Vamos a considerar como zonas los distritos de Madrid.<\/p>\n
a. Qu\u00e9 an\u00e1lisis o visualizaci\u00f3n responde a la pregunta<\/strong><\/p>\n Dos an\u00e1lisis complementarios:<\/p>\n b. Qu\u00e9 datos necesito y d\u00f3nde los encuentro<\/strong><\/p>\n Para calcular el n\u00famero de alojamientos de Airbnb por distrito, necesitar\u00e1s el listado de alojamientos de Airbnb<\/strong> geolocalizados (con latitud y longitud) y los contornos de distritos<\/strong>. Para calcular la proporci\u00f3n de alojamientos de Airbnb respecto del total de viviendas necesito, adem\u00e1s, el n\u00famero de viviendas de cada barrio<\/strong>. Vamos a ver c\u00f3mo conseguimos cada uno de estos datos:<\/p>\n Listado de alojamientos de Airbnb<\/strong><\/p>\n Airbnb no tiene una API, as\u00ed que no resulta sencillo interactuar o descargarse los datos de la plataforma. La manera de hacerlo es programar un scraper que recorra la web de Airbnb descargando los datos que nos interesan. Vamos a dejar esto fuera de este ejercicio, aunque ser\u00eda muy interesante hacerlo.<\/p>\n La alternativa es ponerse en contacto con alguien que ya haya programado un scraper para la web de Airbnb y que nos facilite los datos. Aqu\u00ed tienes varios sitios web que proporcionan datos de Airbnb, y os animamos a que busqu\u00e9is vuestras propias fuentes:<\/p>\n La elecci\u00f3n de la fuente de los datos es crucial: de esta elecci\u00f3n va a depender la estructura de datos, que para cada fuente es diferente; depende de lo recientes y completos que sean los datos. Conviene consultar la fecha en la que han sido recolectados y los campos que contiene el conjunto de datos a descargar antes de decidir.<\/p>\n Nota<\/strong><\/p>\n En este ejercicio vamos a usar los datos de Data Hippo m\u00e1s recientes (octubre de 2017) que los de Inside Airbnb y que contienen la informaci\u00f3n necesaria para hacer el estudio por distritos.<\/p>\n Los datos de Madrid se pueden consultar aqu\u00ed: http:\/\/datahippo.org\/en\/region\/599232178a46554f807aec1b\/<\/a>.<\/p>\n Y se pueden descargar en formato CSV: \n<\/div>\n Contornos de los distritos<\/strong><\/p>\n Los contornos de los distritos de Madrid los podemos obtener tambi\u00e9n de Data Hippo en formato geoJSON<\/a>.<\/p>\n El archivo de Data Hippo contiene tambi\u00e9n el total de alojamientos Airbnb para cada distrito. Veremos en la siguiente secci\u00f3n que, estrictamente, para realizar el ejercicio con este archivo tenemos suficiente: no hace falta el anterior. Aun as\u00ed, recogemos el procedimiento completo para el caso de no tener disponibles los datos en Data Hippo.<\/p>\n En Data Hippo hay dos archivos geoJSON para Madrid: geojson_region.json<\/span> contiene el contorno del municipio; geojson_subregions.json<\/span> contiene los contornos de los distritos. Puedes acceder a esos archivos cuando navegues a la secci\u00f3n municipio de Madrid<\/a>.<\/p>\n Siempre es recomendable obtener los datos de la fuente institucional (la fuente primigenia), que en este caso es el Ayuntamiento de Madrid. Los contornos de los distritos est\u00e1n tambi\u00e9n disponibles en el portal web del Ayuntamiento de Madrid<\/a>. Vienen en un shapefile (conjunto de ficheros descargable en formato comprimido .zip); tendr\u00e1s que transformar su sistema de proyecci\u00f3n ETRS89 al CRS EPSG:4326 – WGS 84. Antes Carto.com no aceptaba otros CRS distintos del est\u00e1ndar EPSG:4326 – WGS 84; ahora s\u00ed que lo acepta. Desde QGIS puedes abrir el archivo que te descargas como capa vectorial y salvar como nuevo archivo con el CRS que elijas (en este manual<\/a> puedes ver una descripci\u00f3n m\u00e1s detallada).<\/p>\n Viviendas por distrito<\/strong><\/p>\n El n\u00famero total de viviendas por distrito y barrio lo podemos obtener del portal web de datos abiertos del Ayuntamiento de Madrid<\/a>.<\/p>\n c. Qu\u00e9 herramientas uso para preparar los datos<\/strong><\/p>\n N\u00famero de pisos Airbnb por distrito<\/strong><\/p>\n Los datos de Airbnb que se pueden conseguir en Data Hippo ya est\u00e1n segmentados por distrito, as\u00ed que ya tenemos en el dataset el dato que necesitamos.<\/p>\n Si no lo tuvi\u00e9ramos, el procedimiento para obtenerlo es el siguiente: podemos calcular el n\u00famero de alojamientos por distrito contando cu\u00e1ntos puntos hay dentro del contorno de cada distrito. Esta es la operaci\u00f3n que han hecho con los datos en Data Hippo.<\/p>\n La ubicaci\u00f3n de los alojamientos en Airbnb es aproximada. Seg\u00fan la propia web: \u00abLocation information for listings are anonymized by Airbnb. In practice, this means the location for a listing on the map, or in the data will be from 0-450 feet (150 metres) of the actual address. Listings in the same building are anonymized by Airbnb individually, and therefore may appear \u201cscattered\u201d in the area surrounding the actual address\u00bb.<\/p>\n Por tanto, si optamos por el m\u00e9todo de contar puntos en contornos, debemos tener en cuenta que algunos alojamientos est\u00e1n ubicados fuera del distrito que les corresponde, con lo cual los n\u00fameros incluir\u00e1n una imprecisi\u00f3n.<\/p>\n Bola extra: Una manera de corregir este error es conseguir datos de Airbnb que incluyan el c\u00f3digo postal para cada alojamiento (Data Hippo no lo proporciona, Inside Airbnb s\u00ed). Entonces se podr\u00eda hacer una tabla de equivalencia entre distritos y c\u00f3digos postales. Con dicha tabla podr\u00edamos recorrer el listado de alojamientos y a\u00f1adir una columna con el distrito. Esta uni\u00f3n de tablas se puede realizar con QGIS o con una consulta SQL.<\/p>\n Contorno de distritos<\/strong><\/p>\n Los contornos que nos hemos descargado de Data Hippo est\u00e1n listos para ser usados.<\/p>\n Viviendas por distrito<\/strong><\/p>\n El archivo que nos hemos descargado del portal de datos del Ayuntamiento de Madrid es una hoja de c\u00e1lculo con una pesta\u00f1a para cada distrito y muchos datos para cada distrito y cada barrio. El dato de cantidad de viviendas para cada distrito hay que ir a buscarlo en cada una de las pesta\u00f1as en la celda 239E. Se podr\u00eda automatizar la obtenci\u00f3n de ese dato para cada pesta\u00f1a, pero como son pocos distritos no merece la pena.<\/p>\n Pegamos aqu\u00ed la tabla con el total de vivienda para cada distrito y as\u00ed te ahorramos este aburrido paso:<\/p>\n\n
\n
\nhttp:\/\/datahippo.org\/media\/regions\/ea554b7f-0516-4d1c-91e6-883567800e08\/599232178a46554f807aec1b_airbnb.csv<\/a><\/p>\n
![\"\"](\"\/wp-content\/uploads\/2018\/05\/m2860_m6_38.jpg\")
<\/p>\n![\"\"](\"\/wp-content\/uploads\/2018\/05\/m2860_m6_39.jpg\")
<\/p>\n![\"\"](\"\/wp-content\/uploads\/2018\/05\/m2860_m6_40.jpg\")
<\/p>\n![\"\"](\"\/wp-content\/uploads\/2018\/05\/m2860_m6_41.jpg\")
<\/p>\n