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¡Esta es una revisión vieja del documento!


Taller Efecto Airbnb Pamplona - Iruña (4-6 octubre 2017)

Datos

Acceso al listado y procedencia de los datos de Navarra y Pamplona útiles para el taller.

Datos descargables en el repositorio: https://github.com/numeroteca/airbnbnavarra/tree/master/data

Programa

Miércoles 4 de octubre 2017. Explorar

10h00 - 14h00

Durante la sesión “Explorar” (4 horas) recorreremos los fundamentos del análisis y la visualización de datos, definiremos la realidad que queremos analizar, veremos con qué material y herramientas contamos, conoceremos las motivaciones del equipo con el que trabajaremos durante el taller.

  • Presentación del Taller y los talleristas. 30 min.
  • Sobre visualización de datos, algo de teoría, algunas herramientas. 1 hora.
  • 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.
Ejercicio preparar los datos

Añadir localización de barrio o municipio a cada anuncio

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

Con QGIS

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 y la “Join Vector Layer” los barrios. 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://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.

Con Carto.com

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

Ejercicios Pivot Tables

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

Jueves 5 de octubre 2017. Prototipar

9h00 - 14h00

Durante la sesión “Prototipar” (5 horas) produciremos prototipos rápidos de visualización de datos para su uso en el informe.

  • Planteando preguntas y esbozando las respuestas. Trabajo individual. 15 min.
  • Presentación de las bases de datos disponibles: Airbnb, datos institucionales. 15min.
  • Trazando la estrategia: eligiendo preguntas entre todas, formando grupos de trabajo. 15min.
  • Roles y tareas: limpieza y preparación de datos, prototipado, documentación. 15min.
  • Encontrando las respuestas. Trabajo en grupos. 1,5 hora.
  • Puesta en común. 15min.
  • Encontrando las respuestas. Trabajo en grupos. 2 horas.
  • Presentación del trabajo realizado durante la sesión. 30 min.

Viernes 6 de octubre 2017. Documentar

9h00 - 14h00

Durante la sesión “Documentar” (5 horas) cuidaremos los detalles de las visualizaciones producidas, nos preocuparemos de que sean entendibles y de que cualquiera pueda saber cómo se han elaborado y por qué. Siempre con la idea de que el trabajo que hemos hecho pueda ser continuado por otro.

  • Consenso de estilos y lenguaje gráfico (colores, tipografías…) a utilizar en el informe. 15 min.
  • Producción de visualizaciones para ser embebidas en el informe (plantilla HTML). 2 horas.
  • Puesta en común. 15 min.
  • Producción de visualizaciones para ser embebidas en el informe (plantilla HTML). 2 horas.
  • Presentación por grupos de los análisis producidos. 30 min.
taller-efecto-airbnb-pamplona.1507073706.txt.gz · Última modificación: 2017/10/04 01:35 por numeroteca