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politicaspublicasvalencia:areas_vulnerables_vinaros

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politicaspublicasvalencia:areas_vulnerables_vinaros [2019/10/03 11:11] – [Referencias] pbaldovipoliticaspublicasvalencia:areas_vulnerables_vinaros [2019/10/03 12:11] – [Referencias] pbaldovi
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 Y luego al final, tras la consolidación de los datos, se podrá ponderar toda la información para agregarla y obtener con ello un ranking de prioridades de actuación por parte de la Administración Pública. Y luego al final, tras la consolidación de los datos, se podrá ponderar toda la información para agregarla y obtener con ello un ranking de prioridades de actuación por parte de la Administración Pública.
  
 +Los datos se calculan por áreas confeccionadas por zonas/calles que están relacionadas más que por distritos.
 +
 +Desde QGis (por si acaso luego es útil), vamos a poner el área de cada zona dibujada (en base al conocimiento "sobre el terreno" de la realidad). 
 +Para diferenciar las áreas, las hemos numerado. Hay 38.
 +
 +En la representación se escogerán las zonas que más necesiten intervención por su vulnerabilidad.
 +
 +Vamos a incorporar la cantidad de personas que viven en cada área.
 +Para ello se va a sacar, utilizando cualquiera de las capas generadas ayer como la de padrón.
 +
 +Lo primero que se va a hacer ahora, es contar los puntos en polígono.
 +En las capas generadas ayer, cogemos cualquiera (no la que se le quitó el punto del asilo) y le pedimos que "cuente puntos", por lo que se creará una capa nueva y ejecutamos.
 +
 +Se ha creado una nueva capa. Abrimos "atributos" y se ve que se ha añadido que dentro de cada capa, se dice el nº de personas que vive en cada área (oscilando de cero a ochocientas).
 +Analizamos ¿qué está pasando? y lo que pasa es que en el Juzgado y en el Colegio, no vive nadie, hay naves abandonadas... conclusión, el resultado tiene sentido.
 +
 +Decidimos, eliminar la capa generada y repetir el proceso basándonos en la capa sin asilo.
 +Cogemos "los puntos que están mal" y lo dejamos dentro del área del asilo.
 +
 +Ejecutamos de nuevo el análisis de puntos y sobreescribimos la capa generada antes.
 +Analizamos.
 +
 +Tenemos tres áreas con poca población (de nuevo)... algo no estamos haciendo bien. Sólo habíamos movido un punto, no todos... Problema. ¿Cómo podemos hacerlo?
 +
 +Repetimos.
 +
 +No había tantos puntos en el asilo... 
 +
 +Vale..., no utilizamos la edificación.
 +Utilizaremos los estudios, porque creemos que puede ser más representativo.
 +
 +Hay más puntos.
 +
 +Algo había mal en inmigración, que parece que tenía algún error.
 +
 +Vamos moviendo punto a punto... ¿habrá alguna forma de moverlos todos a la vez? El proceso es farragoso y lento.
 +
 +Es importante, tras cada paso, comprobar si éste tiene errores o no.
 +
 +Vamos a volver a hacer el cálculo de la población total en cada área.Contamos puntos.
 +
 +Analizamos el resultado. Las áreas pequeñas y las zonas con dotación de edificios públicos, tienen poca población. 
 +En la zona de la playa, con edificios altos, hay poca gente empadronada porque son segundas residencia.
 +Como el resultado tiene sentido, seguimos avanzando.
 +
 +Para sacar el primero de los planos, el de certificados energéticos, por ejemplo, 
 +
 +Ayer se obtuvieron unas valoraciones, en cuanto a los certificados y con ello, simplificamos dando valores de 1 (bueno), 0 (malo) y con el resultado induce a pensar que la simplificación no ofrece demasiada información como resultado. Se decide cambiar el criterio, de modo que se amplia los valores que salen peor.
 +
 +Con la "calculadora"..., no creamos un campo nuevo y cuando el campo rating sea categoría F-G el valor es uno, cuando sea D y E, el valor es cero coma cinco y cuando el valor sea A y B, el valor será cero.
 +
 +Desde propiedades, escogemos colores para cada uno de los tres valores (los que están peor, escogemos color rojo), y nos sale un mapa diferente.
 +En equipo, analizamos el resultado para validarlo, si procede.
 +
 +Tal vez, en lugar de por puntos, se representaría mejor por parcela. 
 +Podríamos contar los puntos y poner etiquetas con la suma de puntos por área.
 +
 +La visualización, queda dispersa. 
 +Contamos puntos...
 +
 +Le vamos a pedir que, en otra capa, cuente sólo los "malos", los F-G. Con esta capa, contamos: cuantos certificados y cuantos F-G.
 +
 +De momento, los F-G, están por toda el área de estudio. 
 +De momento, hay una discordancia entre la tabla con datos y el mapa obtenido.
 +
 +Estaba todo bien.  Vamos a "unir atributos por localización"
 +
 +La representación, pasada de puntos a parcelas, permite visualizar más claramente la situación de vulnerabilidad por zonas.
 +
 +No nos acaba de gustar cómo de clasificador es la representación anterior. 
 +Quitamos las zonas con buenos certificados energéticos.
  
politicaspublicasvalencia/areas_vulnerables_vinaros.txt · Última modificación: 2019/10/03 13:23 por pbaldovi