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Archive for January, 2017

Análisis espacial de precios en el mercado inmobiliario (Ejemplo sobre Vicálvaro, Madrid)

2017/01/24

Creo que será interesante para inmobiliarias que sean capaces de georeferenciar estimaciones de precio por zonas.

El procedimiento incluye como inputs tener estimaciones de precios por bloque y precios reales (o anunciados) con lo que podemos extraer un ratio que nos diga la relación entre el precio actual y el esperado.

Recodad por favor que estos datos son aleatorios, es decir que no son más que una teoría a la espera de tener datos reales. Este primer mapa nos dice de 1 a 7 el precio esperado por bloque.

estimaciones-01

Este segundo nos dice dónde están los pisos y su precio anunciado.

estimaciones-02

El tercero nos compara y simboliza un precio con el otro. Cuánto mayor es este ratio, mejor precio teórico tiene la casa. Por ejemplo si el precio esperado es 6 pero el precio anunciado es 1, el ratio será de 6. Cuánto mayor ratio, mejor y viceversa.

estimaciones-03.png

El resultado más concreto es el siguiente:

estimaciones-04.png

Cuanto más rojo mejor, cuanto mayor es el ratio, mejor.

Este análisis permite rápidamente encontrar inmuebles de buen precio o saber decir al cliente que el precio de venta es demasiado alto en comparación con la zona donde está ubicado.

Espero que os sea útil.

Alberto

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Visualizar mapas animados en el tiempo: Seguimiento de aves en CARTO [ENG]

2017/01/23

SuperinteresantE demo para ‘jugar’con datos reales georeferenciados desde la aplicación CARTO. Tres aves migrando desde El Norte de Europa hasta el África subsahariana.

Source: https://carto.com/learn/guides/styling/animating-maps-with-point-data

bird-tracking-20170123.pngThis guide describes how to visualize point data over time, by applying the ANIMATED aggregation style to animate your map. This feature requires a map layer containing point geometries with a timestamp, or numeric field.

  1. Select the bird_trackinglayer
  2. Click STYLE to apply styling options for the map layer
  3. Choose ANIMATED as the aggregation option
  4. Ensure the column time_date is selected

To gain better understanding from our bird tracking data, color the paths of each of the three birds separately, by using the bird_name column to style the points by value.

After animating your data, click the FILL color and select BY VALUE. Choose the column bird_name to style your markers by the birds’ names. Edit the stroke to 0, change the blending to source-over, and set the resolution to 1.

bird-tracking-20170123-02.png

You  can download the datasource here: bird_tracking

Indicateur Avancé Sanitaire IAS® – SYNDROME GRIPPAL [FR]

2017/01/23

(Cartograma creado para contribuir a la vigilancia de los síndromes gripales aportando informaciones complementarias a las de la Red ‘Centinelas’ [FR])

L’objectif de l’Indicateur Avancé Sanitaire (IAS®) “Syndrome Grippal” est de contribuer à la surveillance des syndromes grippaux en France en apportant des informations complémentaires à celles du réseau Sentinelles. Cet indicateur a été validé par comparaison avec les données du réseau Sentinelles. Au niveau national, La corrélation croisée avec le réseau Sentinelle est forte (0,88). Cette corrélation valide la pertinence de l’IAS®. L’IAS® est calculé chaque jour en employant une méthode de lissage temporel : les informations des sept jours précédents et des 7 jours suivants sont prises en compte pour calculer la valeur d’un jour donné. Ceci fait que l’indice d’un jour J peut légèrement évoluer jusqu’à J+7.

IAS® Syndrome Grippal : le dernier cartogramme quotidien en haute définition

Openhealth_S-Grippal_DernierCartogramme.jpg

Données issues des sorties consommateurs des officines du réseau CELTIPHARM.

Plus d’infos sur nos méthodes: http://ias.openhealth.fr/methode

http://ias.openhealth.fr/

Les données sont mises à jour quotidiennement. Adopter le J+1 !

source: http://www.data.gouv.fr/fr/datasets/indicateur-avance-sanitaire-ias-syndrome-grippal/

Fichier consolidé des Bornes de Recharge pour Véhicules Électriques (IRVE). Visualization en CARTO

2017/01/17

Ce fichier est une version consolidée des sources suivantes: Stations Tesla, Bornes de la Métropole de Rennes, Bornes dans les Concessions Renault, Bornes Autolib’, Plus de Bornes, opérateur en Provence, Compagnie Nationale du Rhône, Magasins E.Leclerc

bornes-electriques-mai-2016.png

Données ajoutée en décembre 2014: Vincipark/Sodetrel, Grand Lyon, Morbihan Energies

Données ajoutées en octobre 2015: Magasins AUCHAN, Concessions NISSAN, Réseau ALTERBASE, SyDEV, Freshmile, EFFIA

Données ajoutées en mai 2016: SDE18, SDE24, SDE28, SDE32, MOVeasy, Seine Aval, SIEML, SDESM, Vienne

Elle sert de support à la carte disponible sur https://www.data.gouv.fr/fr/reuses/carte-des-bornes-de-recharge-pour-vehicules-electriques/

La structure du fichier consolidé reprends celle disponible sur https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/fichier-exemple-stations-de-recharge-de-vehicules-electriques/ avec l’ajout d’une colonne indiquant l’origine des données

Source: http://www.data.gouv.fr/fr/datasets/fichier-consolide-des-bornes-de-recharge-pour-vehicules-electriques-irve/