30 Días, 30 Gráficos: Mi Aventura en el #30DayChartChallenge 2025

Data Visualization

ggplot2

30DayChartChallenge

Portfolio

Una galería completa de mis 30 visualizaciones de datos creadas para el #30DayChartChallenge de Abril 2025, explorando diversos temas y técnicas con R y ggplot2.

Author

Michal Kinel

Published

10 de May, 2025

¡Bienvenidos a la galería completa de mi participación en el #30DayChartChallenge de Abril 2025! Durante 30 días, me embarqué en el desafío de crear una visualización de datos diaria, siguiendo una serie de prompts temáticos que pusieron a prueba la creatividad y las habilidades técnicas.

Fue una experiencia increíblemente enriquecedora y, a momentos, ¡bastante intensa! Utilicé principalmente R, con el poder de {ggplot2} y el ecosistema tidyverse, para dar vida a los datos. Todo el código fuente de mis creaciones está disponible en mi repositorio de GitHub dedicado al reto.

Este post es una recopilación de ese viaje visual. A continuación, presento los gráficos organizados por las temáticas semanales del reto. ¡Espero que los disfruten!

Puedes seguir el reto oficial aquí: Official #30DayChartChallenge GitHub

Semana 1: Comparisons (Comparaciones)

Repositorio Semana 1: category_1_comparisons

Día 1: Fractions

Gráfico: Visualización de la tenencia de vivienda. Código: day_1_fractions.R

Día 2: Slope

Gráfico: Comparación de la evolución del IPV frente al salario. Código: day_2_slope.R

Día 3: Circular

Gráfico: Gráfico de radar comparativo. Código: day_3_circular.R

Día 4: Big or Small

Gráfico: Comparación de precios de alquiler en distritos de Madrid. Código: day_4_big_or_small.R

Día 5: Ranking

Gráfico: Ranking de distritos de Madrid mediante piruleta divergente. Código: day_5_ranking.R

Día 6: Florence Nightingale (theme day)

Gráfico: Diagrama polar de ventas, inspirado en Nightingale. Código: day_6_florence_nightingale.R

Semana 2: Distributions (Distribuciones)

Repositorio Semana 2: category_2_distributions

Día 7: Outliers

Gráfico: Boxplot destacando valores atípicos en índices. Código: day_7_outliers.R

Día 8: Histogram

Gráfico: Histograma comparativo de distribuciones de índices. Código: day_8_histogram.R

Día 9: Diverging

Gráfico: Gráfico de barras divergentes comparando rendimiento (TSLA vs BYD). Código: day_9_diverging.R

Día 11: Stripes

Gráfico: Código de barras de días de alta volatilidad del VIX. Código: day_11_stripes.R

Día 12: data.gov (data day)

Gráfico: Distribución del Spread de Tipos del Tesoro USA (10A - 2A). Código: day_12_data_day.R

Semana 3: Relationships (Relaciones - Temática: Animales)

Repositorio Semana 3: category_3_relationships

Día 13: Clusters

Gráfico: Relación Masa Corporal vs. Longevidad en animales, por Dieta. Código: day_13_clusters.R

Día 14: Kinship

Gráfico: Dendrograma de similitud animal (Masa y Longevidad). Código: day_14_kinship.R

Día 15: Complicated

Gráfico: Matriz de relaciones (ggpairs) para rasgos de pingüinos. Código: day_15_complicated.R

Día 16: Negative

Gráfico: Relación negativa Tasa Metabólica vs. Longevidad en animales. Código: day_16_negative.R

Día 17: Birds

Gráfico: Relación Longitud del Ala vs. Masa Corporal en aves, por hábitat. Código: day_17_birds.R

Día 18: El País (theme day)

Gráfico: Esfuerzo Inmobiliario vs. Ratio Mascotas/Niño en Madrid (Estilo El País). Código: day_18_el_pais.R

Semana 5: Uncertainties (Incertidumbres - Enfoque: Técnicas de Incertidumbre)

Repositorio Semana 5: category_5_uncertainties

Día 25: Risk

Gráfico: VaR y Expected Shortfall (95%) de retornos del IBEX 35. Código: day_25_risk.R

Día 26: Monochrome

Gráfico: Evolución Ratio de Sharpe y Volatilidad IBEX 35 (monocromo). Código: day_26_monochrome.R

Día 27: Noise

Gráfico: Residuos (“ruido”) del modelo CAPM para Telefónica y test ADF. Código: day_27_noise.R

Día 28: Inclusion

Gráfico: Evolución comparada tasa de paro trimestral por CC.AA. seleccionadas. Código: day_28_inclusion.R

Día 29: Extraterrestrial

Gráfico: Exoplanetas por Radio vs. Insolación, coloreados por Temperatura, con incertidumbre. Código: day_29_extraterrestrial.R

Día 30: National Geographic (theme day)

Gráfico: Mapa del Riesgo de Desertificación en España, estilo NatGeo. Código: day_30_theme_natgeo.R

Reflexiones Finales

Completar el #30DayChartChallenge ha sido una maratón de creatividad, aprendizaje y, a veces, ¡un poco de estrés! Me ha permitido:

Explorar nuevos tipos de gráficos y técnicas de visualización.
Trabajar con diversos datasets, desde datos económicos y sociales hasta información sobre animales o exoplanetas.
Mejorar mi flujo de trabajo en R y ggplot2 para producir visualizaciones de forma más eficiente.
Conectar con una comunidad increíble de entusiastas de la visualización de datos.

Aunque algunos días fueron más desafiantes que otros para encontrar el tiempo o la inspiración, la satisfacción de completar cada gráfico y el conjunto del reto es inmensa.

¡Gracias por acompañarme en este recorrido visual! Si tienes alguna pregunta sobre algu

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CC BY-SA 4.0