Mapa del coronavirus. Cómo crear un cuadro de mando en Power BI

En la era del dato, tener información fiable es más importante que nunca. Ante crisis sanitarias, analizar el factor geográfico de manera eficaz es esencial para tomar decisiones estratégicas. Esperamos que este mapa ayude a mantener la calma y evitar la difusión de noticias erróneas”, señala Ángeles Villaescusa, directora general en España de Esri, empresa dedicada al desarrollo de software para Sistemas de Información Geográfica. Su empresa ha sido la creadora del mapa interactivo para monitorizar el coronavirus.

Sin entrar en más detalle sobre la enfermedad, en este artículo vamos a presentar los datos que se utilizan y a desarrollar un cuadro de mando parecido.

Fuentes de datos

En el propio cuadro de mando aparece una leyenda con información acerca de la herramienta. Entre esta información, destaca un enlace a GitHub desde donde se pueden explorar y descargar los datos utilizados.

Para representar el desarrollo del coronavirus, los creadores del dashboard utilizan los datos suministrados por la Organización Mundial de la Salud y el CSSE (Center for Systems Science and Engineering) de la Universidad John Hopkins de EEUU. Estos, a su vez, recopilan información de los departamentos y ministerios de sanidad de varios países.

Al descargar los datos de GitHub, nos encontramos una carpeta de la OMS (WHO) y otra del CSSE. Ambas contienen prácticamente la misma información. Por un lado, archivos CSV o informes diarios de los casos ocurridos en todo el mundo, y un archivo de series temporales en el que se refleja la situación en cada país de todos los días.

Carga y transformación

Para desarrollar un cuadro de mando perfectamente actualizado, habría que combinar todas las fuentes y seleccionar la información más reciente, pero, por simplificar, usaremos solamente las series temporales de la carpeta del CSSE. En esta carpeta hay tres archivos CSV, uno para los casos confirmados, otros para los fallecidos y otro para los recuperados.

Para empezar, cargaremos los tres archivos en Power BI. Son archivos CSV, por lo que habrá que elegir la opción apropiada para cargarlos. Una vez cargados, vamos a realizar unas transformaciones de los datos, que serán las mismas en las tres tablas.

En la imagen anterior se puede ver la pinta que tienen las tablas a cargarlas en Power BI. Habrá que transformarlas en Power Query, primero para colocar correctamente los encabezados de las columnas, después para tener todas las fechas en una sola columna, y, finalmente, se añadirá una columna a cada tabla que identifique de qué trata (confirmados, fallecidos o recuperados) para, posteriormente, anexar las tres en la misma consulta.

El primer paso se puede realizar fácilmente con el botón Usar la primera fila como encabezado. Para realizar la transformación de las fechas, seleccionaremos todas las columnas de fecha, y pulsaremos la opción Anular dinamización de columnas, Unpivot en inglés, en la pestaña Transformar.

Tras el paso anterior, podemos renombrar las columnas obtenidas, por [Fecha] y [Casos], por ejemplo. Ahora, en la pestaña Agregar columna elegimos la opción Columna personalizada. En la ventana que nos aparece escribiremos un nombre para esta columna que servirá para identificar los registros de cada tabla al juntar las tres, y un valor identificativo, puede ser un código o un texto.

Al aplicar estos pasos a una tabla, se pueden aplicar rápidamente a las otras dos copiando y pegando el código del editor avanzado.

Al pegar este código en el editor de las otras tablas, aprovecharemos para cambiar el paso #”Personalizada agregada” de acuerdo a lo que queramos que aparezca en cada tabla. Finalmente, usaremos el botón Anexar consultas para crear una nueva y uniremos las tres tablas en una sola tabla llamada Hechos.

Análisis y presentación de datos

Con la anterior transformación ya podemos cargar nuestro modelo de datos. Para crear un modelo más preciso de cara al análisis, podríamos crear tablas de dimensiones, como fechas o localizaciones, pero con esta tabla de Hechos es suficiente.

Lo primero que añadiremos a nuestro cuadro de mando es un mapa interactivo como el de Esri. Para ello, creamos un objeto visual mapa, en el que usaremos las coordenadas y el
promedio de los casos registrados. Además, en Leyenda distinguiremos los tres tipos de casos. Para representar la situación actual, en los filtros de la visualización, indicaremos que use la fecha correspondiente al último día. El resultado será un mapa como este:

Para completar el informe se puede añadir una evolución temporal de los infectados por coronavirus. Usaremos un gráfico de líneas, en el que añadiremos las fechas, y la suma de los casos, identificados el tipo.

Este informe se puede hacer todo lo completo y complejo que se quiera, se pueden añadir varios tooltips a los gráficos que complementen la información, botones para hacer del dashboard una herramienta más interactiva y añadir distintas vistas, o filtros para ofrecer al usuario el control de los datos presentados. Este es solo un cuadro de mando del coronavirus de ejemplo, sencillo, así que para terminar añadiremos unas tarjetas que presenten las cifras globales de los casos del virus.

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