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Intro a CartoDB

Hay que crear una nueva cuenta de CartoDB Haz click AQUI y sigue las instrucciones. Esta cuenta es superior a la cuenta gratis, con doble el espacio!

Entendiendo el CartoDB Dashboard!

El Dashboard es el centro de control para tu data, tus mapas, y tu cuenta. Es muy importante saber la diferencia entre mapas y datasets en CartoDB.

Puedes tener varios mapas con la misma data.
Crear un diseño para la data, no es lo mismo que crear un mapa.

La barra azul en la parte de arriba te deja:

Puedes navegar entre data y mapas
- piensa sobre tus datasets como la espina de tus mapas. Trabajar en el Dataset View deja que manipules y diseñes los datos directamente.
Visitar el CartoDB gallery
apprender nuevas tecnicas en la pagina de documentacion.

El icono a la mano derecha te deja:

Ver y organizar tus account settings
Visitar to pagina publica
- Esta pagina es importante porque es el lugar principal para compartir y publicar tus mapas/
Ver tu API key
- Que va a ser muy importante para usar CartoDB.js y algunos de los elementos de los APIs y OGR.

Diferentes formas de importar data.

Haz click en el boton verde New Map.

De aqui hay varias formas de importar datos.

Puedes:

Crear un mapa sin data
Mirar data en el data library
Usar data que ya existe en tu cuenta CartoDB, usar data que ha sido compartido contigo, o precionar
Connect a new dataset.
- Aqui puedes meter data de tu computadora, un URL, o los varios conectores para data y mapas en vivo (Google, Twitter, URL).

##CartoCSS - El lenguage de diseño para mapas

CartoCSS es uno de los leguajes mas importantes para diseñar mapas en CartoDB, y para diseñar interacion usando CartoDB.js

Cascading Style Sheets Para Mapas

CartoCSS es muy similar en estructura a Cascading Style Sheet codigo para diseño en la web, o CSS. El codigo contiene un selector que llama a el elemento HTML que estas estilando, y propiedades con valores que definen el diseño de los elementos.

selector {
  property: value;
}

CartoCSS tiene muchas opciones para diseñar que no existen en el Wizard normal. Los selectadores son tipicamente el nombre de el dataset en tu cuenta de CartoDB. Pero tambien pueden ser otros elementos:

Map {
  marker-fill: #ffcc00;
}

#Importemos datos a CartoDB usando este link para las colonias de la Ciudad de Mexico

En la vista de mapa, haz click en el panel de CSS en el menu a la derecha. Aqui puedes escribir codigo directamente a tu mapa, Y este mismo codigo se puede usar en HTML y CartoDB.js.

El CartoCSS defecto.

Cuando importas data a CartoDB, El codigo de defecto se ve como algo asi:

#limites_colonias{
  polygon-fill: #FF6600;
  polygon-opacity: 0.7;
  line-color: #FFF;
  line-width: 0.5;
  line-opacity: 1;
}

Tambien, cuando haces cambios en el editor, los cambios se representan en vivo el el panel de CSS.

Probemos unos parametros que no se encuentran en el Wizard.

####diseño condicional

Con CartoCSS, no solo es posible definir los estilos de la tabla, pero tambien es posible diseñar los datos precisos llamando directamente a la tabla usando [] despues de el nombre de tabla en cualquier punto de el codigo con algo que define lo que buscas <, >, =, o != para desigualdad.

#limites_colonias{
  polygon-fill: #FF6600;
  polygon-opacity: 0.7;
  line-color: #FFF;
  line-width: 0.5;
  line-opacity: 1;
  [nombre='ZONA RUSTICA'] {
    polygon-fill: blue;
  }
}

El CartoCSS se lee de arriba a abajo. Si cambias el estilo en el codigo despues de definir un estilo inicial, el estilo cambiara. Aqui vamos entroducir una nueva propiedad que no se encuentra en el Wizard, line-dasharray. Aplica este codigo abajo de tu estilo defecto, Y mira como cambia el mapa:

#limites_colonias [nombre='ZONA RUSTICA'] {
  polygon-fill: blue;
  line-width: 3;
  line-color: yellow;
  line-dasharray: 5, 5;
}

Llamar a tu data tambien se puede usar como un valor. copiando este codigo, vamos a crear nombres visibles usando ::labels despues de el nombre de la tabla, y [nombre] como el valor.

#limites_colonias::labels {
  text-name: [nombre];
  text-face-name:'Open Sans Semibold';
  text-size: 7;
  text-label-position-tolerance: 5;
  text-fill: #a43b08;
  text-dy: 0;
  text-allow-overlap: false;
  text-placement: point;
  text-placement-type: simple;
  text-character-spacing: 2;
  text-halo-radius: 3;
}

Vas a notar que no todoas las colonias tienen labels. Esto es por el text-allow-overlap:false, que solo deja labels aparecer cuando no interfieren con otros labels. Si te acercas a partes de el mapa, los labels apareceran dinamicamente.

Imagenes con CartoCSS

otra propiedad de CartoCSS es polygon-pattern-file. esta propiedad toma un URL de una imagen como el valor para llenar polygons. Puedes modificar la opacidad usando polygon-pattern-opacity y tambien polygon-fill-color.

Hay que usar una variedad de todos los parametros para ver como funcionan juntos:

#limites_colonias{
  polygon-fill: #FF6600;
  polygon-opacity: 0.7;
  line-color: #FFF;
  line-width: 0.5;
  line-opacity: 1;
  [nombre!='ZONA RUSTICA'] {
    polygon-fill: transparent;
  }
  [nombre='ZONA RUSTICA'] {
    polygon-fill: blue;
    line-width: 3;
    line-color: yellow;
    line-dasharray: 5, 5;
    polygon-pattern-file: url(https://s3.amazonaws.com/com.cartodb.users-assets.production/production/stephaniemongon/assets/20150607041630diag-w.png);
  polygon-pattern-opacity: 0.3;
  }
}

#Torque

#Comenzemos regresando a el dashboard y hay que crear un nuevo mapa, metiendo datos de accidentes para Denver, CO usando este link: Accidentes de Tráfico para Denver, CO

Encuentra tu taba traffic_accidents y comenzemos haciendo una nueva visualización

Usando Torque para visualizar datos sobre tiempo

Introduccion: duration, steps, trails, resolution

Torque Category

Torque Avanzado

frame-offset

#traffic_accidents[frame-offset=2] {
 marker-width:10;
 marker-fill-opacity:0.225; 
}

El offset esta directamente conectado a -torque-frame-count:512;

El elemento `Map`

Map {
-torque-frame-count:512;
-torque-animation-duration:30;
-torque-time-attribute:"cartodb_id";
-torque-aggregation-function:"CDB_Math_Mode(torque_category)";
-torque-resolution:2;
-torque-data-aggregation:linear;
}

El aggregation-function

Es SQL incrustado en CartoCSS!

CDB_Math_Mode(district_i)

count(*)

sum(income)

Usando los valores de la tabla para diseñar el mapa

#traffic_accidents[value=1] {
   marker-fill: #A6CEE3;
}

Mapas de categoria

Mapas de categoria animados usan el aggregate function y CDB_Math_Mode para crear valores ( values ) previsibles para el diseño. Veamos como funciona:

Map {
-torque-frame-count:512;
-torque-animation-duration:30;
-torque-time-attribute:"cartodb_id";
-torque-aggregation-function:"CDB_Math_Mode(district_i)";
-torque-resolution:2;
-torque-data-aggregation:linear;
}

#traffic_accidents{
  comp-op: source-over;
  marker-fill-opacity: 0.9;
  marker-line-color: #FFF;
  marker-line-width: 1.5;
  marker-line-opacity: 1;
  marker-type: ellipse;
  marker-width: 6;
  marker-fill: #FF9900;
}
#traffic_accidents[frame-offset=1] {
 marker-width:8;
 marker-fill-opacity:0.45; 
}
#traffic_accidents[frame-offset=2] {
 marker-width:10;
 marker-fill-opacity:0.225; 
}
#traffic_accidents[value=1] {
   marker-fill: #A6CEE3;
}
#traffic_accidents[value=2] {
   marker-fill: #1F78B4;
}
#traffic_accidents[value=3] {
   marker-fill: #B2DF8A;
}
#traffic_accidents[value=4] {
   marker-fill: #33A02C;
}
#traffic_accidents[value=5] {
   marker-fill: #FB9A99;
}
#traffic_accidents[value=6] {
   marker-fill: #E31A1C;
}
#traffic_accidents[value=7] {
   marker-fill: #FDBF6F;
}

Bubble maps

Valores estan calculados dentro de cada bin geotemporal. Es una combinacion de -torque-frame-count y -torque-resolution

Veamos este codigo para comenzar:

Map {
-torque-frame-count:256;
-torque-animation-duration:30;
-torque-time-attribute:"first_occu";
-torque-aggregation-function:"count(cartodb_id)";
-torque-resolution:2;
-torque-data-aggregation:linear;
}
#traffic_accidents{
  comp-op: lighter;
  marker-fill-opacity: 0.9;
  marker-line-color: #FFF;
  marker-line-width: 0;
  marker-line-opacity: 1;
  marker-type: ellipse;
  marker-width: 1;
  marker-fill: #F84F40;
}
#traffic_accidents[value>2] {
 marker-width:2;
}
#traffic_accidents[value>3] {
 marker-width:4;
}
#traffic_accidents[value>4] {
 marker-width:8;
}
#traffic_accidents[frame-offset=1] {
 marker-width:2.5;
 marker-fill-opacity:0.2; 
}
#traffic_accidents[frame-offset=2] {
 marker-width:4.5;
 marker-fill-opacity:0.1; 
}

burbujas discretas:

Miremos el elemento Map .

Map {
-torque-frame-count:24;
-torque-animation-duration:30;
-torque-time-attribute:"first_occu";
-torque-aggregation-function:"count(cartodb_id)";
-torque-resolution:16;
-torque-data-aggregation:linear;
}

y el diseño:

#traffic_accidents{
  comp-op: lighter;
  marker-fill-opacity: 0.9;
  marker-line-color: #FFF;
  marker-line-width: 0;
  marker-line-opacity: 1;
  marker-type: ellipse;
  marker-width: 1;
  marker-fill: #F84F40;
}
#traffic_accidents[value>3] {
 marker-width:2;
}
#traffic_accidents[value>5] {
 marker-width:3;
}
#traffic_accidents[value>7] {
 marker-width:6;
}
#traffic_accidents[value>10] {
 marker-width:8;
}

grids animados

Hay que crear un nuevo columno titulado offense_n, de tipo number

En el panel de SQL corramos la siguiente consulta para popular esta columna:

UPDATE traffic_accidents SET offense_n = 1 WHERE offense_ty = 'traf-vehicular-homicide';
UPDATE traffic_accidents SET offense_n = 2 WHERE offense_ty = 'traffic-accident-dui-duid';
UPDATE traffic_accidents SET offense_n = 3 WHERE offense_ty = 'traf-vehicular-assault';
UPDATE traffic_accidents SET offense_n = 4 WHERE offense_ty = 'traffic-accident';
UPDATE traffic_accidents SET offense_n = 5 WHERE offense_ty = 'traffic-accident-hit-and-run';

Cambiemos la cabeza:

Map {
-torque-frame-count:64;
-torque-animation-duration:30;
-torque-time-attribute:"first_occu";
-torque-aggregation-function:"CDB_Math_Mode(offense_n)";
-torque-resolution:16;
-torque-data-aggregation:linear;
}

#traffic_accidents{
  comp-op: source-over;
  marker-fill-opacity: 0.6;
  marker-line-color: #FFF;
  marker-type: rectangle;
  marker-width: 8;
  marker-fill: #FF9900;
}

#SQL – Structured Query Language

CartoDB es una herramienta para manipulacion y visualización de data geo-espacial

SQL is es el lenguaje para manipular data, y tambien data en espacio.

SQL es facil de aprender y muy poderoso. Al comienzo es un poco raro, pero con un poco de entedimiento basico, puedes hacer análisis de datos increibles. Si, SQL es el lenguaje de mapas!

###Sintaxis Basico

La declaración mas basica es:

SELECT * FROM table_name

La * significa 'todo el la taba'. Esto significa que todas las filas y columnas de la tabla estan recibidas una vez cuando la consulta corre.

Algo mas complicado podria ser (solo un ejemplo):

SELECT
  nombre,
  altura,
  edad
FROM
  datos_de_organizacion
WHERE
  nombre = 'Santiago'
  AND (
    altura > 1.8
    OR
    altura < 1.6
  )

SELECT es lo que pides (necesario)
FROM es de donde se encuentra la data (necesario)
WHERE es el filtro que estas pidiendo de la tabla (opcional)

La oración se lee: Seleciona (SELECT) el nombre, altura, y edad de (FROM) la tabla, donde (WHERE) el nombre es Santiago y la altura es mas que 1.8 metros, o menos que 1.6 metros.

Es importante recordar que cunado llamas a datos que son formato 'string' o palabras, se necita usar quotes en este formato: 'santiago'. Para numeros esto ne es necesario

Tambien puedes agregar limites usando LIMIT n (donde n es un numero >= 0). Esto regresa solo n entradas. además puedes usar ORDER BY column_name ASC, que ordena la data ascendente (DESC es otra opcion).

#SQL y análisis espacial con PostGIS

Hay que abrir nuestro mapa de colonias en la Ciudad de Mexico.

Consultas aplicadas

Piensa sobe estas como filtros temporales. El resultado aparece en el mapa, pero no cambia la tabla.

Hay que hacer unas consultas a nuestra data espacial.

Solo colonias al este de el centro de la Ciudad de Mexico

SELECT * FROM limites_colonias 
 WHERE 
  ST_XMin(the_geom) > -99.1333

Aqui estamos usando ST_XMin para decir que la longitudad minima para visualizar necesita ser -99.1333.

Solo colonias a 5 Kilometros de el centro de la ciudad

SELECT * FROM limites_colonias
 WHERE 
  ST_DWithin(the_geom, CDB_LatLng(19.4333, -99.1333), 5000, true)

Aqui estamos usando una funcion dentro de la otra. ST_DWithin es una funcion para buscar datos dentro de una area especifica. CDB_LatLng es una funcion especifica de CartoDB, ques pide un Lat/Long y distancia en metros para definir la area.

Resultados de análisis

Puedes crear nuevas columnas y datos temporales para visualizar usando PostGIS.

SELECT *, 
 ST_Distance(the_geom, CDB_LatLng(19.4333, -99.1333)) d 
FROM limites_colonias

Aqui creamos una nueva columna temporal 'd' midiendo distancia de cada dato de el centro de la ciudad.

Ahora podemos crear un mapa sin agregar la columna a los datos fijos.

Análisis con multipas tablas

#En nuestro mapa de colonias, hay que agregar un layer usando este link para estaciones de bomberos

Ahora, hay que medir la distancia de cada colonia a las estaciones de bomberos mas cercanas.

Date cuenta, que de nuevo estamos creando una columna de distancias sando PostGIS, y tambien, estamos creando un alias para nuestra tabla limites_colonias para hacer nuesrtas consultas mas rapidas y faciles.

SELECT *, 
 (SELECT ST_Distance(the_geom, c.the_geom) FROM estaciones_de_bomberos 
  ORDER BY the_geom <-> c.the_geom 
  LIMIT 1) d 
FROM 
 limites_colonias c

En esta instacia, podemos determinar cuales son las colonias mas vulnerables en caso de emergencia de fuego.

####Contando puntos en polygon

#Igual que antes, copien este URL para puntos de negocios industriales en la Ciudad De Mexico, y importenlo a CartoDB.

Y hagamos nuestras estaciones de bomberos transparente.

Queremos contar las instancias de industrias en cada colonia para crear un mapa que nos dice donde hay mas industria que otros.

Crea una nueva columna en nustra tabla de colonias, y llamalo 'p_count'.

copis esta declaracion a tu panel de SQL:

UPDATE limites_colonias SET p_count = (SELECT count(*) 
FROM estaciones_bomberos 
WHERE ST_Intersects(estaciones_bomberos.the_geom, limites_colonias.the_geom))

Es importante notar que estos datos no estan normalizados. Es mejor normalizar la data por area:

SELECT the_geom, the_geom_webmercator, cartodb_id, p_count, nombre,
    (p_count / (ST_Area(the_geom::geography)/1000000))
    as n_count
    FROM limites_colonias

###Gracias!

namessanti/miriam.md