Sobre este post Estamos creando mapas de datos que muestran los cambios durante un período de tiempo para diferentes países y orientado a todo tipo de ciudades. Esto básicamente significa que necesitamos mapear cualquier región del mundo con R. Hoy en día existen todo tipo de paquetes y técnicas para hacerlo. Quiero compartir la estrategia que utilicé con ggplot2 y maps, utilizando el soporte de Open Street Map para obtener las coordenadas de las ciudades y finalmente hacerlo interactivo con shiny.

Introducción El análisis exploratorio de datos (EDA en inglés, “Exploratory Data Analysis”) es una de las herramientas más útiles en varias áreas de análisis de datos. El concepto de EDA ha sido utilizado popularmente en los últimos años para referirse a los procesos de exploración primaria de un grupo de datos. Por lo tanto, no existe una fórmula o receta para realizar una exploración, sea general o exhaustiva. Una exploración correcta depende de las habilidades del analista tanto para entender los datos como para utilizar las herramientas adecuadas.

Pueden encontrar todas las publicaciones en este tema bajo la etiqueta maps-app (incluyendo las versiones en inglés). También pueden encontrar el estado actual del proyecto en mi GitHub repo mapic. Sobre esta entrada Cuando nos preparamos para una entrevista de trabajo, una de las preguntas que más recomiendan preparar es “Menciona el proyecto del que estés más orgulloso?”. Personalmente nunca me han hecho esa pregunta en una entrevista de trabajo pero me mantuvo pensando.

Acerca de este post. Este es mi primer post en español. Es en realidad la traducción de un post que escribí originalmente en inglés hace un par de meses. Pueden ver el post original aqui. Espero que sea útil para la comunidad hispanohablante de usuarios de R. Este post se basa en un trabajo reciente donde mi tarea fue la revisión y depuración de piezas de código pequeñas o simples que pueden resultar en consejos prácticos y rápidos para otros usuarios de R, especialmente principiantes o personas sin mucha experiencia en el uso de R.