taller-efecto-airbnb-pamplona
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taller-efecto-airbnb-pamplona [2017/10/04 01:35] – [Miércoles 4 de octubre 2017. Explorar] numeroteca | taller-efecto-airbnb-pamplona [2018/04/16 02:12] (actual) – numeroteca | ||
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====== Taller Efecto Airbnb Pamplona - Iruña (4-6 octubre 2017) ====== | ====== Taller Efecto Airbnb Pamplona - Iruña (4-6 octubre 2017) ====== | ||
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+ | Puedes consultar el [[https:// | ||
===== Datos ===== | ===== Datos ===== | ||
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Acceso al listado y procedencia de los [[fuente-datos-navarra|datos de Navarra y Pamplona]] útiles para el taller. | Acceso al listado y procedencia de los [[fuente-datos-navarra|datos de Navarra y Pamplona]] útiles para el taller. | ||
- | Datos descargables en el repositorio: | + | Datos descargables en el repositorio: |
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==== Miércoles 4 de octubre 2017. Explorar ==== | ==== Miércoles 4 de octubre 2017. Explorar ==== | ||
+ | Diapositivas sesión https:// | ||
10h00 - 14h00 | 10h00 - 14h00 | ||
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* Fases para la producción de un informe sobre el Efecto Airbnb (y para cualquier proceso de análisis y visualización de datos). 30 min. | * Fases para la producción de un informe sobre el Efecto Airbnb (y para cualquier proceso de análisis y visualización de datos). 30 min. | ||
* Explorando: primeras incursiones en las bases de datos de Airbnb. 2 horas. | * Explorando: primeras incursiones en las bases de datos de Airbnb. 2 horas. | ||
- | + | * Ejercicios: [[efercicios efecto airbnb pamplona|preparar | |
- | == Ejercicio preparar los datos == | + | |
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- | **Añadir localización de barrio o municipio a cada anuncio** | + | |
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- | Queremos calcular en qué barrio o municipio está cada punto y asociar esa información a una nueva base de datos. | + | |
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- | //Con QGIS// | + | |
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- | 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. | + | |
- | La capa “Target vector Layer” serán nuestros anuncios de Airbnb | + | |
- | Marca “Take attributes of first located feature” y “Only keep matching records” (para quedarte solamente con los puntos que están en los barrios“). | + | |
- | 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. | + | |
- | El resultado puedes descargarlo aquí https:// | + | |
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- | Ahora con una tabla dinámica puedes calcular el número de anuncios por barrio. | + | |
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- | //Con Carto.com// | + | |
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- | https:// | + | |
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- | == Ejercicios Pivot Tables == | + | |
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- | Responder al menos a una de las siguientes cuestiones usando Pivot Tables. | + | |
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- | Todas las preguntas se pueden responder usando los datos de Pamplona. | + | |
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- | Archivo de trabajo: https:// | + | |
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- | * 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 | + | |
==== Jueves 5 de octubre 2017. Prototipar ==== | ==== Jueves 5 de octubre 2017. Prototipar ==== | ||
taller-efecto-airbnb-pamplona.txt · Última modificación: 2018/04/16 02:12 por numeroteca