Dashboard Interactivo con Datos de Gapminder

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.title[
# Dashboard Interactivo con Datos de Gapminder
]
.author[
### CASTRO GUERRERO, Joel Michael 
CENTENO DIAZ, Cesar Luiggi 
CHOQUE LUZA, Fernando Ivan 
JAMES 
COLLANTES SANCHEZ, Frank
]

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# 🏫 Universidad Continental  
## Maestría en Economía – Herramientas Informáticas I  
### Dashboard Interactivo con datos de Gapminder

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# 👤 Integrante 1 – Joel Michael Castro  
## Introducción y Preparación de Datos

```r
# Carga de paquetes
library(shiny)
library(shinydashboard)
library(ggplot2)
library(gapminder)
library(dplyr)
library(plotly)
library(DT)
library(maps)
library(viridis)
library(stringr)
```

- Se limpió el entorno y se cargaron los paquetes necesarios para trabajar con Shiny, visualización, mapas y manipulación de datos.

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## Limpieza y transformación de datos

```r
DATA_PAC <- gapminder %>%
 mutate(
 country = as.character(country),
 continent = as.character(continent)
 ) %>%
 rename(
 País = country,
 Continente = continent,
 Año = year,
 Esperanza_de_vida = lifeExp,
 Población = pop,
 PIB_per_cápita = gdpPercap
 ) %>%
 mutate(
 Continente = case_when(
 Continente == "Africa" ~ "África",
 Continente == "Americas" ~ "América",
 Continente == "Asia" ~ "Asia",
 Continente == "Europe" ~ "Europa",
 Continente == "Oceania" ~ "Oceanía"
 ),
 PIB_total = PIB_per_cápita * Población
 )
```

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# 👤 Integrante 2 – Cesar Luiggi Centeno  
## Diseño de la Interfaz (UI)

```r
ui <- dashboardPage(
 dashboardHeader(title = "Dashboard Gapminder - UC"),
 dashboardSidebar(
 sidebarMenu(
 menuItem("Relaciones Principales", tabName = "relaciones", icon = icon("chart-line")),
 ...
 ),
 selectInput("continente", "Selecciona Continente:", 
 choices = c("Todos", unique(DATA_PAC$Continente))),
 sliderInput("anio", "Selecciona Año:", 
 min = min(DATA_PAC$Año), max = max(DATA_PAC$Año),
 value = 2007, step = 5, sep = "")
 ),
 dashboardBody(tabItems(...))
)
```

- La interfaz permite al usuario elegir continente, país, año y cantidad de países para visualizar.

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# 👤 Integrante 3 – Fernando Iván Choque Luza  
## Parte del Servidor: Gráficos Básicos y Reactividad

```r
# Datos filtrados
datos_filtrados <- reactive({
 datos <- DATA_PAC %>% filter(Año == input$anio)
 ...
 return(datos)
})
```

### Ejemplo de visualización:

```r
output$plot_relacion <- renderPlotly({
 ggplotly(
 ggplot(datos_filtrados(), aes(x = PIB_per_cápita, y = Esperanza_de_vida, 
 color = Continente)) +
 geom_point()
 )
})
```

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## Tabla interactiva

```r
output$tabla_resumen <- renderDT({
 datos_filtrados() %>%
 select(País, Continente, PIB_per_cápita, Esperanza_de_vida, Población)
})
```

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# 👤 Integrante 4 – James  
## Visualizaciones Avanzadas: Evolución y Comparación

### Evolución temporal

```r
output$plot_evolucion_gdp <- renderPlotly({
 ggplotly(
 ggplot(datos_evolucion(), aes(x = Año, y = PIB_per_cápita, color = País)) +
 geom_line()
 )
})
```

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## Comparación por continentes

```r
output$plot_comparacion <- renderPlotly({
 ggplotly(
 ggplot(datos_agrupados, aes(x = PIB_promedio, y = Esperanza_promedio, color = Continente)) +
 geom_point()
 )
})
```

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# 👤 Integrante 5 – Frank Collantes Sánchez  
## Mapa Mundial de Esperanza de Vida

```r
output$mapa_mundial <- renderPlot({
 ggplot(datos_mapa(), aes(x = long, y = lat, fill = Esperanza_de_vida)) +
 geom_polygon() +
 scale_fill_viridis()
})
```

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# 🔚 Conclusiones

- Dashboard permite explorar datos de forma interactiva.
- Se integraron filtros, rankings, evolución temporal y mapas.
- Una herramienta útil para la visualización de indicadores de desarrollo.

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# 🙌 Gracias  
¿Preguntas?

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