Tarea 4

María Jesús Traub

Paula Flores

Local de Hamburguesas V región

Considere un restaurante de hamburguesas que desea abrir un nuevo local en la V región. Para esto, deciden contratarlo/a para hacer un análisis de mercado en la zona y ver cuál es el mejor lugar para inaugurar el local. Por lo tanto, su análisis se basará en visualizaciones de las distintas comunas y macrozonas para poder identificar la localización más conveniente de la nueva sucursal.

P1

Cargue los paquetes necesarios para realizar visualizaciones y trabajar con DT. Además cargue la base hogares de la Encuesta Origen y Destino en formato data.table. (2 puntos) Pista: utilice encoding Latin-1 para poder leer los tíldes.

rm(list=ls())
library(data.table)
library(lubridate)
library(ggplot2)
library(treemap)

path<-("C:/Users/mariajesustraub/Desktop/Rstudio/Tarea 4")

setwd(path)

Base_Hogares<-fread("C:/Users/mariajesustraub/Desktop/Rstudio/Tarea 4/Base_Hogares.csv")



l10n_info()
## $MBCS
## [1] FALSE
## 
## $`UTF-8`
## [1] FALSE
## 
## $`Latin-1`
## [1] TRUE
## 
## $codepage
## [1] 1252
## 
## $system.codepage
## [1] 1252

P2

Realice un histograma con ggplot que muestre la distribución del ingreso de los hogares para las macrozonas del Gran Valparaíso. Es decir, un histograma para cada comuna, pero en un mismo gráfico. Además, limite el ingreso a menos de 2000000. (8 puntos) Bonus: Considere Factorhg como el factor de expansión de los hogares

ggplot(Base_Hogares[IngresoHogar<2000000],aes(x=IngresoHogar, fill=Macrozonahg)) + geom_histogram()

P3

Usando la base de hogares, cree el objeto ingprom, que contenga el ingreso promedio de los hogares en cada macro-zona. (5 puntos) Bonus: Considere Factorhg como el factor de expansión de los hogares.

ingprom<-Base_Hogares[,mean(x=IngresoHogar, w=Factorhg), by="Macrozonahg"]

names(ingprom)[2]<-"Ingresoprom"

a. Realice un gráfico que permita ver el ingreso promedio de los hogares por macro-zona. (10 puntos)

ggplot(ingprom, aes(x=Macrozonahg, weights=Ingresoprom, fill=Macrozonahg)) +geom_bar()

b. Agregar etiquetas a los ejes, título, subtítulo y fuente al gráfico anterior. Además, deje de manera legible las categorías del eje x. (7 puntos)

ggplot(ingprom, aes(x=Macrozonahg, weights=Ingresoprom, fill=Macrozonahg)) +geom_bar() + labs(x="Macro zona", y="Ingreso promedio", title="Ingreso promedio por Macrozona", caption= "Fuente: Base Horares Chile 2020") + coord_flip()

P4

Cargue la base de datos de locales hamburguesas para analizar donde se encuentra la competencia. (2 puntos)

Restaurantes<-fread("C:/Users/mariajesustraub/Desktop/Rstudio/Tarea 4/restaurantes.csv", encoding="UTF-8")

l10n_info()
## $MBCS
## [1] FALSE
## 
## $`UTF-8`
## [1] FALSE
## 
## $`Latin-1`
## [1] TRUE
## 
## $codepage
## [1] 1252
## 
## $system.codepage
## [1] 1252

P5

Cree un scatter-plot con ggplot que muestre la relación entre el número de comentarios (reviews) (eje x) y el rating (eje y). (10 puntos)

ggplot(Restaurantes, aes(reviews, rating, color=nombre)) + geom_point()

P6

Ahora queremos analizar el nivel de competencia que existe por macrozona. Para realizar esto, debe crear un identificador de competencia para cada macrozona. El indicador esta definido como Icompetencia=(reviews∗rating)1000¯ para cada macrozona. (4 puntos) ista: Considere que el indicador debe ser el promedio para cada macrozona y que debe remover los NA en caso de que existan.

Restaurantes[, promedio_reviews:=(mean(reviews)), by=MacrozonaOrigen1]
Restaurantes[, promedio_rating:=(mean(rating)), by=MacrozonaOrigen1]

Restaurantes[, IDCompetencia:=(promedio_reviews*promedio_rating)/1000, by=MacrozonaOrigen1]

P7

Dado este primer análisis exploratorio, ¿dónde es más conveniente abrir el nuevo local de hamburguesas? Justifique su respuesta. (6 puntos) ¿Qué agregaría/modificaría a este análisis para poder dar una respuesta más robusta? (6 puntos)

treemap(Restaurantes, index= "MacrozonaOrigen1", vSize="IDCompetencia", type="value", title="Nivel competitivo por Macro Zona")

Según los gráficos, podemos observar que hay mayor competitividad en el Plan de Viña, por lo que descartaría poner el nuevo restaurant ahí ya que al ser nuevo es más probable que no dure debido a la alta competencia. De esta manera, pondría el nuevo restaurant en un término medio, el cual indique una competitividad estable y permita que el negocio dure como Reñaca.

Yo agregaría la rotación de comensales por restaurant, ya que los reviews no muestran realmente la cantidad de gente que va.