Consultas al mapa interactivo BA en CartoDB

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En el último Datafest tuve la oportunidad de asistir a una clase/taller práctico de CartoDB encabezado por Davo Galavotti . Desde entonces tuve ganas de probar la herramienta y ésta pareció una buena oportunidad.

El armado

Para empezar a trabajar fue necesario seleccionar una muestra del dataset (consultas al mapa interactivo BA en julio y agosto de 2014) porque entero no podía ser procesado por CartoDB. Para eso, extraje una muestra aleatoria simple en excel.

Pude subir a la plataforma el listado reducido pero tuve problemas con la configuración de algunas columnas. Especialmente las de geolocalización y la de fecha/hora.

El formato de las columnas de latitud y longitud era incorrecto. Tenía, por ejemplo -58740; -34876 en vez de -58,740; -34,876.

En cuanto a la fecha/hora, CartoDB tomaba el contenido de la columna como string y era necesario que lo tomara como fecha para la visualización, pero sin perder la información del horario. Para eso se creó una columna timestamp a través de la opción de sql de la herramienta.

UPDATE table_name SET my_time = to_timestamp(my_strings, ‘YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’)

Las visualizaciones

Una vez solucionados los inconvenientes técnicos pude avanzar con las visualizaciones.

Para comenzar, seguí mi plan inicial de hacer un torque map.

Combiné el dataset de barrios, provisto por Buenos Aires data, con la información de los llamados. En la configuración, seleccioné 50 segundos de duración por punto/consulta, y le quité los “trails” para dar una imagen más limpia.

En esta oportunidad me interesa resaltar la cantidad de consultas y su ubicación. Se puede observar el ritmo, empezando con muy pocas al comienzo de cada día y aumentando a medida que pasan las horas.

En esta oportunidad, utilicé el filtro Torque Cat, dividiendo según la categoría barrios. Así, cada uno de los barrios tiene un color determinado. Con esta variante me interesa resaltar y contrastar el origen de las consultas sin tener necesidad de delimitar los barrios. En la configuración, seleccioné 30 segundos de duración por punto/llamado, y dejé un solo trail para dar más dinamismo a la animación. Con el mismo objetivo quité el “marker storke” para que los colores tuvieran mayor protagonismo.

Para esta última visualización elegí el filtro Intensity para poner el foco en los lugares con mayor densidad de consultas. Me parece interesante que se puede ver claramente como se forman líneas de alta intensidad que coinciden con algunas de las principales avenidas de la Ciudad.

Conclusión

A través de estas tres visualizaciones es posible comenzar a analizar las características de las consultas al mapa interactivo de la Ciudad de Buenos Aires, en este periodo de tiempo.

Se puede ver que hay zonas más propensas a hacer consultas, como Palermo y Recoleta, y es posible señalar que alrededor de las avenidas Santa Fe, Córdoba y Corrientes se concentra gran número de consultas.

Además podemos ser capaces de ver ritmos diarios y comenzar a identificar patrones de conducta.

A pesar de los inconvenientes técnicos que tuve a lo largo de la producción de este trabajo, o probablemente por ese mismo motivo, creo que he aprendido mucho sobre la herramienta y sobre las posibilidades que dan las visualizaciones en general.

Este post fue realizado en febrero de 2015

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