OBJETIVOS:

  • CORTO PLAZO A corto plazo el objetivo estuvo focalizado, durante el mes de enero, en generar un prototipo de dashboard de visualización que permita dar la base para la creación de un futuro modelo de dashboard que se requiere para clientes.

A modo práctico el proceso de trabajo se centró en tres tareas principales:

1. Estructura del Dashboard:

  • Se trabajo sobre una estructura de dashboard que presentara un esquema responsivo. Es decir, que permita adaptarse al tamaño de pantalla del cliente.

  • Se trabajó con menues laterales a fin de simplificar el acceso a diferentes tipos de datos y gráficos según el tema: producto o foco de análisis.

  • Al mismo tiempo se trabajó con menues horizontales alternativos a fin de acomodar de manera simple a la vista el detalle en gráficos y tablas de un mismo grupo
    temático.

  • La estructura permite un encabezado que da lugar para ubicar tanto un título cabecera como para agregar un logo personalizado.

2. Graficos y Tablas

Gráficos Se trabajaron gráficas de tablas que reemplazan en primer lugar las gráficas de “pie” o torta que actualmente no son recomendadas para el análisis de datos.
Para datos con linea de tiempo se recomiendan las gráficas de lineas o rellenas a fin de dar la comprensión comparativa visualmente si hay más de dos lineas de datos a representar en esa misma gráfica - Ejemplos se adjuntan en la carpeta: imágenes-

  • Linea de tiempo Gráfico 2
  • Linea de tiempo acumulada - rellena - Gráfico 1

Se recomienda también trabajar con gráficas de lineas de regresión que permiten interpretar la tendencia pasada, presente y la tendencia futura de lo que sucederá. - ejemplo gráfico 3-

Además de lo mencionado, se recomienda trabajar con gráficas de puntos ya que permite analizar la proximidad de un evento - punto / dato - y el otro.

Actualmente se trabajaron las gráficas con el paquete ggplot2 del programa de software R. Pero puede aconsejarse trabajar con el paquete ploty que permite realzar los gráficos una vez establecidos.

Interacciones Los gráficos permite generar interacciones con el usuario. Entre ellos se pueden destacar, a fin de tenerlo en cuenta en el dashboard de un cliente final, los siguiente:

  • Selección de fecha
  • Selección de variables
  • Selección de rangos numéricos
  • Selección de tamaños de gráficos
  • Selección de cantidad de colores
  • Interacción con puntos de gráficos para analizar información.
  • Interacción con gráfico para resaltar parte del gráfico con color.
  • Registro de acciones que hace el usuario con el gráfico.
  • Señalar, encuadrar, una parte que el usuario quiera destacar del gráfico.
  • Seleccionar un período

nota: se aconseja revisar en reunión las posibilidades.

Tablas Las tablas al igual que las gráficas permiten interacciones del usuario y generan dinamismo, para ello se utilizaron elementos del paquete DT del software R que convierte tablas tradicionales en tablas interactivas. Entre algunos elementos que se usaron se destacan:

  • Paginación
  • Búsqueda de palabra clave
  • Botón de descarga de tabla
  • Filtros en columnas
  • Destaque en color sobre lo que señala el usuario.
  • Selección por parte del usuario de cuantas filas desea ver en pantalla.

Prototipo vista:

https://yf456z-mara-destefanis.shinyapps.io/DashboardPrototipo/

Nota: el mismo queda subido en la carpeta dashboard de Mediciones y Mercado.

3 Estudio de conexión a base de datos

1_ Análisis de la Base de Datos TlmkLite: Existen 59 tablas de datos en la base de datos en sql de tlmkLite. 32 de las 59 no tienen entradas Solo la mitad de las tablas se utilizan. Hay 27 tablas útiles. Las tablas con las descripciones de sus variables son: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1KoyH-RDLv1jHV6rVnQkE5Jh58-PGAa9U4J21PI0OFiQ/edit#gid=0

Los problemas principales encontrados son:

  • Tablas vacías
  • Caracteres especiales, por ejemplo: los que generan más conflictos barra, la barra invertida, los dos puntos, asteriscos, signo de pregunta, comillas dobles, mayores y menores <>, y y barra vertical | .
  • La estructura no es un problema, sino el tiempo en generar los join para generar los archivos en formato csv por cliente.
  • Revisión de volumen de la base de datos ( 3M de entradas) los datos no útiles evitarlos.

Programa Interno: CUT DB

El objetivo del programa es generar archivos csv. para ser leídos por el dashboard.

1 - El programa filtra la base de datos principal generando una base de datos auxiliar. La base de datos auxiliar une los datos de las diferentes tablas de la tabla principal generando una tabla maestra sin foreign key. ( clave de columna) o sea con todos los datos necesarios para mostrarse en el dashboard.

2- El siguiente paso: Con los datos de esta tabla se genera el csv. y luego se elimina la base de datos auxiliar para ahorrar espacio.
Los csv se generan uno por empresa.

Otros Detalles.

  • Lenguaje del programa utilizado: Python.

  • El programa permitirá generar un runtime ( para realizar la tarea de actualización cada x tiempo) por ejemplo una vez por semana se corre el programa.
    Para el runtime se debe consultar allí para la compatibilidad de linux.

  • Se hace entrega en la carpeta Dashboard de Mediciones y Mercado los archivos correspondientes al dashboard prototipo y al programa CUT DB generado.

Nota: se acompaña con el esquema del programa CUT DB

Entregado por: Mara Destéfanis, Master en Ciencia de Datos