analista de datos
OWLMET
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Bajo nivel
Alto nivel
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Herramientas
Herramientas
Pros:
LA librería por excelencia
Altísima personalización (Data-Driven Documents)
Pros:
d3 sencillo
Contras:
Bajo nivel
Buen conocimiento de Javascript & co
Pros:
Poca curva de aprendizaje desde R
Crear interacciones es muy sencillo
Tiempo Real
Contras:
Sólo visualizaciones con servidor
Shiny server Pro para despliegues importantes
Pros:
Con servidor o sin servidor
Adaptada para Big Data
Tiempo Real
Librerías en R, Python, Julia, Scala...
Mucha flexibilidad (3 niveles de API)
Contras:
Documentación en construcción
Hay gente que denominaría a esto
diagrama de dispersión, pero...
...Realmente es una tabla. Aquí la tenéis mejor hecha:
Moraleja: Cualquier cosa no es visualizar datos
Pros:
LA librería por excelencia
Altísima personalización (Data-Driven Documents)
Pros:
d3 sencillo
Contras:
Bajo nivel
Buen conocimiento de Javascript & co
Pros:
Poca curva de aprendizaje desde R
Crear interacciones es muy sencillo
Contras:
Sólo visualizaciones con servidor
Shiny server Pro para despliegues importantes
Pros:
Con servidor o sin servidor
Adaptada para Big Data (Downsampling & Canvas)
Librerías en R, Python, Julia, Scala...
Mucha flexibilidad (3 niveles de API)
Contras:
Documentación en construcción
Conversación
realficticia
Que guay este superproyecto con _empresa molona_ con _muchos_ GB de datos. Pero hago una gráfica de puntos con una opacidad del 0.000001% por punto y tarda UNA HORA
¿Para qué queréis ese diagrama de puntos?
Es que tenemos más de dos variables.
:-| Ya... Bueno, ¿en qué terminal lo estáis reproduciendo?
Una tostadora con llamas a los lados y corriendo Windows 95
Ajá... Podéis hacer una rejilla y hacer un mapa de calor [downsampling]
¡¡Pero entonces no es sexy!!
¿Y si agrupáis los sujetos por proximidad? [downsampling II]
¡¡Pero entonces no es Big Data!!
Factores clave para elegir herramienta
¿Tiene que ser offline?
¿Cantidad de datos? ¿CPU?
Tiempo
(Quieren decir dinero)
Datos estáticos / dinámicos
Equipo(lenguajes y código heredado)
Shiny
NVD3, Bokeh, dimple
D3, NVD3, rCharts
Bokeh
D3
Shiny, dimple, rCharts
rCharts
Shiny, Bokeh, D3
Shiny, MPLD3
Los verdaderos puntos fuertes
Enlazado o Linking
- Existe enlazado de ejes: "todos los ejes se mueven a la vez"
- Enlazado de selección: "la selección en una gráfica se selecciona en otra"
Ayuda a explorar alta dimensionalidad
Análisis detallado de outliers o concentraciones
Los verdaderos puntos fuertes
Interactividad
- Puede ser sencilla, por ejemplo: zoom y selección
- Avanzada: con widgets. Inputs de parámetros o manipular datos
- Casos típicos: filtrar entidades y cambiar variables
Útil en contextos con interacciones complejas entre variables
Permites al usuario explorar los datos de forma autónoma
(te ahorras hacer mil gráficas)
Los verdaderos puntos fuertes
Animación
- Puede estar basada en servidor o en cliente ¡cuidado con la latencia!
- Ayuda en contextos de tiempo real
- ¡Por fin una cuarta dimensión!
Muy útil para tiempo real
MUY útil para representar tiempo
Sexy "vs" Funcional
Esto...
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es una tabla
Esto...
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también
Sexy "vs" Funcional
Esto...
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es un bonito salvapantallas
Sexy "vs" Funcional
y esto:
es Visualización de Datos (con mayúsculas, sí)
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Muchas
gracias
¿Preguntas? =)
Alejandro Vidal
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License with ♥ CC BY-SA
Psicómetra & analista de datos
OWLMET
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Introducción a las visualizaciones interactivas
By Doble Pensador
Introducción a las visualizaciones interactivas
Presentación breve para la Data Science Spain 2015. Demostración de las distintas librerías (con énfasis en R y Python) y ejemplos relevantes.
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