Bienvenido Daniel a tu primer R markdown

df_puna <- read_csv("Datos/puna_base_agregada (2).csv", locale= locale(encoding = "latin1"))
## Rows: 14717 Columns: 13
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (8): region, ruta_natural, provincia_codigo, provincia_nombre, departame...
## dbl (5): indice_tiempo, establecimientos, unidades, habitaciones, plazas
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

Descripcioón

Aparatdos

En primer lugar queremos observar las variables que contiene nuestro dataset

colnames(df_puna)
##  [1] "indice_tiempo"           "region"                 
##  [3] "ruta_natural"            "provincia_codigo"       
##  [5] "provincia_nombre"        "departamento_partido"   
##  [7] "localidad"               "clasificacion_minturdep"
##  [9] "tipo"                    "establecimientos"       
## [11] "unidades"                "habitaciones"           
## [13] "plazas"

Ahora vamos a ver un lindo gráfico

df_hab_por_tipo_2022 <- df_puna %>% 
  filter(indice_tiempo==2022) %>% 
  group_by(tipo) %>% 
  summarise(cant_hab= sum(habitaciones)) %>% 
  mutate (cant_hab_por = round(cant_hab/sum(cant_hab)*100,1))

df_hab_por_tipo_2022 <-  df_hab_por_tipo_2022 %>% 
  mutate (tipo=factor(tipo, levels=c("Hoteleros", "Parahoteleros","Otros colectivos")))

# comienzo a armar el gráfico de barras
# 3 capas, la de data, la de aes, y la geometria (tipo de grafico)

ggplot(data = df_hab_por_tipo_2022, 
       aes(x=tipo, 
           y= cant_hab))+
  geom_col(aes(fill= tipo), color= "grey")+
 # geom_text(aes(label=format(cant_hab, big.mark=".")),
             #vjust= "inward")+
  geom_text(aes(label = paste0(format(cant_hab,
                                      big.mark = "."), "(",cant_hab_por, "%)")),
            vjust= "inward")+
  scale_fill_brewer(type= "qual", 
                    palette= 4)+
  labs(title = "Cantidad de habitaciones por tipo de alojamiento", 
       subtitle = "Argentina, año 2022", 
       x= "", 
       y="", 
       caption = "Fuente:Encuesta final MetA")+
       theme_classic()+
       theme(legend.position = "none")
## Warning in prettyNum(.Internal(format(x, trim, digits, nsmall, width, 3L, :
## 'big.mark' y 'decimal.mark' son ambos '.', lo cual puede ser confuso

Para cerrar este articulo les dejo unos testimonios relevantes…

Tiene que ver con entrevistas

embed_url("https://www.youtube.com/watch?v=FBNLNVCAcSs")

Este es todo el análisis por el momento