Jornadas de Cartografía Participativa
(Visualización de información geográfica con CARTO)
(23 de Noviembre de 2016)
Francisco Puga
- fpuga@icarto.es
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Case study - BBVA from CARTO on Vimeo.
- Mini recordatorio
- Contexto (Software libre, Open Data, Información Geográfica, CARTO)
- Nuestro primer mapa con CARTO
- Principios de diseño cartográfico
- Learning By Doing (Jugando con CARTO)
- Una base de datos de información geográfica libre
- Una comunidad de usuarios
- Un conjunto de tecnologías, aplicaciones y servicios
- Una licencia para datos
- Un mapa
CONTEXTO
(Y selección tecnológica)
- Programa informático (código fuente): secuencia de instrucciones que un/a computador/a puede interpretar y ejecutar.
- Receta gastronómica: secuencia de instrucciones que que nos permiten cocinar un plato
Un programa es software libre si los usuarios tienen básicamente cuatro tipos de libertades:
- Libertad para ejecutar el programa en cualquier sitio, con cualquier propósito y para siempre.
- Libertad para estudiarlo y adaptarlo a las necesidades.
- Libertad de redistribución, permitiendo colaborar con otros usuarios.
- Libertad para mejorar el programa y publicar las mejoras.
Software Libre: Posesión o Alquiler
Ventajas del Software Libre
- Menor TCO (Total Cost Ownership). Coste a largo plazo y sostenibilidad.
- Facilidad para realizar adaptaciones que se adecúen a las particularidades locales
- Fomento a la creación de empresas locales que provean servicios
- Rápido ciclo de desarrollo. Continuas nuevas versiones que solucionan problemas y añaden funcionalidades.
- En general se trata de un software más seguro (menor incidencia de virus)
- Excelente herramienta de aprendizaje para programadores.
- Disponibilidad a largo plazo.
- Menor dependencia tecnológica.
- En general existe un mejor aprovechamiento de los recursos hardware de modo que no tengamos que estar invirtiendo en nuevos ordenadores continuamente.
- Adaptación a idiomas locales.
Sergio Álvarez Leiva, Premi FPdGi Empresa 2016 from Fundació Princesa de Girona on Vimeo.
- Ficheros (shp, gpx, kml, csv, xls,..)
- Data Library
- Servicio Externo (Dropbox, Google Drive, ...)
- Dataset vacío
- Metadata (nombre, descripción, ...)
- Añadir, Eliminar y Renombrar columnas
- Añadir filas y modificar los datos
- Tipos de datos: No todas las opciones disponibles para todos los tipos
- Digitalizar nuevos elementos
- Georeferenciar información (export && import)
- cartodb_id, the_geom, the_geom_webmercator
- Modificar los metadatos
- Publicar mapas
- Opciones del mapa
- ¿Qué es?
- Ejemplos de distintos mapas base
- Etiquetas y Niveles de Zoom
- Fórmula: Sobre valores númericos (conteo, media, máximo, ...)
- Histograma: Número de ocurrencias de un determinado valor
- Categorización: Filtrar datos en base a distintas categorías
- Serie Temporal: Filtro en función del tiempo de un evento
- Territoriales
- Análisis (investigación, temáticos)
- Transmisión de Ideas (temáticos)
- ¿Qué idea se quiere transmitir y a quien?
- Piensa en el mapa (un boceto puede estar bien)
- ¿Qué proyección es la más conveniente?
- ¿Qué datos geográficas y alfanuméricos me hacen falta?
- Procesar y Analizar los datos (Cuantitativo o Cualitativo)
- ¿Tiene sentido animar los datos?
- Escoger el mapa base
- Resto de detalles. pop-up, leyenda, licencia, atribución
(Se puede usar el histograma para ver la distribución)
- Quantiles: Cada categoría contiene el mismo número de elementos. Se usa para datos bien distribuidos. Valores parecidos pueden acabar en diferentes categorías y valores distintos en la misma.
- Jenks (Natural breaks): Trata de agrupar los datos siguiendo una clasificación "natural". Datos parecidos en la misma clase, y datos distintos en distintas clases
- Equal Interval: Divide el rango de valores entre en número de intervalos y mete cada valor en la categoría que le corresponda (usado para porcentajes, ratios, cosas como temperaturas)
- Heads/Tails: Se usa para mostrar datos que difieren mucho de valor. Se cogen los valores por encima y por debajo de la media y se obtienen dos clasificaciones. Se sigue diviendo cada clasificación anterior del mismo modo
Símbolos graduados (range-gradding) y proporcionados (absolute scaling). Son una forma de representar valores numéricos. Símbolo más grande mayor valor. También se puede denominar así a la escala de colores empleada y no al tamaño
- Graduado: El símbolo se mete en una categoría. Todos los símbolos de la categoría tendrán el mismo tamaño
- Proporcionados: El tamaño es directamente proporcional al valor
- Usar una herramienta
- Accesibilidad
- Cualitativos: Paletas divergente
- Cuantitativos: Paletas secuenciales
- Sólo poligonos que permitan la comparación
- WMS Catastro (Capa CONSTRU): http://ovc.catastro.meh.es/Cartografia/WMS/ServidorWMS.aspx
- data/coruna_universidad.osm
- data/map_multilinestrings.zip
- data/map_multilinestrings.zip
- data/map_multilinestrings.zip
- Orden de las capas: ¿Se pueden ver puntos que estén debajo de polígonos?
- data/coruna_universidad.osm
- data/batimetria_linea_23029.zip
- data/Saga_Star_Wars.csv
- Provincias de España
- El tamaño de los puntos representa la población total (símbolo graduado)
- El color del punto representa al continente (cuantifiación por categoría)
- Añadir una leyenda con el nombre del país como título, y la población como dato
- Añadir un widget que me permita filtrar por continente
- data/world_population_by_continent.geojson
- Cargar capa de líneas y aplicar: line-dasharray: 5,5;
- Probar con line-dasharray: 5,1,5;
- Cargar capa de puntos y usar un símbolo de imagen ( marker-file: url('https://www.mapbox.com/mapbox.js/assets/images/astronaut1.png'); )
- Doc cartocss [1]
- data/comunidades_names.csv
- INE - Bibliotecas por comunidad
- Añadir análisis de georeferenciación
- Añadir análisis de "JOIN"
- https://carto.com/blog/proportional-symbol-maps/
- Ejemplo con datos de emapic
- Mapa de resultados electorales