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#datavisualization

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#30DayChartChallenge Día 18: ¡Tema El País! 📰 Hoy, una correlación madrileña con sustancia (y quizás algo de ironía 😉). #RelationshipsWeek

¿Qué relación hay entre lo que cuesta un piso y si tienes perro o niño? 🤔 Graficamos Esfuerzo Inmobiliario (años de renta para 75m²) vs Ratio Mascotas/Niño (<16) por distrito (2015-22).

¡Resulta que la correlación es positiva y fuerte (r≈0.75)! Donde más cuesta la vivienda, tiende a haber más mascotas por cada niño. ¿La cruda realidad del ladrillo cambiando el modelo familiar? ¿"No me llega pa pañales, pero sí pa pienso"? 🤷‍♂️🐶🐱📈💸

Gráfico facetado por distrito, con estilo inspirado en El País.

🛠 #rstats #ggplot2 | Data: Ayto Madrid/INE (via user csv).
📂 Código/Viz: t.ly/5ywEE

#30DayChartChallenge Día 17: Birds! 🐦 Hoy toca explorar relaciones en el mundo aviar con el increíble dataset AVONET. #RelationshipsWeek #Animals

Graficamos la Longitud del Ala vs. Masa Corporal (log-log) para >9500 especies. ¡Una relación clave en la biomecánica del vuelo! ✈️

Lo interesante:
1️⃣ Facetas por Hábitat: Vemos cómo la relación cambia (o no) entre Bosque, Marino, Pradera, etc. ¡La ecología importa!
2️⃣ Color por Orden: Los puntos coloreados muestran la diversidad taxonómica (12 órdenes principales). Passeriformes por todas partes!

Una visualización "complicada" (Día 15 😉) que revela la interacción entre tamaño, forma del ala, linaje evolutivo y ambiente.

🛠 #rstats #ggplot2 #readxl #data_table | Data: AVONET (Tobias et al. 2022) | Theme: #theme_week3_animals
📂 Código/Viz: t.ly/iEHPE

#30DayChartChallenge Día 16: Negative Relationship FOUND! 📉🐍🐦🐢🐟

¡Lo conseguimos! Tras ajustar por masa corporal, la relación entre Tasa Metabólica Específica (W/kg) y Longevidad Máxima (años) en ~530 especies animales (AnAge DB, outliers quitados) SÍ es negativa (Pearson ρ ≈ -0.42, p < 2.2e-16). #RelationshipsWeek #Animals

El gráfico log-log muestra la tendencia: mayor intensidad metabólica por kilo se asocia con vidas más cortas. ¡Apoya la idea del "ritmo de vida"! 🔥➡️⏳ Colores por Clase Taxonómica.

Un recordatorio de la importancia de normalizar variables y limpiar datos para ver la señal correcta. ¡Ciencia en acción!

🛠 #rstats #ggplot2 #ggpubr | Data: AnAge | Theme: #theme_week3_animals
📂 Código/Viz: t.ly/ouLN0

#30DayChartChallenge Día 15: Complicated Relationships! 🐧↔️🐧

Hoy, una matriz de scatter plots con ggpairs para explorar las relaciones entre medidas corporales (Long. Pico, Long. Aleta, Masa Corporal) en los pingüinos de Palmer. ¡Perfecto para el prompt "Complicated"! #RelationshipsWeek #Animals

La matriz lo enseña todo:
* Diagonal: Distribución de cada medida (densidad).
* Abajo: Scatter plots de cada par de medidas (coloreado por Especie).
* Arriba: ¡La correlación $ entre ellas!

Se ven las fuertes relaciones positivas (más grande = aleta más larga) y cómo las especies (Adelie, Chinstrap, Gentoo) forman clusters distintos en este espacio de rasgos. ¡Una forma densa de ver muchas relaciones a la vez!

🛠 #rstats #ggplot2 #GGally | Data: #palmerpenguins | Theme: #theme_week3_animals
📂 Código/Viz: t.ly/GATJi

#30DayChartChallenge Día 14: Kinship! 🌿 Hoy toca visualizar "parentescos" animales, pero basados en ¡similitud de rasgos! #RelationshipsWeek #Animals

Este dendrograma horizontal es el resultado de un clustering jerárquico (hclust Ward.D2) sobre ~170 especies, usando su Masa Corporal y Longevidad Máxima (log-transformadas y escaladas). ¡Muestra quién se agrupa con quién según su estrategia de vida!

Las ramas unen las especies más similares. La longitud horizontal hasta la unión indica cuán diferentes son. Se ven grandes grupos que separan, por ejemplo, animales muy grandes/longevos de otros más pequeños/rápidos. Es una forma de ver la estructura oculta en los datos de rasgos.

(Solo se muestra 1/3 de las etiquetas para no saturar!)

🛠 #rstats #ggplot2 #ggdendro #stats | Datos: Kaggle (S. Banerjee)
📂 Código/Viz: t.ly/Y_fwt

#30DayChartChallenge Día 13: Clusters Animales! 🐾 Explorando la relación Masa Corporal vs Longevidad Máxima. #RelationshipsWeek

Usando un dataset de Kaggle (+170 especies, ¡gracias S. Banerjee!) y tras una divertida limpieza de datos con rangos/unidades mixtas 😅, este scatter plot log-log revela patrones.

Coloreamos por Dieta: 🥩Carnívoro(verde) 🌿Herbívoro(ocre) ❓Omnívoro(azul).
Se ve la tendencia general (más grande = más longevo), pero los clústeres por dieta sugieren distintas **estrategias de historia de vida**. ¿Cómo gestionan su energía y longevidad según lo que comen? 🤔

¡Una visualización para explorar la alometría y la diversidad ecológica!

🛠️ #rstats #ggplot2 y mi nuevo tema #theme_week3_animals.
📂 Código/Viz: t.ly/ehPiu

#30DayChartChallenge Día 12: Gov Data Day! 🏛️ Explorando la distribución del spread 10Y-2Y del Tesoro USA (datos de FRED desde 1976).

Este histograma/densidad va más allá del valor diario: muestra la *probabilidad* histórica de cada nivel del spread. ¡Clave para entender expectativas económicas!

Puntos clave:
* Modo principal > 0 (curva normal es lo más común).
* ¡La inversión (<0, línea discontinua) tiene una probabilidad no trivial! ⚠️ Es la famosa señal pre-recesión. La distribución nos dice cuán "normal" es esa señal en perspectiva histórica.
* La forma general revela info sobre la dinámica de tipos.

Una visualización sobre la estructura probabilística de un indicador líder fundamental.

🛠️ #rstats #ggplot2 #quantmod #grid
📂 Código/Repo: t.ly/0RDmK