Trasponer datos con SAS es un tema que genera un gran número de consultas en Google, por lo tanto genera un gran número de visitas a este blog. Ya hay un monográfico al respecto pero hoy quería volver a contar la trasposición de datos con SQL y SAS pero a un nivel más bajo para que sea lo más sencillo posible. En el ejemplo partimos de una tabla con 3 variables, un id_cliente, un campo tipo y un campo precio. Cada tipo tiene un precio y necesitamos que nuestro dataset tenga un registro por id_cliente y 3 precios, uno por cada tipo. El ejemplo en código SAS:

El día 18 de noviembre finalizaron las III jornadas de R y mis impresiones no pueden ser más positivas. A nivel organizativo todo funcionó a la perfección, algo muy meritorio teniendo en cuenta que los organizadores no son expertos en el tema y es muy difícil organizar un evento con 200 personas inscritas. En cuanto a la participación destacaría el gran número de asistentes y sus distintos ámbitos de procedencia. El contenido lejos de parecer abrumador, muchas presentaciones de 10 minutos, al final se hacía muy ameno aunque algunos ponentes eran considerablemente más aburridos que otros, en fin, no estábamos para divertirnos pero algunos se limitaban a contar fórmulas. Los talleres han sido un éxito. También quería agradecer a la EOI las aulas que pusieron a disposición del evento. Creo que el pilar del éxito de las Jornadas ha sido la EOI por instalaciones, ubicación y disposición.

Comenzamos el segundo día de las jornadas. Esto promete, el paquete brew para la automatización de informes. Una aplicación muy clara hacía el mundo empresarial.

Por cierto, la organización un 10.

Ya estamos en las III jornadas. Están a punto de comenzar. Continúo en twitter. De momento la respuesta de la gente es muy positiva, la sala se está llenando (mucho).

El sobremuestreo(oversampling) es una técnica de muestreo que se emplea habitualmente cuando tenemos una baja proporción de casos positivos en clasificaciones binomiales. Los modelos pueden “despreciar” los casos positivos por ser muy pocos y nuestro modelo no funcionaría. Para incrementar el número de casos positivos se emplea el sobremuestreo. Ejemplos habituales pueden ser los modelos de fraude, un 99% de las compras son correctas, un 1% son fraudulentas. Si realizo un modelo puedo estar seguro al 99% de que todas mis compras son correctas, en este caso hemos de realizar un sobremuestreo para incrementar nuestros casos de fraude y poder detectar los patrones.

Replicamos el post anterior sobre el análisis del programa electoral del PP y lo comparamos con el programa electoral del PSOE. Programas electorales que presentan estos partidos políticos españoles de cara a las elecciones del 20-N. No vamos a entrar en el contenido de ambos programas, sólo nos limitamos a representar gráficamente su contenido con nubes de palabras.

Programa del PSOE:

Programa del PP:

Esto que véis es el análisis más completo que hay sobre los programas electorales. Lo malo (o lo bueno) es que cada uno ha de sacar sus propias conclusiones. Yo he sacado alguna impresión interesante. A continuación tenéis el código empleado para realizar estos gráficos. Emplea la librería snippets que nos dio a conocer Jose Luis para la realización de la nube de palabras. Recordad que tenéis que guardar en modo texto los programas electorales de ambos partidos y modificar la ubicación de los ficheros:

Ya empleamos R en alguna entrada anterior para analizar textos. Ahora nos metemos con el programa electoral del Partido Popular a 20 días de las elecciones en España. En este link podéis descargaros el programa del Partido Popular. Lejos de lo insustanciales que suelen ser este tipo de documentos y alguna frase mítica del tipo «Crecimiento sin empleo no es recuperación» nos limitaremos a contar las palabras que emplean en este programa.

El add-in jk-chart tools de excel que os podéis descargar aquí nos ofrece una serie de funcionalidades que pueden ayudarnos a trabajar con gráficos en Excel. Una vez descargado y activado el add-in al seleccionar un gráfico podemos emplear este complemento. En la primera pestaña podemos añadir etiquetas personalizadas a nuestros gráficos de Excel, algo que ya realizamos con macros:

Basta con seleccionar la serie y elegir el rango de datos que contiene las etiquetas. Para trabajar con etiquetas tenemos otro add-in de Excel que os recomiendo que descarguéis, el XY Chart Labeler. Con Chart Tools además podemos cambiar el tamaño de los gráficos de una hoja. Así todos nos quedarán iguales…

Algunos llaman a las tablas de dimensiones tablas de lookup, yo me niego. Con SAS ya hemos visto como crear cruces de tablas de dimensiones con tablas de hechos a través de formatos, bajo mi punto de vista el método más eficiente. Pero hoy quería traeros un ejemplo de cruce de tabla pequeña con tabla grande a través de arrays multidimensionales con SAS. Se trata de guardar los valores de la tabla “pequeña” en un array temporal multidimensional cuando leemos la tabla grande. Para ilustrar esta tarea he preparado un ejemplo:

Aunque no es recomendable crear gráficos con 2 ejes hoy quería mostraros un gráfico muy común realizado con R. Se trata del gráfico de barras y líneas para un factor. Las barras serán un valor de exposición del factor y las líneas pueden ser una frecuencia siniestral y estarán en un eje secundario. Con esto crearemos nuestro gráfico de barras y líneas en dos ejes. Simulamos los datos para crear el gráfico con R:

Tenía pendiente revisar una de las entradas más visitadas del blog. Trata la problemática de unir varios Excel en uno sólo. En el caso concreto servía para unir varios Excel generados por SAS a través de una macro en SAS. En la entrada de hoy quiero trabajar con un ejemplo que os podéis descargar aquí en formato rar. De los archivos que comparto el más interesante el que llamamos unir_varios_excel.xlsm se trata de un archivo Excel para macros que contiene un par de macros más que interesantes. Un pantallazo de este libro de Excel:

El kettle no sólo puede servirnos para subir y bajar tablas a nuestra BBDD. También puede ayudarnos a describir las tablas de nuestras BBDD de una forma muy sencilla. El paso Univariate Statistics será nuestro aliado para esta sencilla tarea.

Lo primero que tenemos que hacer es crear una conexión a nuestra BBDD. Hace tiempo ya hablamos de esta labor con Postgres. Una vez creada la conexión comprobamos su correcto funcionamiento y el primer paso será una Entrada Tabla donde seleccionaremos la tabla que deseamos describir:

Vamos a replicar un ejemplo ya presentado con WPS en esta misma bitácora. Tratamos de hacer algo tan sencillo como contar palabras y para ello empleamos de nuevo un debate del Congreso de los Diputados de España. Estas intervenciones las transformamos en un fichero de texto que vosotros podéis descargaros de este link. Bien, partimos de un archivo de texto de Windows y con él vamos a crear un data frame de R que contendrá las palabras empleadas en esa sesión del Congreso español. Pasamos a analizar el código empleado: