Business Intelligence

Vídeo dedicado al uso de la librería de R pbix. Responde a una duda planteada por un lector que deseaba realizar un modelo de regresión lineal con Power BI. Imagino que se podrá programar en DAX, pero es mejor llevar los datos, las tablas necesarias, de Power BI a un software específico para poder realizar el modelo como es Python o R en este caso. Desde Power BI podemos realizar scripts de R pero recomiendo este primer paso para crear y validar el modelo, posteriormente podemos poner el programa de R con nuestra regresión lineal directamente en Power BI. El código empleado es: ...

Más mapas estáticos de España con R esta vez con la librería mapSpain de Diego Hernangomez que simplifica mucho la realización de esta tarea. el primer ejemplo es un mapa del exceso de mortalidad por comunidad Autónoma para el año 2020 reaprovechando un código del blog: library(mapSpain) library(sf) library(tidyverse) library(lubridate) library(stringr) df <- read.csv("https://momo.isciii.es/public/momo/data") df <- df %>% dplyr::filter(ambito =='ccaa' & nombre_sexo=='todos' & cod_gedad=='all') %>% mutate(fecha_defuncion=as.Date(fecha_defuncion, '%Y-%m-%d')) %>% filter(year(fecha_defuncion)>=2020) df <- df %>% mutate(ola = case_when( fecha_defuncion <= as.Date("2020-03-07") ~ 'Anteriores', fecha_defuncion <= as.Date("2020-05-07") ~ 'Primera ola', fecha_defuncion <= as.Date("2020-08-01") ~ 'Verano', TRUE ~ 'Segunda ola'), exceso = round(defunciones_observadas/defunciones_esperadas-1,4)*100, iso2.ccaa.code = paste0("ES-",cod_ambito,sep="")) agr <- df %>% dplyr::filter(ola=='Primera ola') %>% group_by(iso2.ccaa.code) %>% summarise(exceso=round(sum(defunciones_observadas)/sum(defunciones_esperadas)-1,4)*100) Como vemos en el código se ha preparado una variable iso2.ccaa.code para el cruce con el objeto espacial que vamos a obtener con mapSpain. Ahora para realizar el mapa sólo necesitamos unas líneas de código para realizar el mapa con el que empezamos la entrada: ...

Las salidas de la consola de R para muchos de nosotros son más que suficientes. Además en mi caso particular prefiero poner las cosas más elegantes en otras herramientas como Excel, Qlik Sense o Tableau. Pero me he dado cuenta que hay una librería que sí uso cuando directamente copio y pego salidas de R en correos, presentaciones o si empleo markdown (rara vez); esta librería es formattable , es posible que haya mejores librerías pero esta es la que yo uso desde hace un par de años. ...

Continúo evaluando métodos para crear mapas con software que no sea de pago e intentando que la dificultad sea mínima. En este caso quería mostraros y poner a vuestra disposición un mapa de España por Comunidades Autónomas, además os dejo acceso libre a los datos que usa el mapa para que vosotros mismos podáis realizar el trabajo. Voy a pasaros 2 enlaces uno con los datos donde tenemos datos de pruebas PCR por 100.000 habitantes a nivel de Comunidad Autónoma (por representar algo) es ahí donde incluís los datos que deseáis representar gráficamente. Y el otro enlace es el dashboard simple hecho con Data Studio que véis al inicio de la entrada que contiene un mapa con el formato que en este momento necesito. Este trabajo es meramente experimental porque pongo a disposición de todos tanto mapa como Hoja de Google, veremos lo que tarda en dejar de funcionar. ...

Otro ejercicio con spatial data R Rstats y data science para el trabajo con objetos espaciales en el ecosistema big data. Empiezo con frase ilógica y ridícula para mejorar las búsquedas de Google pero el tema que traigo hoy creo que puede ser útil para aquellos que, dado un spatial data, tienen que identificar los polígonos que bordean ese objeto, en este caso vamos a identificar los municipios que bordean España, pueden ser limítrofes con Francia y Portugal o bien municipios costeros. No se plantean algoritmos complicados, como en entradas anteriores nos centramos en la extracción de mapas de GADM: ...

Si leéis habitualmente el blog ya conocéis la entrada sobre el mapa del COVID por Comunidades Autónomas y estaréis de acuerdo conmigo en que el mapa de España representado con Rstats es feo de solemnidad. Pero el código es «sencillo» por ahí se ve cada representación que requiere ser desarrollador de R cinturón negro. Bueno, los torpes empleamos ggplot con geom_polygon pero podemos empezar a complicar el mapa añadiendo nuevas posibilidades. La que os traigo hoy es muy interesante en el caso de España, se trata de mover las Islas Canarias en el mapa de Comunidades Autónomas pero directamente con R. Ya tenemos hecho un mapa con QGIS en otra entrada, pero ahora vamos a mover esa parte del shapefile directamente con R y la función elide como hemos hecho en otra ocasión. Estaréis pensando «Vaquerizo no tiene imaginación por eso tira de entradas anteriores y las junta», no es el caso. ...

Hace años ya tuvimos nubes de palabras en el blog y ya era hora de ir actualizando algunas cosas. Y además quería aprovechar y presentaros un paquete de R que nos permite consultar la API del Europe PMC. Para quien no sepa qué es el Europe PMC podemos decir que es un buscador de documentos y artículos científicos (que ahora todo el mundo molón llama papers) y que tiene una API desde la que podemos acceder desde R mediante el paquete europepmc. ...

Cuando se realizan gráficos de series temporales se emplean gráficos de líneas donde el eje X contiene la fecha y el eje Y contiene el valor a representar. Hoy quiero traer al blog otra forma de representar series temporales, los gráficos de calendario y su realización con R. Para ilustrar el ejemplo vamos a emplear las cotizaciones históricas del índice bursátil IBEX35: require(quantmod) require(ggplot2) require(reshape2) require(dplyr) library(lubridate) # Obtenemos las cotizaciones del IBEX 35 desde 2010 getSymbols('^IBEX', from = '2010-01-01') # data frame de trabajo df<-data.frame(date=index(IBEX),IBEX) Mediante quantmod extraemos las cotizaciones del IBEX y creamos un data frame de trabajo que llamamos df. Vamos a realizar dos tipos de gráficos, un mapa de calor por años, meses, semanas y días y un calendario de un año puntual. ...

Nueva duda que me han planteado, cómo pasar la extracción de una consulta en BBDD SQL server a un dataframe de pandas. Es sencillo, pero siempre tenemos que tener configurado el origen de datos ODBC, doy por sentado que esa tarea ya está hecha. El paquete que vamos a usar es pip install pyodbc y el ejemplo de uso es el siguiente: import pyodbc import pandas as pd conexion = pyodbc.connect('Driver={ODBC Driver SQL Server};' 'Server=SERVIDOR;' 'Trusted_Connection=yes;') frase = "SELECT * from tabla where campo=1" consulta= pd.read_sql_query(frase, conexion) consulta.head() Creamos una conexión al origen ODBC, os recomiendo que directamente vayáis a ODBC Data Sources y miréis la definición y vamos a tener una frase que será nuestra consulta, también es aconsejable que esa consulta la probéis previamente en SQL Server para asegurar su correcto funcionamiento. En pandas empleamos read_sql_query( consulta , conexión ) y ya disponemos de un data frame directamente de la extracción de SQL Server y podemos hacer con él el data management que necesitemos con pandas.

No sé como me llegado esta recopilación de Cheat Sheet para el Data Science pero viendo el trabajo que realizan algunas personas aun es posible creer en la humanidad. Disfrutad del link y ya estamos todos siguiendo el git de este gran tipo: https://github.com/abhat222/Data-Science–Cheat-Sheet