data visualization @ CISL 2013

data visualization @ CISL 2013

topics

data scraping (http://cippec.org/data/ --> view source --> ...)
open data / okfn-ar (indec / registro para bajar los datos) 
data mining
  reducción de dimensiones
    clustering (kmeans)
data visualization
  thematic maps --> http://en.wikipedia.org/wiki/Thematic_map

Inspiración
===========
http://www.macrofocus.com/public/products/infoscope/infoscope.png
scatterplot n-dims --> 2

Dimensional Reduction for Data Mapping
http://www.r-project.org/doc/Rnews/Rnews_2003-3.pdf

los datos
=========
Andy Tow ( https://twitter.com/andy_tow )
http://cippec.org/data/#

indec
http://www.opex.sig.indec.gov.ar/codgeo/index.php?pagina=descargas
provincias, departamentos y localidades


desde R
=======
help(read.table)

# leer un archivo separado por TABs

mydata <- read.delim("C:\\Users\\ariel\\Documents\\2013\\CISL\\cippec_data_id.txt", row.names=1)

# explicar el concepto del algoritmo de clustering (en el pizarrón)

# ejecutar un proceso de clustering 

cl <- kmeans(mydata, 5)

# cluster sin escalar/normalizar
cl$cluster
6 10 22 26  2 14 18 30 34 38 42 46 50 54 58 62 66 70 74 78 82 86 94 90 
2  1  3  4  5  5  3  3  4  4  1  1  3  3  4  4  3  4  1  1  5  4  1  3

cl$size
[1] 6 1 7 7 3

#cluster escalando
mydata <- scale(mydata)
cl <- kmeans(mydata, 5)
cl$cluster

cl$cluster
6 10 22 26  2 14 18 30 34 38 42 46 50 54 58 62 66 70 74 78 82 86 94 90 
2  5  1  3  4  2  5  5  1  5  3  5  2  5  3  3  5  5  5  3  2  5  4  5 

cl$size
[1]  2  4  5  2 11

LLevar el resultado al QGIS
juntar un mapa con una tabla de datos
hacer un mapa tematico

FIN