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---
title: "Tablero de Accesos Fijos de Argentina"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: columns
vertical_layout: fill
output_dir: docs
---
```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(tidyverse)
library(plotly)
```
Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------
### Accesos Fijos cada 100 Hogares por Provincia
```{r}
# Penetracion por provincia: accesos cada 100 hogares
pen_prov_hog <- read_csv("https://datosabiertos.enacom.gob.ar/rest/datastreams/275028/data.csv",
n_max = 24,
locale = locale(decimal_mark = ","))
pen_prov_hog_plot <- pen_prov_hog %>%
ggplot(aes(x = reorder(Provincia, `Accesos por cada 100 hogares`),
y = `Accesos por cada 100 hogares`,
text = Provincia)) +
geom_col(data=pen_prov_hog, aes(x=reorder(Provincia, `Accesos por cada 100 hogares`)), fill = "red") +
coord_flip() +
theme_bw() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 6), axis.title = element_blank())
ggplotly(pen_prov_hog_plot, tooltip = c("text", "y"))
```
### Evolución Accesos por cada 100 habitantes
```{r}
# Penetración: accesos cada 100 habitantes. Serie histórica
pen_nac_hab_serie <- read_csv("https://datosabiertos.enacom.gob.ar/rest/datastreams/281491/data.csv",
locale = locale(decimal_mark = ","))
pen_nac_hab_serie_plot <- pen_nac_hab_serie %>%
ggplot(aes(x = fct_reorder(Periodo, paste0(Año, Trimestre), .desc = FALSE),
y = `Accesos por cada 100 hab`,
text = Periodo)) +
geom_point() +
geom_line(aes(group = 1)) +
theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, size = 8),
axis.title = element_blank())
ggplotly(pen_nac_hab_serie_plot, tooltip = c("text", "y"))
```
Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------
### Evolución de la Velocidad Media de Descarga
```{r}
# Velocidad Media de Descarga (Mbps) - Nacional
vmd_nac_serie <- read_csv("https://datosabiertos.enacom.gob.ar/rest/datastreams/275016/data.csv", col_names = c("Año", "Trimestre", "Velocidad Media de Descarga", "Periodo"), skip = 1,
locale = locale(decimal_mark = ","))
vmd_nac_serie_plot <- vmd_nac_serie %>%
ggplot(aes(x = fct_reorder(Periodo, paste0(Año, Trimestre), .desc = FALSE),
y = `Velocidad Media de Descarga`,
text = Periodo)) +
geom_point() +
geom_line(aes(group = 1)) +
labs(y = "VMD en Mbps") +
theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, size = 8),
axis.title.x = element_blank())
ggplotly(vmd_nac_serie_plot, tooltip = c("text", "y"))
```
### Evolución de Accesos Fijos por Tecnología
```{r}
tec_nac_serie <- read_csv("https://datosabiertos.enacom.gob.ar/rest/datastreams/275029/data.csv",
locale = locale(decimal_mark = ","))
tec_nac_serie <- tec_nac_serie %>%
select(-Total) %>%
gather(Tecnología, Accesos, ADSL:Otros)
tec_nac_serie_plot <- tec_nac_serie %>%
ggplot(aes(x = fct_reorder(Periodo, paste0(Año, Trimestre), .desc = FALSE),
y = Accesos,
group = Tecnología,
color = Tecnología,
text = Periodo)) +
geom_line() +
scale_y_continuous(labels = c("0", "2M", "4M", "6M")) +
theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, size = 8),
axis.title = element_blank(),
legend.title = element_blank())
ggplotly(tec_nac_serie_plot, tooltip = c("text", "color", "y")) %>%
layout(legend = list(title = "",
orientation = "h",
y = 1.3))
```