Copio (adaptándolo) de aquí:
_everis y MadridEmprende organizan el primer Open Datathon de Madrid.
La competición consiste en crear soluciones innovadoras a partir del uso de datos abiertos. MADdata pondrá a disposición de cada participante datos de la ciudad de Madrid, procedentes del portal de datos abiertos del Ayuntamiento, de servicios públicos, de transporte y movilidad y de redes sociales._
La inscripción está abierta hasta el 25 de julio de 2014.
La verdad, no sé de dónde los sacan porque la EPA es trimestral. Pero el INE publica datos mensuales de la tasa de desempleo y las cuelga de una de esas URLs que tienen pinta de cambiar con cualquier soplo (es decir, aviso de que en cualquier momento el enlace deja de funcionar). Por ssi acaso, estos son los datos a día de hoy.
También aparecen publicados regularmente en prensa. Y los expertos opinan sobre si la cifra es buena y o mala.
Llevo un tiempo prestando especial atención a los gráficos circulares. Y no me refiero a los innombrables. Hablo más bien de otros como
extraído de aquí o
que encontré acá.
¿Realmente aporta algo el uso de coordenadas polares? ¿Por qué nos fascinan? ¿Por qué nos resultan tan naturales y familiares? Más aún, ¿abusamos de ellos? ¿Existen alternativas cartesianas más eficaces?
Vengo, como digo, prestando atención a los gráficos circulares y planteándome esas preguntas después de leer Our Irresistible Fascination with All Things Circular.
He recibido hoy un correo sobre plot.ly, que es, según sus autores, una herramienta colaborativa para en análisis y la visualización de datos. Gustará seguramente a los interesados en las APIs: en el fondo, el software reside en la nube.
Permite, por ejemplo, [integrar gráficos interactivos en IPython](http://nbviewer.ipython.org/gist/msund/61cdbd5b22c103fffb84). Aunque no he visto ejemplos de cómo integrarlo con [knitr](http://yihui.name/knitr/). A ver si saco algo de tiempo…
Llevaba unas semanas sorprendido: en el trabajo alguien hubía imprimido y olvidado recoger An Empirical Model of Slope Ratio Comparisons. Durante un tiempo pensé que podía haber sido sido yo. Implausible, en todo caso: siempre imprimo sobre papel reciclado y en escala de grises; nunca, como este artículo, a todo color (aunque no tiene mucho) y sobre papel sin estrenar (aunque, eso sí, a doble cara).
Estaba intrigado. Quería saber a quién de la oficina le podía interesar la diferencia entre los dos siguientes gráficos:
No sé si imagen y magia comparten la misma raíz. Lo que me consta es que la gente que procesa imágenes hace algo que me parece casi mágico. De mayor quiero ser como ellos.
Traigo aquí un ejemplo sobre técnicas para completar imágenes:
El artículo completo, Scene Completion Using Millions of Photographs, y mucho material auxiliar puede revisarse aquí.
Aprovecho los tiempos muertos de aviones y aeropuertos para ir leyendo esos libritos de Tufte que, no sé de qué manera, acabaron apareciendo como pedeefes en mi tableta. El otro día hablé de y resumí Beautiful Evidence. Esta vez le toca el turno a Visual Explanations.
Según el autor, este libro —y a diferencia de otros de los suyos, que se centran en números o sustantivos— trata la representación gráfica de verbos: acciones, procesos, secuencias efecto-causa.
Tienes que evaluar un gráfico. Puede ser uno que estés haciendo. O uno que encuentres. ¿Es bueno? ¿Bajo qué criterios?
Estas tres preguntas te ayudarán a guiar tu análisis:
¿Cuál es la pregunta a la que el gráfico trata de dar respuesta? ¿Qué es lo que dicen los datos? ¿Qué dice el gráfico? Las preguntas, escritas en inglés y dispuestas en un triángulo, tienen este aspecto:
Para saber más, véase esto o esto.
Los gráficos de mosaico son cosas parecidas a
que sirven para representar tablas bidimensionales (como en el ejemplo anterior) o multidimensionales, como en Hay más al respecto sobre este tipo de gráficos aquí.
Personalmente, los utilizo bastante como herramienta exploratoria. En particular, usando Mondrian. Mondrian permite crear estos y otros tipos de gráficos similares (p.e., estos) de manera, además, interactiva.
Me gustan porque permiten representar simultáneamente muchas variables. Pero tengo mis reservas: casi siempre me resultan difíciles de interpretar y también, mucho más, de explicar.
Hoy traigo una selección a cuatro páginas en que podréis encontrar gráficos casi artísticos creados con R. En la primera de ellas se construye el fractal de Collatz.
En las dos siguientes, los autores construyen animaciones. Una de ellas para ilustrar el mecanismo de la regresión local y el segundo para crear figuras en 3D.
Y el último, trata de mapas. En particular, de cómo sobreimponer sobre ellos datos de rutas.
Hoy he querido entrar a la página de Gas Natural Fenosa para echarles un vistazo a mis facturas y he encontrado el siguiente y magnífico ejemplar de graficaca:
Es un compendio de todas las cosas que no hay que hacer para representar datos gráficamente. Lo más grave que tiene es que las barras no corresponden a meses sino a periodos de duración desigual e indefinida. No hay forma de ver una evolución ni de realizar una comparación.
Nunca pude ser un erizo. Lo intenté durante años y acabé en el sicólogo. Si el cuerpo me hubiese dado, ahora, tal vez, como algunos compañeros de promoción, sería un experto en un área diminuta del conocimiento y corregiría exámenes los fines de semana. Descubrí con tiempo y muchas sesiones de a 60 euros la hora que había nacido para ser un zorro, un merodeador que olisquea aquí y allá.
Acabo de leer Beautiful Evidence, el último de los libros de E. Tufte y voy a recoger aquí unas notas sobre él mismo. Espero que sirvan tanto a los interesados en el asunto como a mí mismo.
El libro consta de nueve capítulos prácticamente independientes entre sí. Los dos últimos son perfectamente prescindibles: están a medio caballo entre el autobombo y el márqueting; parece que Tufte es también escultor y no pierde ocasión de darlo a conocer.
