El otro día me tocó enseñar algo de lo que no sé mucho: gráficos interactivos con R. Hay muchos paquetes que vienen a hacer más o menos lo mismo. Es tentador limitarse a eso, a exponerlas. O más bien, a exponer unas vías de entrada, a establecer unas cabezas de playa desde las cuales el interesado pueda avanzar autónomamente.
Tanto (tentador) que uno pasa por alto la razón de ser misma de querer incorporar interactividad a los gráficos.
Una de las cosas que menos me canso de repetir es que R no es (solo) un lenguaje de programación. R es un entorno para el análisis de datos. Los informáticos se horrorizan con él: no entienden por qué es como es. Pero, fundamentalmente, su problema es que no conciben que pueda haber sido diseñado para el REPL y no (solamente) para crear programas.
Casi todo el tiempo que paso con R abierto lo consumo trabajando interactivamente, no programando.
Está de moda hablar de paro. Pero las discusiones al respecto adolecen de una serie de carencias:
Son excesivamente retrospectivas: nos aburren con la serie temporal, lo que pasó en 2003, en 1995 y otras fechas ya amortizadas. Tienen un sesgo administrativo: honestamente, lo que pase en Andalucía importa (o debería importar) poco a un andaluz que acaba de graduarse y busca su primer empleo. Además de que existen opciones fuera de las distintas comunidades autónomas, no hay un mercado de trabajo sino cientos de mercados de trabajo estancos dentro de cada una de ellas.
No sé si alguien podrá ayudarme con este gráfico que he hecho con Mondrian:
Está construido a partir de los microdatos de la última EPA e indica el porcentaje de parados (resaltado en verde) dentro de las siguientes tres categorías:
Tramos de edad (ordenados) Nivel de estudios (desde los que no han completado la primaria hasta los universitarios) Sexos Desafortunadamente, he perdido las etiquetas. ¿Podría alguno de mis lectores ayudarme a identificar a qué categoría pertenece cada barra?
