# Run the image
docker run --rm --name="memcover" -p 8888:8888 -p 19000:19000 -p 19001:19001 -it jmorales/memcover

# Run like this to mount the data path
docker run --rm --name="memcover" -v /home/jmorales/cbb/Alzheimer_Diana/memcover/data:/app/data -p 8888:8888 -p 19000:19000 -p 19001:19001 -it jmorales/memcover

# Build a new image
docker build -t "jmorales/memcover" . 
# Save the image in a tar
docker save jmorales/memcover > dk.memcover.latest.tar

Trovi ("encontrar" en Esperanto), es una herramienta de análisis exploratorio que permite analizar datos multidimensionales procedentes de distinta fuentes.

Actualmente acepta exclusivamente los datos utilizados en este estudio (me refiero a este TFM), pero en un futuro soportará que el usuario sea capaz de cargar datos propios.

El diseño de la interfaz está basado en la metáfora de las tarjetas. Tenemos un tablero infinito donde poder desplegar todas las tarjetas que quiera el usuario, situándolas y redimensionándolas como quera. Hay dos tipos de tarjetas en este momento, pero la metáfora no está limitada a ningún número en concreto.

El primer tipo de tarjetas son las visualizaciones. Todas estas tarjetas comparten la misma finalidad, permitir "ver" al usuario una representación determinada de los datos cargados en el sistema.

El segundo tipo de tarjetas son los filtros. Cada una de estas tarjetas añade al tablero algún tipo de control para filtrar la información que el resto de tarjetas son capaces de representar.

Trovi es capaz de utilizar datos multidimensionales, los comúnmente representados en forma de tabla, de múltiples fuentes. Para trabajar con varias tablas a la vez éstas deben estar relacionadas entre sí, es decir, deben compartir alguna columna de, por ejemplo, identificadores de pacientes.

Si el usuario añade al tablero una visualización "Data Table" podrá observar que todos sus datos se encuentran unidos en una misma tabla. Esta operación es comúnmente conocida como "inner join" y consigue unir dos o más tablas duplicando la información de la tabla que menos filas tenga de manera que cada fila de la tabla resultante tenga todas las columnas de las tablas originales que compartan identificador.

Además, el sistema está preparado para trabajar con datos incompletos, comúnmente llamados NA (not assigned) o NaN (Not a number).

Los datos del sistema, se pueden exportar en cualquier momento en formato .xls que contendrá la tabla resultante de la unión de todas las tablas cargadas. Además, las filas incluidas serán aquellas que pasen todos los filtros que el usuario haya incluido en el tablero.

Trovi es una herramienta de análisis exploratorio de datos, y como tal ofrece cierta libertad para que el usuario elija su ruta de análisis. El objetivo de la herramienta es ser capaz de aumentar las capacidades cognitivas del analista para entender los datos cargados.

Típicamente el usuario empieza una sesión de análisis creando alguna tarjeta de visualización que aporte una visión de contexto. La gráfica de "Coordenadas Paralelas" es ideal para este objetivo ya que permite representar todas las filas de un número muy alto de columnas. El número de dimensiones que soporta esta representación es a priori ilimitado, pero en la práctica existen límites asociados a la resolución de la pantalla. Comúnmente se considera que representar más de 15 dimensiones simultáneamente daña la eficacia.

Sobre las "Coordenadas Paralelas" se han implementando algunas posibilidades de interacción. La más utilizadas es el brushing en las dimensiones cuantitativas. Cuando el usuario selecciona un rango de valores, sólo serán mostradas las filas que tengan el valor de dicha columna entre los valores mínimo y máximo del rango establecido. Esto permite "interrogar" al conjunto de datos en base a preguntas más o menos complejas como: "muéstrame los pacientes que están dentro de este rango de edad y este rango de degeneración cognitiva". La otra interacción soportada por este gráfico es la capacidad de arrastrar los ejes con el fin de reordenarlos y revelar posibles correlaciones, sólo visibles entre dimensiones contiguas.

Si se detectan evidencias de posibles correlaciones el siguiente paso que daría el analista es contrastar dichas correlaciones creando una tarjeta de visualización de "Scatter Plot". Este tipo de gráfica es el más indicado para identificar correlaciones entre dos variables cuantitativas.

El analista utilizaría la tarjeta de "Box Plot" si lo que quiere es comparar diferencias en la distribución de variables cuantitativas según las diferentes categorías de otra variable categórica.

Estas son las visualizaciones incluidas en el momento de escribir este texto, pero el diseño está pensado para ir añadiendo otras tarjetas según los usuarios las vayan requiriendo.

Por ultimo, si el usuario desea ver al detalle sus datos, puede crear una tarjeta de tipo "Data Table".

Todos estas representaciones se ven afectadas por los filtros que el usuario vaya incorporando al tablero. Estos filtros actúan como "visual queries", actualizando automáticamente los datos que se muestran en el resto de tarjetas.

Esa capacidad para excluir a voluntad, repreguntar, ver rápidamente el resultado de la pregunta y poder crear visualizaciones flexibles ágilmente es lo que proporciona la verdadera potencia al análisis exploratorio de datos. El principal objetivo de Trovi es capacitar al usuario para realizar todas estas tareas de manera eficiente sin que "pierda el hilo" de su razonamiento por culpa de la herramienta.

Trovi es una herramienta de escritorio multiplataforma, se puede instalar tanto en Windows como Linux. Está diseñado siguiendo una arquitectura multiproceso.

El backend está escrito en Python, y utiliza MongoDB como base de datos operacional. Todos estos procesos corren dentro de un contenedor de Docker y en Windows a su vez en una máquina virtual mínima.

El frontend está desarrollado con tecnologías web como D3, React o Bootstrap, que se conectan por medio de websockets al backend. Para que tenga las capacidades esperadas de una aplicación de usuario todos los componentes web se integran dentro de electron.