Aprendendo sobre o pacote Shiny
O objetivo deste post é compartilhar um pouco sobre a minha experiência no desenvolvimento do meu primeiro Shiny App. O Shiny é um pacote do R utilizado para desenvolver web apps interativos. Exemplos de Shiny Apps estão disponíveis nessa página.
Quando conheci o Shiny, fiquei encantada. Parecia uma ótima forma de comunicar os dados interativamente, com as pessoas que não necessariamente conhecem o R. Então no começo do ano de 2019 coloquei como meta: gostaria de começar a aprender como usar esse pacote.
No evento IV SER - IV Internacional Seminar on Statistics with R tive a oportunidade de assistir um workshop sobre shiny, oferecido pelo Dean Attali, que é consultor Shiny e uma referência no tema! Foi um ótimo workshop e fiquei bem feliz de conseguir acompanhar os exercícios.
Quando voltei do evento, não queria parar de estudar e praticar o que comecei a aprender. Então recebi um email da Curso-R comunicando que havia turma aberta para o curso de Dashboards com R. Eu já havia participado de dois cursos da Curso-R (Introdução à programação em R e Webscrapping em R), e sabia que os cursos oferecidos eram muito bons. Então fiz a inscrição, e no mês de junho foram três sábados de estudos e bastante prática com Shiny! Recomendo muito o curso, os professores são muito bons.
Desenvolvimento
Esse post é uma continuação do post Ferramenta para Pesquisa de Periódicos, onde descrevi o Shiny App que criei, mas agora o foco é relatar um pouco o processo de desenvolvimento. Todos os códigos estão disponíveis neste repositório no Github.
Exemplo de uso - Página para Pesquisa de Periódicos
Os dados foram obtidos no website da CAPES. A página permite o download de uma tabela contendo o ISSN, título do periódico, área de avaliação e a nota na respectiva área. Utilizei os dados da avaliação mais recente disponível em junho/2019: 2013-2016.
A IDE que utilizei foi o RStudio, e os pacotes que usados foram:
shiny - usado para criar a plataforma interativa;
shinydashboard - permite fazer dashboards com o shiny. Com a ajuda de
CSS, consegui personalizar as cores do meu dashboard;shinyWidgets - oferece inputs diferentes, utilizei o
sliderTextInput().DT - esse pacote permite usar tabelas no R utilizando a biblioteca JavaScript DataTables.
tidyverse - readr, dplyr, purrr e stringr - usei os pacotes que fazem parte do tidyverse em diversas etapas do processo, como ler a base de dados, filtrar, manipular, alterar, entre outros;
janitor - usei a função
janitor::clean_names(), que permite alterar nome de todas as colunas da base de dados, deixando-as no padrãosnake_case.
O deploy foi feito gratuitamente no shinyapps.io, diretamente do RStudio!
A maior dificuldade que tive com esse dashboard foi o filtro que gera a tabela. Inicialmente, ele não resultava o que eu precisava… eu fiquei cerca de duas semanas com esse problema, até que levei para os professores da Curso-R na última aula. Agradeço imensamente ao Julio Trecenti e ao William Amorim, que solucionaram o problema! Sem a ajuda que recebi, esse Shiny App ainda estaria apenas no meu computador…
Por outro lado, é muito gratificante ver tudo funcionando, ter ideias e conseguir implementá-las! Mostrei para algumas pessoas, que deram feedbacks sobre as dificuldades que tiveram ao utilizar a página. Isso foi muito importante também para aprimorar o Shiny App.
Próximas etapas
Algumas pessoas sugeriram algumas melhorias que dependem de dados que não estão nessa base disponibilizada pela CAPES. Considerando que a nova avaliação do Qualis será disponibilizada nos próximos meses, e existem notícias de que essa avaliação será unificada (cada periódico terá apenas uma nota geral, e não uma nota por área de avaliação), achei melhor esperar os resultados do novo Qualis para então pensar nas possibilidades de atualização e melhoria deste Shiny App.
Sobre o aprendizado de Shiny, eu gostaria de praticar mais. Já tenho uma ideia para um próximo Shiny App, agora o que falta é ter tempo para isso. Além disso, gostaria de aprender a utilizar o pacote golem, e a deixar meus Apps disponíveis em outras plataformas, como por exemplo na AWS ou Digital Ocean.