R Statistics: Presentando insights con Shiny

Índice de contenidos

Existen diversas fases en el desarrollo y presentación de un informe de analítica digital. En Metriplica nos involucramos mucho en la presentación de los resultados y siempre buscamos aquellas herramientas que nos ofrezcan elegantes soluciones gráficas.

  • Google Analytics como herramienta para el análisis de datos.
  • KlipFolio, entre otras, como herramienta de elaboración de dashboards.
  • Pirendo para analítica social.


Lo ideal sería disponer de una herramienta diseñada por el usuario a su gusto y disposición que le permita reunir en ella todos los aspectos anteriores: volcado de datos, explotación de los mismos, creación de informes y cuadros de mando, analítica social, analítica predictiva, etc.

Shiny

En R disponemos de una solución muy elegante: Shinyapps.

Shiny es un paquete de R que nos permite crear aplicaciones web interactivas. De esta forma, los usuarios de R podemos “automatizar” los scripts y realizar presentaciones interactivas con los datos a través de una aplicación web que el usuario puede manipular sin necesidad de adentrarse

en programación. Esto es una una clara ventaja para los usuarios no familiarizados con R. 

Aplicaciones con Shiny

 
Posibles aplicaciones interesantes que podemos realizar con Shiny. Entre otras:
 
  • Creación de cuadros de mando para ilustrar interactivamente los resultados de rendimiento del site.
 shiny
 Muestra el estado actual de algunas métricas clave de la web, permitiendo realizar segmentos por dispositivo. El rendimiento web se puede supervisar de forma muy cómoda y rápida.
 
 

Se podría monitorizar de manera periódica sincronizando los datos que recogemos en Google Analytics a R vía RGoogleAnalytics.  

Para los usuarios Premium, también es posible realizar la conexión de Google Bigquery con R y explotarlos en la APP.  Una aplicación para hacer simultáneamente consultas y visualizaciones de los datos de Google Bigquery la podemos encontrar en el siguiente enlace.

 
  • Creación de modelos predictivos. El usuario puede interactuar en la aplicación introduciendo un nuevo valor del cual está interesado en conocer su predicción a futuro. Es interesante la combinación de los modelos predictivos con datos offline: mapas sobre borrascas,tormentas, tornados… en determinadas zonas, obteniendo así predicciones más precisas.

 

shiny

 


Valoración

En definitiva, Shiny nos gusta por ofrecer múltiples opciones. Nosotros destacamos las siguientes:

  • Implementación de widgets en las aplicaciones que permiten crear rápidas interfaces de usuarios.
  • Sencillas técnicas de programación reactiva que permite al usuario realizar modificaciones en la aplicación.
  • Integración de JavaScript y jQuery para agregar contenidos extra e interacciones diversas.
  • Integración de HTML y CSS que ayudan a un mejor diseño de la app.
  • Flexibilidad a la hora de realizar análisis y gráficos avanzados a partir de fuentes externas de datos. También es posible añadir a la interfaz widgets para la descarga de los ficheros resultantes de dichos análisis.

 

¡Pruébalo!

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on email
2 min
Suscríbete a nuestra newsletter

Los mejores artículos de analítica digital para potenciar tu negocio.

3 comentarios en “R Statistics: Presentando insights con Shiny”

  1. Hola Mario,

    Soy fan de shiny. Descatacao lo fácil que resulta aprender y programar shiny. Con una semana puedes llegar a hacer aplicaciones interactivos muy interesantes.

    Es muy importante divulgar la información con gráficos atractivos. Además shiny te permite crear entornos interactivos.

    Gracias por divulgar Mario

    1. Mario Martínez

      Buenas Jordi,

      Efectivamente Shiny es una herramienta que cualquier usuario de R, sea principiante o experto, debería conocer. A mi en particular me hubiera gustado haberla conocido (y por supuesto, sacarle partido) mucho antes, ¡pero más vale tarde que nunca!.

      Gracias por tu comentario,

      Un saludo.

  2. Pingback: Aprende a crear dashboards en R - Doctor Metrics Blog Analítica Digital

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Entradas relacionadas

BigQuery Omni: nueva herramienta multi-cloud de GCP para el análisis de datos

Lanzamiento BigQuery Omni BigQuery Omni de Google Cloud es una nueva solución multi-cloud de análisis de datos, impulsada por Anthos, la plataforma de Google que integra aplicaciones híbridas y multi-cloud.  Omni permite a los usuarios ejecutar BigQuery para analizar datos de las nubes de Amazon AWS y Microsoft Azure.  El coste de mover datos entre

Análisis de supervivencia

En este post haremos una revisión sobre el análisis de supervivencia, comúnmente aplicado en Ciencias de la Salud, considerando su aplicación en el mundo de la analítica.

5 minutos

Dificultad

User Activity API en R

El uso principal de esta API es poder obtener toda la información de un usuario dividida por hit. En este post veremos cómo utilizar la API desde R con ayuda del código y estudiar cuáles serían los resultados.

3 minutos

Dificultad

Aproximación al CLV

El CLV o LTV es una métrica que representa el beneficio económico que obtiene una empresa de un usuario a lo largo del ciclo de relación entre ambos. En este artículo veremos diferentes versiones de esta métrica y cómo calcularlas.

4 minutos

Dificultad

Ir arriba

Esta web utiliza ‘cookies’ de terceros. Al clicar aceptar está aceptando el uso que realizamos de las cookies. Para más información puede consultar nuestra Política de cookies