Flujo de Trabajo de un Proyecto en R

Esp. Ing. Agr. Sebastian Bustos

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1 Introducción

El análisis de datos en RStudio sigue un flujo de trabajo estructurado que permite gestionar, analizar y comunicar resultados de manera eficiente y reproducible. A medida que se avanza en el uso de R, es común encontrar desafíos, especialmente al comenzar a trabajar con dichos softwares. Como se menciona en R para Ciencia de Datos versión en español (2023):

“Es natural frustrarse al comenzar a programar en R, ya que es un lenguaje muy estricto en cuanto a la puntuación: incluso un solo carácter fuera de lugar puede generar un error. Aunque esta sensación de frustración es normal, confía en que es transitoria. Le sucede a todo el mundo y la única forma de superarla es perseverar.”

Desde esta perspectiva, es importante comprender que el progreso en el uso y manejo del software R, llega con la práctica continua y el conocimiento con sus herramientas.

2 Flujo de trabajo

El flujo de trabajo (Figura 1) en RStudio , o workflow, generalmente se compone de seis etapas fundamentales: importar, ordenar, transformar, visualizar, modelar y comunicar. Cada una de estas etapas es de suma importancia en la construcción de un análisis de datos sólido y reproducible.

Recordemos que antes de iniciar el análisis, un paso clave es la instalación y carga los paquetes que se requerirán en el desarrollo del trabajo. Esto se realiza mediante las funciones de instalación (install.packages("nombre_del_paquete")) y activación (library(nombre_del_paquete")) de los paquetes. Esta acción garantiza que disponemos de los recursos adecuados para cada etapa.

Figura 1

A continuación, describiremos cada una de las etapas del flujo de trabajo:

2.1 Importar

Como puede observarse en la Figura 2, el primer paso en cualquier análisis es importar los datos hacia el entorno de RStudio. Esto implica cargar datos desde un archivo externo (como CSV o Excel) en la memoria de R, donde se podrán manipular y analizar. RStudio proporciona varias herramientas para importar datos con funciones específicas como read.csv() o read_excel(). Asegurarse de que los datos se carguen correctamente es fundamental para evitar problemas en etapas posteriores del análisis (y grandes dolores de cabeza).

Figura 2

2.2 Ordenar y transformar

Una vez importados los datos, procedemos a ordenarlos. Esto significa estructurarlos de una manera lógica y coherente. Un conjunto de datos ordenado sigue el principio de que cada columna representa una variable, cada fila una observación y cada celda debe tener su valor (Figura 3). Mantener los datos en un formato ordenado facilita el uso de funciones y paquetes en R que requieren consistencia estructural para operar correctamente.

Figura 3

El siguiente paso es transformar los datos (Figura 4), lo cual puede incluir filtrar observaciones relevantes, crear nuevas variables derivadas de las existentes, o realizar cálculos agregados como promedios o conteos. Este proceso es parte del llamado data wrangling, que asegura que tus datos estén en una forma que permita realizar análisis y visualizaciones de manera eficaz.

Figura 4

Ejemplo de código para ordenar y transformar datos:

library(dplyr)

# Filtrar las observaciones del último año y crear una nueva variable
datos_filtrados <- datos %>%
  filter(año == 2024) %>%
  mutate(rapidez = distancia / tiempo)

2.3 Visualizar los datos

Después de ordenar y transformar los datos, el siguiente paso es visualizarlos (Figura 5). La visualización de datos permite detectar patrones, identificar tendencias y descubrir relaciones que no serían evidentes solo a través de tablas de frecuencias o medidas de resumen de la información.
Una visualización bien diseñada puede generar nuevas preguntas y dirigir el análisis hacia aspectos que no se habían considerado inicialmente.

Figura 5

Ejemplo de código para visualizar datos:

library(ggplot2)

# Crear un gráfico de dispersión
ggplot(datos_filtrados, aes(x = rapidez, y = distancia)) +
  geom_point() +
  labs(title = "Relación entre rapidez y distancia")

2.4 Modelado

Una vez que se han identificado patrones mediante la visualización, se puede pasar a la modelización (Figura 6) . Los modelos permiten responder preguntas específicas sobre los datos y cuantificar las relaciones entre las variables. Dependiendo de la naturaleza de los datos y de las preguntas que se planteen, podríamos emplear modelos de regresión, modelos predictivos o incluso modelos bayesianos.

La modelización y la visualización son procesos complementarios; en la práctica, el análisis suele moverse de forma iterativa entre ambos, refinando modelos y ajustando visualizaciones conforme se profundiza en el entendimiento de los datos.

Figura 6

Ejemplo de código para modelar datos:

# Ajustar un modelo de regresión lineal
modelo <- lm(distancia ~ rapidez, data = datos_filtrados)
summary(modelo)

2.5 Comunicar los resultados

El último paso en el análisis de datos es comunicar los resultados (Figura 7). La comunicación efectiva de los hallazgos es fundamental para asegurar que las decisiones basadas en datos sean comprensibles y accionables. RMarkdown es una herramienta excelente para este propósito, ya que permite combinar código, texto y visualizaciones en un único documento, facilitando la creación de informes reproducibles y dinámicos.
La comunicación no se limita a mostrar gráficos o tablas; implica también una narración clara que contextualice los resultados y explique su relevancia. En este sentido, la capacidad de presentar adecuadamente los hallazgos es tan importante como el análisis mismo.

Figura 7

3 Programación en R

Durante todo este proceso, la programación en R juega un papel central. Aunque no es necesario ser un experto en programación para hacer análisis de datos, tener un conocimiento básico de las estructuras de control, funciones y paquetes en R permitirá automatizar tareas, hacer análisis más complejos y reproducir el trabajo de manera eficiente. Con el tiempo, mejorar las habilidades de programación en R incrementa la capacidad de explorar y analizar datos con mayor profundidad.

4 Bibliografía

• R Para Ciencia de Datos (versión en español)