Visualización de datos en R: qué es + ejemplos

Los datos están en todas partes a nuestro alrededor y se vuelve fundamental que los comprendamos. La visualización de datos es una herramienta poderosa que nos permite convertir datos sin procesar en representaciones visuales para que el cerebro humano los entienda más fácil y rápidamente.

Hoy en día, existen muchos programas, aplicaciones y software en línea que nos permiten crear fácilmente hermosas visualizaciones de datos con unos pocos clics. Todos vienen con diferentes capacidades y funcionalidades y requieren un conjunto de habilidades diferente para usarlos. En este artículo, nos centraremos en la visualización de datos de R. R es un lenguaje de programación y un entorno para computación estadística, análisis de datos gráficos e investigación científica.

El uso de R como plataforma de análisis de datos permite a los desarrolladores y científicos de datos crear varios tipos de visualizaciones para representar datos complejos y sin procesar con una codificación mínima.

En este artículo, lo guiaremos a través de los conceptos básicos del uso de R para la visualización de datos, enumeraremos las diferencias entre la visualización de datos en R y Python y le mostraremos ejemplos, para que pueda comprender mejor qué es la visualización de datos en R y cómo funciona.

¿Qué es la visualización de datos en R?

Crear visualizaciones de datos en R es una técnica para obtener información sobre datos con la ayuda de un medio visual. Al utilizar las diversas funcionalidades de R, puede crear visualizaciones de datos atractivas escribiendo solo unas pocas líneas de código. Para crear visualizaciones de datos, R proporciona varias bibliotecas de visualización, incluido ggplot2, que es uno de los paquetes más utilizados. Ggplot2 le permite crear casi cualquier tipo de gráfico y mejora la calidad y la estética de sus gráficos.

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¿Cómo crear visualización de datos en R?

Lo mejor en el proceso de creación de visualizaciones de datos con R es que no es necesario ser un programador de R ni un experto en análisis de datos. Hay muchos conjuntos de datos disponibles en R con los que puede trabajar, por lo que ni siquiera necesita preparar su propio conjunto de datos.

Este ejemplo de visualización de R utiliza el conjunto de datos naranja integrado para trazar la edad y la circunferencia del árbol.

ggplot(Orange) + geom_line(aes(x = age, y = circumference, color = Tree))

Resultando en esta visualización:

Las bibliotecas de visualización proporcionadas y los conjuntos de datos integrados son completos y cuentan con todo lo que necesita para experimentar con R para crear visualizaciones de datos y ver resultados instantáneos.

Visualización de la línea de tiempo R

Las visualizaciones de línea de tiempo de R son herramientas visuales que muestran una sucesión de eventos en orden cronológico. Las visualizaciones de la línea de tiempo son excelentes para informes y presentaciones de casos, y también pueden ser muy útiles en la industria de la salud al mostrar el curso clínico de un paciente y en la gestión de proyectos, donde se puede crear una línea de tiempo del proyecto con hitos.

Este ejemplo en R muestra cómo crear un marco de datos con Proyectos y Tareas, y cómo trazar los objetos de Tarea en una visualización de línea de tiempo de R.

df <- structure(list(Project = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Project 1", "Project 2"), class = "factor"), + Task = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("Task 1", + "Task 2"), class = "factor"), StartDay = c(1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 5L), StopDay = c(3L, 5L, 8L, 4L, + 5L, 6L)), .Names = c("Project", "Task", "StartDay", + "StopDay"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L)) df$Task <- factor(df$Task, levels(df$Task)[c(2,1)]) ggplot(data=df, aes(color=Task))+ geom_segment(aes(x=StartDay, xend=StopDay, y=Task, yend=Task),lwd=12)+ facet_grid(Project~.)+xlab("Days Allocated")+ylab("Tasks Lists")

Resultando en esta visualización de la línea de tiempo:

Las visualizaciones de la línea de tiempo de R a menudo se crean con la biblioteca ggplot2 en R Studio, donde se pueden agregar capas de detalles a estas visualizaciones usando colores, formas y otros elementos visuales para hacerlas más atractivas y fácilmente comprensibles.

Visualización del árbol R

El paquete R ggtree proporciona visualización programable de estructuras en forma de árbol y datos asociados. ggtree se diseñó originalmente para trabajar con árboles filogenéticos, pero luego se amplió para admitir otras estructuras similares a árboles, lo que amplía la aplicación de ggtree para presentar datos de árboles también en otras disciplinas. La biblioteca de R es otra biblioteca popular que incluye la función ctree() para representar visualizaciones de árboles de decisión. En este ejemplo, se representa un árbol de decisiones utilizando el conjunto de datos integrado de ReadingSkills.

library(party) input.dat <- readingSkills[c(1:105),] png(file = "decision_tree.png") output.tree <- ctree(nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score, data = input.dat) plot(output.tree)

Este código de ejemplo representará esta visualización R del árbol de decisión:

Los árboles de decisión, por ejemplo, se utilizan ampliamente para predecir un resultado a partir de un conjunto de características y pueden proporcionar predicciones con la precisión deseable sin dejar de ser fáciles de entender e interpretar.

Los modelos de árboles de decisión comprenden un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático; acostumbrarse a la simplicidad de estos modelos es un componente importante en la creación de estructuras basadas en árboles más complejas, como los árboles potenciados por gradientes.

Visualización de datos en R vs Python

Las herramientas para visualizaciones están disponibles tanto en R como en Python. Ambos nos brindan la capacidad de crear gráficos estadísticos complejos y atractivos para que podamos obtener información y aprender más sobre los datos que poseemos. Sin embargo, existen algunas diferencias clave entre los dos, por lo que si se pregunta qué idioma es la mejor opción para sus visualizaciones de datos, consulte los pros y los contras que hemos recopilado para ayudarle a tomar la mejor decisión para sus datos.

Al igual que R, Python también ofrece múltiples bibliotecas de visualización que incluyen muchas características diferentes. Los más populares incluyen Matplotlib, Seaborn y ggplot, que se basa en ggplot2 de R.

Las diferencias:

R es un lenguaje que se usa principalmente para el análisis de datos, mientras que Python es un lenguaje de programación de propósito general que también se puede usar para el análisis de datos, pero este no es su propósito principal. Ambos están bien equipados para la visualización de datos, pero personalizar gráficos en R es generalmente más fácil e intuitivo. R se creó para demostrar los resultados del análisis estadístico con el módulo de gráficos base que le permite crear gráficos y diagramas con facilidad, y también puede usar ggplot2 para diagramas más avanzados.

Pensamientos finales

A medida que las empresas sigan dependiendo de los datos para tomar mejores decisiones basadas en hechos, la importancia de la visualización de datos crecerá aún más. Y dado que las técnicas de visualización como cuadros y gráficos son más eficientes en términos de comprensión de datos en comparación con las hojas de cálculo tradicionales y los informes de datos obsoletos, herramientas como la visualización de datos de R son una necesidad para todo equipo multifuncional.

Sin embargo, incluso con la importancia de los datos y los conocimientos, ya no basta con tenerlos. Para desbloquear todo el potencial de los datos, debe convertirlos en acciones que se ajusten a su flujo de trabajo de operaciones diario. Puede pasar sin problemas de la información a la acción con Slingshot.

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