Ejercicios preparar los datos y explorar

Queremos calcular en qué barrio o municipio está cada punto y asociar esa información a una nueva base de datos.

1. Utilizamos la herramienta “Unir atributos por localizacion” (Menu: Vector > Data Management Tools > Join Attributes by location) para añadir informacion (de barrio) a cada unos de los anuncios de la base de datos de los anuncios.
2. La capa “Target vector Layer” serán nuestros anuncios de Airbnb y la “Join Vector Layer” los barrios.
3. Marca “Take attributes of first located feature” y “Only keep matching records” (para quedarte solamente con los puntos que están en los barrios“).
4. Salva la capa como un shapefile, csv o geojson y comprueba que se ha añadido la columna de “barrio” a tus base de datos de anuncios.

E l resultado puedes descargarlo aquí https://github.com/numeroteca/airbnbnavarra/blob/master/data/output/171002_airbnb_apartments-navarra-por-municipio_datahippo.csv

Ahora con una tabla dinámica puedes calcular el número de anuncios por barrio.

Tutorial: https://carto.com/academy/courses/sql-postgis/joining-data/#join-two-tables-by-geospatial-intersection

Responder al menos a una de las siguientes cuestiones usando Pivot Tables.

Todas las preguntas se pueden responder usando los datos de Pamplona.

Archivo de trabajo: https://docs.google.com/spreadsheets/d/18yHHXyvj73TdQ0FSFDOkpiUo_RFRkZD70JbsDPyw6DU/edit?usp=sharing

• Calcular el número de alojamientos y plazas que tiene anunciadas cada usuario.
• Clasifica los alojamientos por tipo (vivienda completa, hablitación…) y obtén los porcentajes con respecto al total.
• Clasificar las viviendas por número de plazas

En el siguiente documento podemos apuntar las primeras conclusiones y generar los primeros titulares:

https://docs.google.com/document/d/1gn-aB_oAKdJZZFgLMzrqDPCLlASu35Wr2-_eJS5K9TA/edit?usp=sharing

Una vez que tengamos los primeros titulares los podemos empezar a comunicar por redes sociales.