Data Science para Economia y Negocios

Previo a control 01

Este control tiene como finalidad evaluar el trabajo de base de datos. Se evaluará la correcta ejecución del código y el uso eficiente de las herramientas de codificación entregadas.

Formato: El formato de respuesta del control es el siguiente:

El formato de entrega es un Rmarkdown. Puede utilizar esta plantilla para responder.
Antes de la respuesta debes agregar un encabezado de cuarto nivel (####) con Pregunta y el número de pregunta.
Abajo del encabezado, debe estar escrita la pregunta.
Agregar los códigos en chunks e incluir el output de ser necesario.
La explicación de las respuestas (análisis) debe ir como texto, fuera del chunk.
El título del informe debe ser “Control 1” y el nombre del alumno debe ir en autor.
Recuerde que puede usar las “cheatsheets” disponibles en webcursos para apoyarse.
El control es individual y sin preguntas.
El formato tiene puntaje asignado en la nota. (3 puntos)

Importante: Deben ser suprimidos los mensajes y warnings en el informe.(3 puntos)

Preguntas

01 - Cargue la librería data.table (1 pto.)

02 - Cargue la base de datos “ene-2021-06.csv” y guardela como “ene”. Luego cargue la base de datos “Codigos comunales.csv” y llamela “comunas” (2 pto.)

03 - Filtre el objeto “ene”, de forma que solo queden personas mayores o iguales a 15 años. Guarde el objeto como “ene”. (ayuda: use variable “edad”) (2 pto.)

04 - Cree una variable “ocup” en objeto “ene”, en donde activ = “Ocupados” si “cae_general” es 1,2, o 3, “Desocupados” si “cae_general” es 4 o 5, e “Inactivo” si “cae_general” es igual o mayor a 6.

05 - En objeto “ene” cree la variable categórica “tramo_edad2”, en donde existan las categorías “De 15 a 29 años”, “De 30 a 44 años”, “De 45 a 59 años” y “De 60 o más años” en base a variable “edad”.

06 - Realice un merge entre los objetos `ene` y `comunas` y a este objeto llamelo `ene1`. Las variables de comuna son, por parte de ene “r_p_c” y en comunas “codigo_comuna”.

07 - ¿A cuantas personas representa la encuesta? En “ene1”, utilice el factor de expanción (fact_cal) para indicar el número de personas por “nombre_region”, “ocup” y “tramo_edad2”. Guarde esta nueva base como “ene2”

08 - Haga un dcast de “ene2”, en donde las filas sean los nombres regionales y tramo etario, mientras las columnas sean el número de personas por cada categoría ocupacional. Guarde este nuevo objeto como “ene3”. Ayuda:

region	tramo_edad2	Ocupado	Desocupado	Inactivo
Antofagasta	De 15 a 29 años	9561.56396	97123.234	66667.879
Antofagasta	De 30 a 44 años	13061.14645	33344.053	121622.916

09 - Calcule la tasa de desempleo para cada región y tramo de edad. Esto es, crear una nueva columna en “ene3” utilizando la formula (Inactivo/(Ocupado + Desocupado + Inactivo))*100. A esta nueva variable llamela “tasa_inactividad”.

Data Science para Economia y Negocios

Control 1

06-09-2021

Previo a control 01

Preguntas

01 - Cargue la librería data.table (1 pto.)

02 - Cargue la base de datos “ene-2021-06.csv” y guardela como “ene”. Luego cargue la base de datos “Codigos comunales.csv” y llamela “comunas” (2 pto.)

03 - Filtre el objeto “ene”, de forma que solo queden personas mayores o iguales a 15 años. Guarde el objeto como “ene”. (ayuda: use variable “edad”) (2 pto.)

04 - Cree una variable “ocup” en objeto “ene”, en donde activ = “Ocupados” si “cae_general” es 1,2, o 3, “Desocupados” si “cae_general” es 4 o 5, e “Inactivo” si “cae_general” es igual o mayor a 6.

05 - En objeto “ene” cree la variable categórica “tramo_edad2”, en donde existan las categorías “De 15 a 29 años”, “De 30 a 44 años”, “De 45 a 59 años” y “De 60 o más años” en base a variable “edad”.

06 - Realice un merge entre los objetos `ene` y `comunas` y a este objeto llamelo `ene1`. Las variables de comuna son, por parte de ene “r_p_c” y en comunas “codigo_comuna”.

07 - ¿A cuantas personas representa la encuesta? En “ene1”, utilice el factor de expanción (fact_cal) para indicar el número de personas por “nombre_region”, “ocup” y “tramo_edad2”. Guarde esta nueva base como “ene2”

08 - Haga un dcast de “ene2”, en donde las filas sean los nombres regionales y tramo etario, mientras las columnas sean el número de personas por cada categoría ocupacional. Guarde este nuevo objeto como “ene3”. Ayuda:

09 - Calcule la tasa de desempleo para cada región y tramo de edad. Esto es, crear una nueva columna en “ene3” utilizando la formula (Inactivo/(Ocupado + Desocupado + Inactivo))*100. A esta nueva variable llamela “tasa_inactividad”.

BONUS - ¿Cual es la tasa de inactividad más alta de cada tramo etario? Señale el valor de cada una de estas tasas.

Data Science para Economia y Negocios

Control 1

06-09-2021

Previo a control 01

Preguntas

01 - Cargue la librería data.table (1 pto.)

02 - Cargue la base de datos “ene-2021-06.csv” y guardela como “ene”. Luego cargue la base de datos “Codigos comunales.csv” y llamela “comunas” (2 pto.)

03 - Filtre el objeto “ene”, de forma que solo queden personas mayores o iguales a 15 años. Guarde el objeto como “ene”. (ayuda: use variable “edad”) (2 pto.)

04 - Cree una variable “ocup” en objeto “ene”, en donde activ = “Ocupados” si “cae_general” es 1,2, o 3, “Desocupados” si “cae_general” es 4 o 5, e “Inactivo” si “cae_general” es igual o mayor a 6.

05 - En objeto “ene” cree la variable categórica “tramo_edad2”, en donde existan las categorías “De 15 a 29 años”, “De 30 a 44 años”, “De 45 a 59 años” y “De 60 o más años” en base a variable “edad”.

06 - Realice un merge entre los objetos ene y comunas y a este objeto llamelo ene1. Las variables de comuna son, por parte de ene “r_p_c” y en comunas “codigo_comuna”.

07 - ¿A cuantas personas representa la encuesta? En “ene1”, utilice el factor de expanción (fact_cal) para indicar el número de personas por “nombre_region”, “ocup” y “tramo_edad2”. Guarde esta nueva base como “ene2”

08 - Haga un dcast de “ene2”, en donde las filas sean los nombres regionales y tramo etario, mientras las columnas sean el número de personas por cada categoría ocupacional. Guarde este nuevo objeto como “ene3”. Ayuda:

09 - Calcule la tasa de desempleo para cada región y tramo de edad. Esto es, crear una nueva columna en “ene3” utilizando la formula (Inactivo/(Ocupado + Desocupado + Inactivo))*100. A esta nueva variable llamela “tasa_inactividad”.

BONUS - ¿Cual es la tasa de inactividad más alta de cada tramo etario? Señale el valor de cada una de estas tasas.

06 - Realice un merge entre los objetos `ene` y `comunas` y a este objeto llamelo `ene1`. Las variables de comuna son, por parte de ene “r_p_c” y en comunas “codigo_comuna”.