PROYECTO FINAL DATA SCIENCE.

packageList<-c('tidyverse','leaflet','data.table','rgdal','ggplot2','deldir','sp','RColorBrewer','KernSmooth','googleway')
sapply(packageList, FUN = require, character.only=TRUE)
 
motoMap<- readOGR("C:/Users/ming0/OneDrive/Escritorio/Motos")
ComunasR13Map<-readOGR("C:/Users/ming0/OneDrive/Escritorio/Motos/R13")

Con el comando plot podemos saber donde estan ubicados todos los accidentes de motocicletas en las respectivas comunas de Santiago, pero como se puede apreciar, de una forma muy básica, es por eso que usamos posteriormente el comando leaflet logrando una visualización más amigable, aunque un poco engorrosa ya que son demasiados marcadores.

plot(motoMap)
plot(ComunasR13Map,add=T)

leaflet(motoMap)%>%
  addTiles()%>%
  addMarkers()

Buscaremos ahora una forma de mostrar esta información dividio por comunas.

leaflet(ComunasR13Map)%>%
  addTiles()%>%
  addPolygons()
leaflet(ComunasR13Map)%>%
  addTiles()%>%
  addPolygons()%>%
  addMarkers(motoMap,lng = motoMap@coords[,1],lat = motoMap@coords[,2])
head(ComunasR13Map@data)
head(motoMap@data)

table(ComunasR13Map@data$COMUNA%in%motoMap@data$COD_COMUNA)

ComunasR13Mapmoto<-ComunasR13Map[ComunasR13Map@data$COMUNA%in%motoMap@data$COD_COMUNA,]

leaflet(ComunasR13Mapmoto)%>%
  addTiles()%>%
  addPolygons()%>%
  addMarkers(motoMap,lng = motoMap@coords[,1],lat = motoMap@coords[,2])

class(motoMap@data)
motoData<-data.table(motoMap@data)
NumAccMoto<-motoData[,.(NumAccMoto=.N),by=.(COD_COMUNA)]

ComunasR13Mapmoto@data<-merge(ComunasR13Mapmoto@data,NumAccMoto,by.x="COMUNA",by.y="COD_COMUNA",sort=F,all.x=T)

head(ComunasR13Mapmoto@data)
head(NumAccMoto)

Colores<-colorQuantile(palette = brewer.pal(4,name = "Reds"),domain =range(ComunasR13Mapmoto@data$NumAccMoto,na.rm = T),n = 5)

labels <- sprintf(
  "<strong>Comuna: %s </strong><br/>: %g ",
  ComunasR13Mapmoto$NOM_COMUNA, ComunasR13Mapmoto$NumAccMoto
) %>% lapply(htmltools::HTML)
class(motoMap@data)
motoData<-data.table(motoMap@data)
motoData[,.N,by=.(COMUNA1)]

motoMapStgo<-motoMap[motoMap$COMUNA1=="SANTIAGO" | motoMap$COMUNA1=="LAS CONDES" ,]
leaflet(motoMapStgo)%>%
  addProviderTiles(provider = "CartoDB")%>%
  addMarkers()

Ahora podemos saber de forma clara cuales serán las 2 comunas donde focalizaremos nuestra campaña, LAS CONDES y SANTIAGO.

Ya teniendo claro donde vamos intervenir para prevenir accidentes de motocicletas creemos necesario generar un mapa de densidad para saber con exactitud que lugares de la comuna (sectores) son puntos criticos y asi por ejemplo generar publicidad o controles de velocidad para evitarlos.

Las condes posee 215 accidentes: aqui se explaya en chench

Santiago posee 321 accidentes: aqui se explaya el chench