Visualización de Datos en R: Qué Es + Ejemplos

Los datos están en todas partes y es fundamental que los entendamos. La visualización de datos es una herramienta poderosa que nos permite convertir datos sin procesar en una representación visual para que los datos sean más fáciles y rápidos de entender por el cerebro humano.

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

Utilizar R como plataforma de análisis de datos permite que desarrolladores y científicos de datos creen diversos tipos de visualizaciones para representar datos complejos y sin procesar con una codificación mínima.

En este artículo, le mostraremos los fundamentos del uso de R para la visualización de datos, enumeraremos las diferencias entre la visualización de datos en R frente a Python y mostraremos ejemplos, para que pueda entender 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 de datos con la ayuda de un medio visual. Al utilizar las diversas funcionalidades de R, puede crear visualizaciones de datos atractivas escribiendo solo algunas líneas de código. Para crear visualizaciones de datos, R proporciona varias bibliotecas de visualización, incluida 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.

Prueba Slingshot

¿Cómo crear una visualización de datos en R?

Lo mejor del proceso de crear visualizaciones de datos con R es que no necesita 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 en R utiliza el conjunto de datos Orange integrado para representar la edad del árbol y la circunferencia del árbol.

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

Lo que resulta en esta visualización:

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

Visualización de escala temporal en R

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

Este ejemplo en R muestra cómo crear un marco de datos con Proyectos y Tareas, y representar los objetos de Tarea en una Visualización de escala temporal en 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") 

Lo que resulta en esta visualización de escala temporal:

Las visualizaciones de escala temporal en R a menudo se crean con la biblioteca ggplot2 en R studio donde se pueden agregar capas de detalle a estas visualizaciones usando colores, formas y otros elementos visuales para hacerlas más atractivas y fáciles de entender.

Visualización de árbol en R

El paquete de R ggtree proporciona visualización programable de estructuras tipo árbol y datos asociados. ggtree fue diseñado originalmente para funcionar con árboles filogenéticos, pero posteriormente se ha ampliado para admitir otras estructuras tipo árbol, lo que extiende la aplicación de ggtree para presentar datos de árbol en otras disciplinas también. La biblioteca de R party es otra biblioteca popular que incluye la función ctree() para representar visualizaciones de árboles de decisión. En este ejemplo, se representa un árbol de decisión utilizando el conjunto de datos readingSkills integrado.

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 de árbol de decisión en R:

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 precisión deseable mientras siguen siendo fáciles de entender e interpretar.

Los modelos de árbol de decisión comprenden un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático, acostumbrarse a la simplicidad de estos modelos es un paso de construcción importante en la creación de estructuras basadas en árboles más complejas, como árboles impulsados por gradiente.

Visualización de datos en R frente a Python

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

Como R, Python también ofrece múltiples bibliotecas de visualización que vienen empaquetadas con muchas características diferentes. Los más populares incluyen Matplotlib, Seaborn y ggplot, que se basan en ggplot2 de R.

Las diferencias:

R es un lenguaje que se utiliza 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 fue construido 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 gráficos más avanzados.

Pensamientos finales

A medida que las empresas continúan confiando en datos para tomar decisiones mejores y basadas en hechos, la importancia de la visualización de datos seguirá creciendo. Y como las técnicas de visualización como gráficos y diagramas son más eficientes en términos de comprensión de datos en comparación con hojas de cálculo tradicionales e informes de datos obsoletos, herramientas como la visualización de datos en R son una necesidad para cada equipo multifuncional.

Sin embargo, incluso con la importancia de los datos e información, simplemente tenerlos ya no es suficiente. Para desbloquear todo el potencial de los datos, debe convertir esos datos en acciones que se ajusten a su flujo de trabajo de operaciones diarias. Puede hacer la transición sin problemas de información a acciones con Slingshot.

Con Slingshot, puede analizar datos, crear hermosas visualizaciones de datos, colaborar con todos en su organización y gestionar todos sus proyectos con facilidad, todo desde la misma plataforma.

¿Interesado en aprender más? Prueba Slingshot gratis y ve cómo puede ayudarte a aprovechar información procesable mientras hace que sea más fácil para tu equipo utilizar datos, cultivar una cultura impulsada por datos y mejorar la productividad.