Este es el tercer artículo de la serie sobre cómo usar ggplo2 en R para diseñar mejores gráficos periodísticos. En esta ocasión te mostraré cómo crear un mapa de árbol o tree map.

Este es el tercer artículo de la serie sobre cómo usar ggplo2 en R para diseñar mejores gráficos periodísticos. En esta ocasión te mostraré cómo crear un mapa de árbol o tree map.
En este segundo post te daré algunos trucos extra para aplicar, esta vez, en los diagramas de dispersión. En este ejemplo te guiaré para crear uno de estos gráficos con el estilo que emplea el renombrado semanario The Economist. Si no leíste el primer artículo de esta serie, lo puedes acceder aquí: Siete pasos para mejorar tus gráficos de barras con ggplot2 en R
Una de mis herramientas predilectas es R y sus librerías para visualizar datos. Justamente en este artículo te guiaré en el uso de una de las librerías más famosas: la versátil ggplo2. Antes de empezar te dejo algunos conceptos base relevantes.
Para mí, el análisis de datos y la visualización son hermanas siamesas, siempre están unidas. Simultáneamente, la visualización es una herramienta de análisis de datos y una herramienta de comunicación visual. Como herramienta de análisis, la visualización sirve para encontrar ángulos noticiosos que suelen quedar ocultos entre tablas dinámicas o cruzadas. Como herramienta de comunicación, la visualización facilita al receptor la comprensión de un tema complejo.
En este artículo cuento mi propia experiencia de amor y odio con la matemática y cómo esa fobia, que desarrollé en la adolescencia, me hizo renunciar a una carrera de ingeniería para dedicarme al periodismo y la comunicación. Afortunadamente, en la universidad, la Estadística me devolvió la pasión por los números y desde hace más de una década mezclo el periodismo con el análisis de datos. Ayudando a otros periodistas, también, a vencer el miedo a trabajar con hojas de cálculo.
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