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title: "ARRIBA Antioquia"
author: 
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```{r librerias_y_datos, include=FALSE}
 getPkg <-function(pkg, url = "http://cran.r-project.org"){
    to.do <- setdiff(pkg, installed.packages()[,1])
    for(package in to.do) invisible(install.packages(package, repos = url))
  }	
pkgs <- c("crayon","colormap","dplyr","expss","formattable","flexdashboard",
          "ggplot2","gridExtra","ggplot2","htmlwidgets","highcharter","knitr","kableExtra","maditr",
          "plotly","readxl","reshape2","R3port","scales","stringr","summarytools",
          "easypackages")
getPkg(pkgs)
library(easypackages)
libraries(pkgs)

Raiz<-"C:/Users/Charle/Desktop/PDD/5. OPPA/3. Arriba Antioquia/"
df_AccionPlan<-data.frame(read_excel(paste0(Raiz,"BateriaIndicadores_ARRIBAAntioquia_2020.xlsx"),sheet = "Versión2",skip = 1)) %>% mutate(Avance100.2020=as.numeric(Avance100.2020))
df_AccionMega<-data.frame(read_excel(paste0(Raiz,"BateriaIndicadores_ARRIBAAntioquia_2020.xlsx"),sheet = "Megas"))

# Filtro por categoría
media<-function(x){z=mean(x,na.rm=TRUE)}
df_AccionPlan<-with(df_AccionPlan,data.frame(aggregate(data.frame(Avance100.2020=Avance100.2020),list(Acción.estratégica.asociada=Acción.estratégica.asociada,Categoría=Categoría),media)))

df_AP01<-df_AccionPlan %>% filter(Acción.estratégica.asociada=="01. Antioquia Saludable")
df_AP02<-df_AccionPlan %>% filter(Acción.estratégica.asociada=="02. Antioquia, territorio sin hambre")
df_AP03<-df_AccionPlan %>% filter(Acción.estratégica.asociada=="03. Misión empleo")
df_AP04<-df_AccionPlan %>% filter(Acción.estratégica.asociada=="04. Ingresos verdes")
df_AP05<-df_AccionPlan %>% filter(Acción.estratégica.asociada=="05. Misión tejido empresarial")
df_AP06<-df_AccionPlan %>% filter(Acción.estratégica.asociada=="06. Reconversión productiva")
df_AP07<-df_AccionPlan %>% filter(Acción.estratégica.asociada=="07. Antójate de Antioquia")
df_AP08<-df_AccionPlan %>% filter(Acción.estratégica.asociada=="08. Antioquia reverdece")
df_AP09<-df_AccionPlan %>% filter(Acción.estratégica.asociada=="09. Antioquia conectada")
df_AP10<-df_AccionPlan %>% filter(Acción.estratégica.asociada=="10. Asociatividad interregional")

```

Portada
=======================================================================

Column {data-width=250}
-----------------------------------------------------------------------
 ARRIBA Antioquia

 Alianza por la Reactivación y Revitalización Integral de Antioquia

Esta surge de la necesidad de mitigar los efectos negativos generados por la pandemia del COVID-19. En esta se comprenden los desafíos que tiene Antioquia ante los diferentes choques agregados –crisis económicas, hambrunas, efectos asociados al cambio climático, y demás– que pueden ser secuelas de las diferentes medidas no farmacéuticas (cuarentenas, cierre de sectores económicos no prioritarios, distanciamiento social, cierre de fronteras, entre otras) implementadas para contener la propagación del virus, es así, que se busca una aceleración de la reactivación del departamento de Antioquia, protegiendo la vida, fomentando la economía, buscando la regeneración de los ecosistemas y la calidad de vida, para de esta manera, mitigar, tres crisis estructurales, que se han venido ensanchando en los últimos tiempos, como son la económica, la de la desigualdad y la ambiental.

row {.tabset data-width=750} 
-----------------------------------------------------------------------
### Esquema MEGAS
```{r EsquemaMEGA}

knitr::include_graphics("EsquemaARRIBA.png") 

```

### Esquema Acciones Plan
```{r EsquemaPlan}

knitr::include_graphics("EsquemaPlan.png") 

```


Acciones MEGA
=======================================================================

Column {data-width=600}
-----------------------------------------------------------------------

### Avance global ARRIBA Antioquia {data-height=250}
```{r gauge1}

df_ValorGlobal<-df_AccionMega %>% mutate(AvanceGlobal=ifelse(Avance.MEGA.2023>100,100,Avance.MEGA.2023))
s_ValorGlobal<-with(df_ValorGlobal,round(mean(AvanceGlobal),1))

fig <- plot_ly(
    domain = list(x = c(0, 1), y = c(0, 1)),
    value = s_ValorGlobal,
    title = list(text = ""),
    gauge=list(bar = list(color = "#93C54B")),
    type = "indicator",
    mode = "gauge+number") 
fig <- fig %>%
  layout(margin = list(l=0,r=0,b=10,t=20,pad=5))
fig

```


### Avance acción estratégica por MEGA {data-height=550}
```{r Linea01Radar, results='asis'}
m <- list(l = 50,r = 50,b = 50,t = 50,pad = 10)
df_AccionMega_a<-df_AccionMega %>% mutate(AvanceMega=ifelse(Avance.MEGA.2023>100,100,Avance.MEGA.2023),  Acción.estratégica1=ifelse(str_detect(Acción.estratégica,"01")==TRUE,"01 Antioquia \nsaludable",ifelse(str_detect(Acción.estratégica,"02")==TRUE,"02 Antioquia, \nterritorio sin \nhambre",ifelse(str_detect(Acción.estratégica,"03")==TRUE,"03 Misión \nempleo",ifelse(str_detect(Acción.estratégica,"04")==TRUE,"04 Ingresos \nverdes",ifelse(str_detect(Acción.estratégica,"05")==TRUE,"05 Misión \ntejido \nempresarial",ifelse(str_detect(Acción.estratégica,"06")==TRUE,"06 Reconversión \nproductiva",ifelse(str_detect(Acción.estratégica,"07")==TRUE,"07 Antójate de \nAntioquia",ifelse(str_detect(Acción.estratégica,"08")==TRUE,"08 Antioquia \nreverdece",ifelse(str_detect(Acción.estratégica,"09")==TRUE,"09 Antioquia \nconectada","10 Asociatividad \ninterregional")))))))))
  )

fig <- plot_ly(df_AccionMega_a,
    type = 'scatterpolar',
    r = ~round(AvanceMega,1),
    theta = ~Acción.estratégica1,
    fill = 'toself',
    fillcolor = '#93C54B') 
fig <- fig %>%
  layout(polar = list(radialaxis = list(visible = T,range = c(0,110))),showlegend = F,
         autosize = F, width = 0, height = 0,margin=m)
fig

```

row {.tabset data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------
### Descripción de Acción estrátegica-MEGA

- 01 Duplicar la capacidad de las unidades de cuidados intensivos de la red de salud Antioqueña.
- 02 Brigadas de seguridad alimentaria en todos los 124 municipios y el Distrito de Turbo Antioquia
- 03 Misión empleo:	Generar 120 mil empleos entre 2020-2023, de los cuales, 40 mil tendrán impacto durante el periodo 2020-21
- 04 7000 familias beneficiadas con ingresos por la protección medio ambiental
- 05 Generar alivios créditicios para 40.000 unidades productivas, que equivalen al 20% de las microempresas de Antioquia
- 06 Reconversión productiva para sectores de la confección y la agrícultura, generando nuevas capacidades en las subregiones, para proteger 15.000 empleos en Antioquia
- 07 Concurso para la promoción del emprendimiento en tiempos de crisis
- 08 25 millones de árboles sembrados entre 2020-2023
- 09 Capacidades extendidas de Antioquia para el teletrabajo, la telesalud y la teleeducación
- 10 Promoción de esquemas asociativos que pongan en valor la localización geoestratégica del departamento

### Tabla resumen
```{r TResumen, results='asis'}
df_AccionMega %>% mutate(MEGA=paste0(substr(Acción.estratégica,1,2)," ",MEGA),Avance.MEGA.2023=round(Avance.MEGA.2023,1),Valor.MEGA.2020=ifelse(Unidad.de.medida=="Número",ceiling(Valor.MEGA.2020),round(Valor.MEGA.2020,1))) %>% select(-Acción.estratégica,-LB,-Observaciones) %>% mutate(Avance.MEGA.2023=color_bar("lightgreen")(Avance.MEGA.2023)) %>% reshape::rename(c(Unidad.de.medida="Unidad medida",Valor.MEGA.2020="Valor 2020",META.MEGA.2023="Meta 2023",Avance.MEGA.2023="Avance 2023"))  %>% 
   knitr::kable(align = "lccccc",format = "html",escape = F) %>% 
  kable_styling(bootstrap_options = "striped",font_size = 12,"hover", full_width = T)
```

Acciones Plan
=======================================================================

row
-----------------------------------------------------------------------
### Avance global Acciones Plan {data-height=250}
```{r gaugeAE}
Acción01<-with(df_AP01,round(mean(Avance100.2020,1)));Acción02<-with(df_AP02,round(mean(Avance100.2020,1)))
Acción03<-with(df_AP03,round(mean(Avance100.2020,1)));Acción04<-with(df_AP04,round(mean(Avance100.2020,1)))
Acción05<-with(df_AP05,round(mean(Avance100.2020,1)));Acción06<-with(df_AP06,round(mean(Avance100.2020,1)))
Acción07<-with(df_AP07,round(mean(Avance100.2020,1)));Acción08<-with(df_AP08,round(mean(Avance100.2020,1)))
Acción09<-with(df_AP09,round(mean(Avance100.2020,1)));Acción10<-with(df_AP10,round(mean(Avance100.2020,1)))

s_ValorGlobal_AcciónE<-mean(Acción10,Acción09,Acción08,Acción07,Acción06,Acción05,Acción04,Acción03,Acción02,Acción01)
fig <- plot_ly(
    domain = list(x = c(0, 1), y = c(0, 1)),
    value = s_ValorGlobal_AcciónE,
    title = list(text = ""),
    gauge=list(bar = list(color = "#93C54B")),
    type = "indicator",
    mode = "gauge+number") 
fig <- fig %>%
  layout(margin = list(l=0,r=0,b=10,t=20,pad=5))
fig

```

### Avance por acciones Plan
```{r Global_01}
Acción01<-with(df_AP01,round(mean(Avance100.2020,1)));Acción02<-with(df_AP02,round(mean(Avance100.2020,1)))
Acción03<-with(df_AP03,round(mean(Avance100.2020,1)));Acción04<-with(df_AP04,round(mean(Avance100.2020,1)))
Acción05<-with(df_AP05,round(mean(Avance100.2020,1)));Acción06<-with(df_AP06,round(mean(Avance100.2020,1)))
Acción07<-with(df_AP07,round(mean(Avance100.2020,1)));Acción08<-with(df_AP08,round(mean(Avance100.2020,1)))
Acción09<-with(df_AP09,round(mean(Avance100.2020,1)));Acción10<-with(df_AP10,round(mean(Avance100.2020,1)))

df_Consolidada<-c(Acción10,Acción09,Acción08,Acción07,Acción06,Acción05,Acción04,Acción03,Acción02,Acción01)
fig <- plot_ly(x = df_Consolidada, y = c("10 Asociatividad interregional","09 Antioquia conectada","08 Antioquia reverdece","07 Antójate de Antioquia","06 Reconversión productiva","05 Misión tejido empresarial","04 Ingresos verdes","03 Misión empleo","02 Antioquia, territorio sin hambre","01 Antioquia saludable"), name = "Acción estratégica", type = 'scatter',mode = "markers", marker = list(color =c(rep("#089CA3",2),"#235020",rep("#00B0F0",5),rep("#A7D730","#A7D730",2)),size=25,text=df_Consolidada))
fig

```

row {.tabset data-width=1000}
-----------------------------------------------------------------------
### 01 Antioquia saludable
```{r 01_AE, results='asis'}
m <- list(l = 50,r = 80,b = 50,t = 50,pad = 10)
df_AP01_a<-df_AP01 %>% mutate(Titulo=ifelse(str_detect(Categoría,"mental")==TRUE,"Salud \nmental",ifelse(str_detect(Categoría,"epide")==TRUE,"Vigilancia \nepidemiológica","Incrementar la \ncapacidad del \nsistema de \natención \nen salud")))

fig <- plot_ly(df_AP01_a,
    type = 'scatterpolar',
    r = ~round(Avance100.2020,1),
    theta = ~Titulo,
    fill = 'toself',
    fillcolor = '#A7D730') 
fig <- fig %>%
  layout(polar = list(radialaxis = list(visible = T,range = c(0,110))),showlegend = F,
         autosize = F, width = 0, height = 0,margin=m)
fig

```

### 02 Antioquia, territorio sin hambre
```{r 02_AE, results='asis'}
m <- list(l = 50,r = 50,b = 50,t = 50,pad = 10)
df_AP02_a<-df_AP02 %>% mutate(Titulo=ifelse(str_detect(Categoría,"Brigada")==TRUE,"Brigadas \nde segurdidad \n alimentaria",ifelse(str_detect(Categoría,"Maná")==TRUE,"Maná \nPlus","Soberanía y \nseguridad\n alimentaria")))

fig <- plot_ly(df_AP02_a,
    type = 'scatterpolar',
    r = ~round(Avance100.2020,1),
    theta = ~Titulo,
    fill = 'toself',
    fillcolor = '#A7D730') 
fig <- fig %>%
  layout(polar = list(radialaxis = list(visible = T,range = c(0,110))),showlegend = F,
         autosize = F, width = 0, height = 0,margin=m)
fig

```

### 03 Misión empleo
```{r 03_AE, results='asis'}
m <- list(l = 70,r = 70,b = 70,t = 70,pad = 10)
df_AP03_a<-df_AP03 %>% mutate(Titulo=ifelse(str_detect(Categoría,"genero")==TRUE,"Desarrollo familiar \ny equidad de \ngénero",ifelse(str_detect(Categoría,"Alianzas")==TRUE,"Alianzas \npúblico-privadas \n para la generación \nde empleo",ifelse(str_detect(Categoría,"vial para")==TRUE,"Infraestructura \nvial para la \ncompetitividad",ifelse(str_detect(Categoría,"urbano")==TRUE,"Infraestructura \n para el desarrollo \nurbano","Infraestructura \nhabitacional \ny acceso a \nservicios públicos")))))

fig <- plot_ly(df_AP03_a,
    type = 'scatterpolar',
    r = ~round(Avance100.2020,1),
    theta = ~Titulo,
    fill = 'toself',
    fillcolor = '#00B0F0') 
fig <- fig %>%
  layout(polar = list(radialaxis = list(visible = T,range = c(0,110))),showlegend = F,
         autosize = F, width = 0, height = 0,margin=m)
fig

```

### 04 Ingresos verdes
```{r 04_AE, results='asis'}

fig <- plot_ly(df_AP04, x = ~Categoría, y = ~round(Avance100.2020,1), type = 'bar', name = 'Avance',marker=list(color="#00B0F0"))
fig <- fig %>% add_trace(y = ~round((100-Avance100.2020),1), name = 'Brecha para la Meta',marker=list(color="#EAEAEA"))
fig <- fig %>% layout(yaxis = list(title = 'Porcentaje'), barmode = 'stack')
fig

```

### 05 Misión tejido empresarial
```{r 05_AE, results='asis'}

fig <- plot_ly(df_AP05,
    domain = list(x = c(0, 1), y = c(0, 1)),
    value = ~round(Avance100.2020,1),
    title = list(text = ~Categoría),
    gauge=list(bar = list(color = "#00B0F0")),
    type = "indicator",
    mode = "gauge+number") 
fig <- fig %>%
  layout(margin = list(l=20,r=30,t=70))
fig

```

### 06 Reconversión productiva
```{r 06_AE, results='asis'}

fig <- plot_ly(df_AP06, x = ~Categoría, y = ~round(Avance100.2020,1), type = 'bar', name = 'Avance',marker=list(color="#00B0F0"))
fig <- fig %>% add_trace(y = ~round((100-Avance100.2020),1), name = 'Brecha para la Meta',marker=list(color="#EAEAEA"))
fig <- fig %>% layout(yaxis = list(title = 'Porcentaje'), barmode = 'stack')
fig

```

### 07 Antójate de Antioquia
```{r 07_AE, results='asis'}

fig <- plot_ly(df_AP07,
    domain = list(x = c(0, 1), y = c(0, 1)),
    value = ~round(Avance100.2020,1),
    title = list(text = ~Categoría),
    gauge=list(bar = list(color = "#00B0F0")),
    type = "indicator",
    mode = "gauge+number") 
fig <- fig %>%
  layout(margin = list(l=20,r=30,t=70))
fig

```

### 08 Antioquia reverdece
```{r 08_AE, results='asis'}
fig <- plot_ly(df_AP08, x = ~Categoría, y = ~round(Avance100.2020,1), type = 'bar', name = 'Avance',marker=list(color="#235020"))
fig <- fig %>% add_trace(y = ~round((100-Avance100.2020),1), name = 'Brecha para la Meta',marker=list(color="#EAEAEA"))
fig <- fig %>% layout(yaxis = list(title = 'Porcentaje'), barmode = 'stack')
fig

```

### 09 Antioquia conectada
```{r 09_AE, results='asis'}
m <- list(l = 50,r = 50,b = 50,t = 50,pad = 10)
df_AP09_a<-df_AP09 %>% mutate(Titulo=ifelse(str_detect(Categoría,"educa")==TRUE,"Apropiación \nde las TICS\n para la educación",ifelse(str_detect(Categoría,"salud")==TRUE,"Apropiación \nde las TICS\n para la salud","Apropiación \nde las TICS\n para el \nbienestar \nsocial")))

fig <- plot_ly(df_AP09_a,
    type = 'scatterpolar',
    r = ~round(Avance100.2020,1),
    theta = ~Titulo,
    fill = 'toself',
    fillcolor = '#089CA3') 
fig <- fig %>%
  layout(polar = list(radialaxis = list(visible = T,range = c(0,110))),showlegend = F,
         autosize = F, width = 0, height = 0,margin=m)
fig

```

### 10 Asociatividad interregional
```{r 10_AE, results='asis'}

fig <- plot_ly(df_AP10,
    domain = list(x = c(0, 1), y = c(0, 1)),
    value = ~round(Avance100.2020,1),
    title = list(text = ~Categoría),
    gauge=list(bar = list(color = "#089CA3")),
    type = "indicator",
    mode = "gauge+number") 
fig <- fig %>%
  layout(margin = list(l=20,r=30,t=70))
fig

```