1. Stacked Bar Graph
Visualizacion de barras apiladas basada en
datasets/stacked-bar-pb_2_17b.csv. Para mantener todas las series
comparables, el grafico usa la parte del dataset desde MAR 2015,
momento en el que ya aparecen los siete factores con valores observables.
Este dataset procede del Banco de Espana y ha sido descargado
desde su pagina de estadisticas:
https://www.bde.es/webbe/es/estadisticas/recursos/descargas-completas.html
, en la seccion "Encuesta sobre Prestamos Bancarios".
La encuesta se realiza trimestralmente a los principales bancos
y recoge, mediante una encuesta cualitativa, su percepcion sobre
cambios en la oferta y la demanda de credito. Los resultados se publican como
indices de difusion, que indican si mas entidades perciben
aumentos o disminuciones en determinados factores.
Esta encuesta forma parte del sistema coordinado por el
European Central Bank denominado
Bank Lending Survey (BLS), utilizado para analizar la evolucion
del credito en la zona euro.
El CSV incluye varias filas iniciales de metadatos y termina con filas de fuente
y notas. El script filtra esas lineas, convierte la parte trimestral a datos
numericos y separa contribuciones positivas y negativas alrededor de una linea cero.
2. Stream Graph
Visualizacion embebida con Flourish para el stream graph. Este dataset esta
obtenido de Zenodo.org:
https://zenodo.org/records/5793973
.
DOI:
https://doi.org/10.1101/2021.11.26.21266896
El conjunto de datos analiza la salud mental de la poblacion general en Reino
Unido y Alemania mediante encuestas online realizadas en cuatro momentos clave
entre 2020 y 2021. Se trata de un diseno longitudinal con cohortes
independientes, basado en un muestreo no probabilistico tipo snowball sampling.
La recogida de datos se llevo a cabo mediante cuestionarios bilingues
(aleman e ingles) implementados en la herramienta EvaSys. La primera oleada,
realizada tras los confinamientos iniciales, incluia evaluacion de cambios
subjetivos en el malestar psicologico y tenia mayor duracion.
Las tres oleadas posteriores fueron mas breves al excluir este componente.
El estudio permite analizar la evolucion temporal del impacto psicologico de la
COVID-19.
El dataset descargado COVID19_MH_all_raw.csv se ha transformado
para adaptarlo a una serie temporal para stream graph, generando primero
mental_health_clean_full.csv y posteriormente, tras seleccionar los
valores necesarios para la visualizacion, mental_health_streamgraph_ready.csv.
3. Violin Plot
Visualizacion tipo violin plot basada en
datasets/violin_delay_metrics_long.csv, donde cada violin representa
la distribucion de valores de una metrica de delay.
Este dataset se obtuvo de Zenodo.org:
https://zenodo.org/records/5774645
(DOI:
10.5281/zenodo.5774645).
Corresponde a HowFaster.NET – Global Ranks (Edition 2, octubre 2020),
que contiene mediciones globales del rendimiento de Internet (países, regiones, ciudades)
basadas en datos reales de rutas de red. Cada registro representa una entidad
(por ejemplo, un país) y recoge estadísticas agregadas de conectividad como
latencia (delay), número de saltos (hops), etc. En el CSV se muestran latencias
agregadas de origen, destino y su suma.