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Visualización de datos #UPO

Durante las II Jornadas de Gobierno Abierto y Open Data Sevilla 2012, la UPO presento una versión preliminar de su futuro portal de datos abiertos y llevo a cabo una liberación de un conjunto de datasets para que pudieran ser explotados durante el hackathon. Me llamo mucho la atención que casi todos los participantes se centrasen en explotar los datos de #adoptaunaplaya cuando estos otros datos me resultaban altamente interesantes, asi que me propuse sin tirar una linea de código hacer alguna visualización para que la gente viese que puede resultar muy sencillo comenzar a hacer cosas curiosas mediante herramientas como Google Fusion Tables.

Me centré en los datos de las calificaciones de los cursos académicos desde 2009 hasta el curso pasado. Tras cargar los ficheros en formato CSV en Google Fusion Tables, sin pasar antes por Google Refine, detecte ya que habia datos incorrectos como nombres de titulaciones mal formados para los cursos 2009/10 y 2010/11 y solicite que se actualizasen corregidos. Me centre en ver la media de la nota por titulación e intentar inferir que carreras de la UPO son las más fáciles y las más difíciles. Obviamente, esta visualización no es una base sobre la que pueda sustentar una afirmación como por ejemplo: “La titulación Grado en Análisis Económico de la UPO es la carrera con mayor dificultad”, pero es un comienzo para generar una historia. Os dejo la visualización generada para el curso 2011/12 expuesta durante el Hackathon.

Teneis disponible el resto de visualizaciones aqui.

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Visualización de datos: Medallero Olimpico

Hace un mes aproximadamente estuve en un Curso de Periodismo de Datos impartido por la gente de Civio, donde expusieron como llevar a cabo de una forma facil y sencilla el desarrollo de aplicaciones de visualizaciones de datos. Hoy buscando información sobre los recientes Juegos Olimpicos he visto que Google proporciona un widget que resume el medallero olímpico y he pensado que quizás podria ser interesante aplicar lo aprendido para ver si somos capaces de hacer una visualización sencilla del medallero a partir de los datos alojados en la propia web del evento.
En primer lugar hemos llevado a cabo la extracción automatizada de los datos del medallero haciendo uso del servicio de Yahoo denominado Dapper. Con este servicio podemos llevar a cabo extracciones de datos de forma automatica mediante un sencillo asistente que autodetecta tablas de datos mediante tecnicas de web y data scraping.
El proceso ha sido tan sencillo como acceder a nuestra cuenta Dapper (necesario registro previo), seleccionar la web de origen, en nuestro caso la del medallero olimpico, e ir seleccionando las columnas que nos interesan, en nuestro caso Country y Total. Dapper se encarga solo de detectar el contenido de la columna aunque nosotros podemos ir dirigiendo este autodescubrimiento desde el asistente.
A continuación hemos generado el fichero CSV vinculado a la extracción y lo hemos cargado en Google Docs vinculandolo a posteriori a una tabla en Google Fusion Tables. 
Finalmente, hemos llevado a cabo una opción de Merge con otra tabla para obtener los delimitadores geograficos de las fronteras del mundo que puede ser obtenido a traves de la siguiente busqueda, llevando a cabo algunos refinamientos dentro del contenido de la tabla (p.e: renombrar el literal United States of America por United States para que pueda hacer correctamente el Merge entre tablas). Fusion Tables detecta que los literales vinculados a Pais son datos de georeferenciación y es capaz de hacernos una visualización en mapa. Hemos configurado dicha visualización para que los colores del mapa se muestre por gradiente en base al total de medallas viendo claramente que Estados Unidos y China han sido los que mas medallas se han llevado a casa.
Podéis acceder a esta visualización aquí. Esto es solo un ejemplo de juguete de todo lo que se puede hacer sin necesidad de tener conocimientos de programación avanzados para llevar a cabo aplicaciones tan utiles como por ejemplo España en Llamas recientemente liberada.

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