El presente proyecto es continuación del de seleción de dataset
1) Título de la visualización donde se presentan la visualización realizada. URL de la visualización y del código. Y descripción corta del documento y del que se presenta
Presentación
1.1- Un título que sea autoexplicativo / descriptivo. Que contenga palabras clave. Que atraiga la atención de los lectores.
La Avispa Asiatica en Bizkaia 2018-2019
2) Explicar razonadamente qué preguntas responde la visualización presentada y qué uso puede tener por un usuario tipo.
Explicación visualización
Se han escogido varias visualizaciónes y en diferentes formatos.
Se ha realizado un Dashboard-Panel de control, con multiples filtros para obtener el número de nidos por municipio entre otras cosas.
<iframe width="300" height="225" src="https://datastudio.google.com/embed/reporting/05d2c7c4-58b6-448e-86f7-2829b7326f10/page/RbGNC" frameborder="0" style="border:0" allowfullscreen></iframe>Se ha generado un aplicación para mostrar en pantalla la ubicación de los nidos detectados y posteriormente el detalle de los mismos en formato tabla.
<iframe width="300" height="225" frameborder="no" src="https://oscar-rojo-martin.shinyapps.io/Vespa/"> </iframe>Se ha generado un aplicación para mostrar en pantalla la ubicación de los nidos detectados y posteriormente el detalle de los mismos en formato tabla.
Por último se ha generado un archivo html con varias transformaciones y visualizaciones de varios datasets
Para toda persona interesada en la expansión de la Avispa Asiatica en Bizkaia y para conocer muchos datos sobre ella. En un futuro se podría predecir la evolución de la implantación de esta especie invasora, etc...
3) Descripción técnica del proyecto: lenguajes, librerías, licencias, descripción técnica del proyecto.
Descripción Técnica del proyecto:
Se han realizado multiples transformaciones.
Se han integrado datasets, se ha realizado limpieza de datos, se ha convertido datos en formato UTM a lat/lng. etc...
Los Lenguajes de programación utilizados son:
- Python
- R
- HTML
- CSS
Los IDEs utilizados son:
- Pycharm
- Jupyter Lab
- RStudio
Visualización de datos.
El proyecto presentado cumple los siguientes bjetivos:
Todos los documentos estan subidos a Github. Se subirá documento con las URLs.