Introducción
Seguro que muchas veces os habéis visto en la situación de tener que montar algún gráfico o un pequeño informe relativamente rápido. La hoja de cálculo siempre es la alternativa fácil, pero de cara a compartirlo… 😕
Por otro lado, montarlo con alguna herramienta de visualización de datos, como Google Data Studio os podría llevar un tiempo que no solemos tener. Hoy os traemos RAW Graphs, una herramienta bastante práctica que nos permite tener un gráfico incrustable o descargable en pocos minutos.
Qué es exactamente RAW Graphs
Según la denominan ellos, «RAW Graphs es un framework de visualización de datos de código abierto construido con el objetivo de hacer que la representación visual de datos complejos sea fácil para todos.»
El proyecto, dirigido y mantenido por el Laboratorio de Investigación de Diseño de Densidad (Politécnico de Milán) se dio a conocer públicamente en 2013 y el equipo responsable del diseño, desarrollo y mantenimiento del proyecto está compuesto por DensityDesign, Calibro e Inmagik, que se unieron al equipo en 2019.
Aparte de ser gratuita y open source, uno de los puntos fuertes de RAW Graphs es la capacidad que tiene de pintar de rápidamente tus datos, todo de una forma realmente cómoda y con un resultado muy profesional. Aparte, añade esa capacidad de incrustar esas visualizaciones en otro sitio web y no es necesario crear cuenta o registrar tu dirección de email.
Cómo funciona
El uso es bastante sencillo, solo tienes que incorporar tus datos, bien pegándolos (separados por comas), subiéndolos como archivos o incluyendo la URL que apunta a ellos y te llevará a la zona de configuración del gráfico. También tienes la opción de usar los datasets que tienen de ejemplo para que pruebes la herramienta. En cualquiera de las opciones a la hora de subir tus datos, los formatos admitidos son: .tsv, .csv, .dsv o .json, y si subes el archivo, también podrás subirlo en formato .xls y.xlsx, incluso teniendo varias hojas el documento.
Yo en este caso selecciono el ejemplo de las películas que ya nos facilita RAW Graphs, que es un dataset que contiene varios tipos de dimensiones y métricas.
Voy a seleccionar el tipo de gráfico «Scatter Plot» y vamos a intentar sacar ciertas conclusiones relevantes con los datos que nos ofrecen. Veréis que gracias a esta herramienta, es fácil, jugueteando un poco, hacerte una idea de cuáles fueron las películas más rentables, cuáles las más taquilleras, etc.
Estas dimensiones son las que he seleccionado yo:
Como veis en el eje de ordenadas he incluido la facturación en taquilla y en las abscisas, el presupuesto de producción. Además, me ha resultado interesante usar el tamaño de las burbujas para representar el retorno de la inversión. Por último, para hacerlo más visible, he incluido los nombres de las películas como labels y los géneros estarán representados cada uno de un color. El toque final es poner el origen a (0,0) – simplemente porque me pareció más cómodo- y por último hacer el tamaño máximo de las burbujas algo más grande para poder ver mejor las diferencias. Y aquí está:
Como veis, ET es una de las películas más rentables, aunque las más taquilleras con mucha diferencia son Avatar y Titanic, en ese orden. También vemos fácilmente como las películas con menos presupuesto son las de Drama (marrn verdoso), mientras que las de Acción (rojo) se llevan la palma.
Usar con data sensible
Si os gustaría usar RAW Graphs con información privada o más sensible, nos dan la posibilidad de alojar nosotros la propia solución para que no tengamos que depende de subir la información a sus servidores.
Cómo instalarla de forma local
Requisitos:
- Abre tu Terminal (si estás usando Linux o Mac) o bien tu CMD (si estás en Windows) y introduce:
git clone https://github.com/rawgraphs/raw.git - Accedemos a la carpeta con el siguiente comando:
cd raw - Instalamos las dependencias:
bower install - Si necesitas añadir algún tag de analytics (como Google Analytics) puedes hacerlo a través del archivo sample que tienes en la carpeta JS. Consulta su documentación para más info:
- Ya puedes ejecutar RAW Graphs de forma local. Para ello, si usas Python3:
python -m http.server 4000
