Softening the blow of complex Geodata. Striving ourselves to ease up the understanding and trying to make easier those complex procedures we usually get stuck in!
Ya está bien, hombre, reivindiquemos desde la Geografía un poco de seriedad y algo menos intrusismo del que algunos se quejan de nosotros. Un mapa debe ser hecho por alguien con conocimientos de Cartografía, que sepa lo que son las fuentes, que sepa los que es una leyenda, una escala, un norte, un proyección… Aquí el mapa con el que me he despertado esta mañana.
Un periodista, un diseñador, un influencer… muy guay pero para hacer los mapas, preguntad a un Geógrafo. Cada vez es más fácil usar servicios web con cartografía precargada tipo CARTO o MAPBOX pero esto no es suficiente si lo que queremos es comunicar un fenómeno o un dato de manera correcta.
Qué fácil es copiar y pegar, pero hay que hacerlo con calidad y precisión.
De verdad el verde oscuro nos sirve para hacernos una idea de los valores más altos?. De un vistazo reconocemos Madrid como polo de atracción?. El color burdeos casi negro de Ciudad Real o León o Ávila lo relacionamos rápidamente con las provincias que dejan salir a más gente?
El cambio de población en un año ha sido del 0.3%, podemos ver la re-distribución anual de esa población y de verdad encontrarle un significado?
La simbología es vital para acortar los tiempos de comprensión y facilitar la toma de decisiones. Una simbolización errónea o una leyenda confusa pueden acabar en segundos con un análisis y recopilación de datos que ha llevado mucho tiempo y esfuerzo.
As per this interesting presentation from CARTO’s side:
Accelerate your data monetization revenues and provide Location Intelligence by applying spatial analytics to your mobile network event data with CARTO. Impress your clients across all sectors in pre-sale and post-sale by delivering visualizations which bring to life the business insights created by telecommunications data.
Love running. I have been running without stop (well, three months after my Marathon in Valencia i had to stop due to a minor surgery) for the last -almost- four years. I love running and and love GIS and statistics. This is a bomb combination.
I wanted to figure out visually where i normally run. Well, i know it, that’s true, but its just what i remember, i go here and there. I love running in Casa de Campo and in Parque Lineal del Manzanares mostly, but not only. Also i have run in every country i have the chance to visit, normally for business purposes.
I have run in South Africa (Cape Town), in Tunis (Tunis), in Santiago (Chile), in Lima (Peru), in Cannes (France) and i dont even remember where else…
Anyway, these density maps performed in Global Mapper overlay the geometry lines saved out my running application (Garmin Connect). and once they are exported to points, i can generate a density map, chosing a legend easy to understand and i overlay to Google Earth so its also easy to be sent if needed be (why for? i don’t know!).
Ya van varias veces en el último mes que alguien no especialista en temas geográficos-cartográficos me habla de ‘ese sistema’ de láser para saber ‘la altura del terreno’ y es que la verdad es que LIDAR parece magia. Es bastante increible que pase un avión con una tecnología invisible a ojos humanos y que se genere una nube de billones de puntos que responde al 100% a la realidad. Es tan fácil capturar el interés de la gente con cosas que se parecen tanto a las cosas que manejas a diario… la montaña de al lado de casa, el río, el edificio, la manzana…
Si además podemos ‘pintar’ esas geometrías con datos provinientes de diferentes fuentes pues el resultado está a la vista: se empieza a generalizar el interés.
Y eso, para un geógrafo culo-inquieto como yo, deseoso de explicarse y buscar aplicaciones para esto o lo otro… mola. Y mucho.
Y sie sos datos están a libre disposición de la ciudadanía bajo el espectro del Open Data o Datos Abiertos, si podemos superponer otras capas pertinentes como por ejemplo los edificios de catastro y todas sus subparcelas catalogadas… pues miel sobre hojuelas.
I guess i was nervous the very first time and i even remember noticing how my voice was trembling to the bones (if i can say) back in year 2000 but now things are different. When you know what you are talking about and you are serious (well, all you can be!) then there’s no need to be nervous. This was last year in Cape Town talking to 50 of my colleagues on Quality Control procedures and Open Data validation.
Now that i have just come back from these two conferences in Peru and Chile y have the perspective and the calm to enjoy a lot while i communicate, exactly the same way i have always done on a one by one basis while teaching geography, english or accounting (yes, i studied business before i master GIS technologies, crazy, i know).
Just come back from Chile, Peru and Colombia, where my employer held some conferences on Smart Cities. I had the chance to talk in both venues: GIS expertise, geoprocessing, spatial analysis, etc. This is all about GIS, as always lately 😉
Oh! a must see: BGS Geology of Britain. Source from http://www.bgs.ac.uk/discoveringGeology/geologyOfBritain/home.html
Britain is fortunate in possessing a remarkably varied geology within a relatively small area.
The rocks that make up our islands represent a long and complicated history of events. They encompass most of the major periods of geological time and extremes of climate from desert to glacier.
Our rocky heritage was the source of many raw materials vital to the Industrial Revolution and therefore to the nation’s wealth and political power.
It is therefore not surprising, given this combination of natural treasures and the enquiring spirit of the times that, as modern sciences flourished, many important early pioneers were British Geoscientists.
It’s not the first time that i do one of these only courses but i can tell, i have learnt a lot with this one. I strongly recommend it for those wanting to learn a bit more than the basics about remote sensing or GIS analysis. A comprehensive combination of ArcGIS tools and standard GIS knowledge is in very clear English, perfectly subtitled if needed and very easy to follow.
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.
Este segundo nos dice dónde están los pisos y su precio anunciado.
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.
El resultado más concreto es el siguiente:
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.
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