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Estudio de Caso 3: Visualización de Datos

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Introducción

En este estudio de caso, aplicaremos los conocimientos adquiridos sobre visualización de datos para analizar un conjunto de datos real. Utilizaremos tanto las capacidades gráficas básicas de R como las avanzadas de ggplot2 y plotly para crear visualizaciones informativas y atractivas.

Objetivos

  1. Comprender el conjunto de datos: Exploraremos el conjunto de datos para entender su estructura y contenido.
  2. Crear visualizaciones básicas: Utilizaremos las funciones gráficas básicas de R para crear gráficos simples.
  3. Utilizar ggplot2 para visualizaciones avanzadas: Crearemos gráficos más complejos y personalizados con ggplot2.
  4. Crear visualizaciones interactivas con plotly: Convertiremos gráficos estáticos en interactivos usando plotly.

Conjunto de Datos

Para este estudio de caso, utilizaremos el conjunto de datos mtcars, que viene incluido en R. Este conjunto de datos contiene información sobre diferentes modelos de automóviles, incluyendo variables como el consumo de combustible, el número de cilindros, la potencia, entre otros.

# Cargar el conjunto de datos
data(mtcars)
head(mtcars)

Exploración del Conjunto de Datos

Antes de crear visualizaciones, es importante explorar el conjunto de datos para entender su estructura y contenido.

# Resumen del conjunto de datos
summary(mtcars)

# Estructura del conjunto de datos
str(mtcars)

Visualizaciones Básicas

Gráfico de Dispersión

Un gráfico de dispersión es útil para visualizar la relación entre dos variables numéricas.

# Gráfico de dispersión entre el consumo de combustible (mpg) y la potencia (hp)
plot(mtcars$mpg, mtcars$hp, 
     main = "Relación entre Consumo de Combustible y Potencia",
     xlab = "Consumo de Combustible (mpg)",
     ylab = "Potencia (hp)",
     pch = 19, col = "blue")

Histograma

Un histograma muestra la distribución de una variable numérica.

# Histograma del consumo de combustible (mpg)
hist(mtcars$mpg, 
     main = "Distribución del Consumo de Combustible",
     xlab = "Consumo de Combustible (mpg)",
     col = "lightblue", 
     border = "black")

Visualizaciones con ggplot2

Gráfico de Dispersión

library(ggplot2)

# Gráfico de dispersión con ggplot2
ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = hp)) +
  geom_point(color = "blue") +
  labs(title = "Relación entre Consumo de Combustible y Potencia",
       x = "Consumo de Combustible (mpg)",
       y = "Potencia (hp)")

Histograma

# Histograma con ggplot2
ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) +
  geom_histogram(binwidth = 2, fill = "lightblue", color = "black") +
  labs(title = "Distribución del Consumo de Combustible",
       x = "Consumo de Combustible (mpg)",
       y = "Frecuencia")

Gráfico de Barras

Un gráfico de barras es útil para visualizar la distribución de una variable categórica.

# Convertir la variable 'cyl' a factor
mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl)

# Gráfico de barras con ggplot2
ggplot(mtcars, aes(x = cyl)) +
  geom_bar(fill = "lightgreen", color = "black") +
  labs(title = "Distribución del Número de Cilindros",
       x = "Número de Cilindros",
       y = "Frecuencia")

Visualizaciones Interactivas con plotly

Gráfico de Dispersión Interactivo

library(plotly)

# Convertir el gráfico de dispersión de ggplot2 a plotly
p <- ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = hp)) +
  geom_point(color = "blue") +
  labs(title = "Relación entre Consumo de Combustible y Potencia",
       x = "Consumo de Combustible (mpg)",
       y = "Potencia (hp)")

ggplotly(p)

Histograma Interactivo

# Convertir el histograma de ggplot2 a plotly
p_hist <- ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) +
  geom_histogram(binwidth = 2, fill = "lightblue", color = "black") +
  labs(title = "Distribución del Consumo de Combustible",
       x = "Consumo de Combustible (mpg)",
       y = "Frecuencia")

ggplotly(p_hist)

Ejercicio Práctico

Ejercicio 1: Gráfico de Cajas

Crea un gráfico de cajas para visualizar la distribución del consumo de combustible (mpg) para cada número de cilindros (cyl).

# Solución
ggplot(mtcars, aes(x = cyl, y = mpg)) +
  geom_boxplot(fill = "lightblue", color = "black") +
  labs(title = "Distribución del Consumo de Combustible por Número de Cilindros",
       x = "Número de Cilindros",
       y = "Consumo de Combustible (mpg)")

Ejercicio 2: Gráfico de Barras Apiladas

Crea un gráfico de barras apiladas para visualizar la distribución del número de cilindros (cyl) y el tipo de transmisión (am).

# Convertir la variable 'am' a factor
mtcars$am <- as.factor(mtcars$am)

# Solución
ggplot(mtcars, aes(x = cyl, fill = am)) +
  geom_bar(position = "stack") +
  labs(title = "Distribución del Número de Cilindros y Tipo de Transmisión",
       x = "Número de Cilindros",
       y = "Frecuencia",
       fill = "Tipo de Transmisión")

Conclusión

En este estudio de caso, hemos aplicado diversas técnicas de visualización de datos utilizando R. Desde gráficos básicos hasta visualizaciones avanzadas e interactivas, hemos explorado cómo comunicar información de manera efectiva a través de gráficos. Estas habilidades son esenciales para cualquier analista de datos y te preparan para enfrentar desafíos más complejos en el análisis y visualización de datos.

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Programación en R: De Principiante a Avanzado

Módulo 1: Introducción a R

Módulo 2: Manipulación de Datos

Módulo 3: Visualización de Datos

Módulo 4: Análisis Estadístico

Módulo 5: Manejo Avanzado de Datos

Módulo 6: Conceptos Avanzados de Programación

Módulo 7: Aprendizaje Automático con R

Módulo 8: Temas Especializados

Módulo 9: Proyecto y Estudios de Caso

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