¡Casi un grado más de calor! Podría parecerte poco que la temperatura de Costa Rica haya incrementado en esa cifra en el último siglo. Sin embargo, ese pequeño cambio en el clima ha sido suficiente para alterar, lentamente, las condiciones de vida del país. La temperatura ha sido gradual, pero ha escalado significativamente desde finales del siglo pasado, cuando el termómetro ha sido más proclive a marcar los 25°C como promedio anual.
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.
Esta es mi lista de herramientas en línea y gratuitas favorita para visualizar datos. Si les es de utilidad este recurso, ¡Compartan la lista! Si tienen otras herramientas para recomendar, envíeme un tuit 🙂 a @HasselFallas
