Actividad 1

Filtrar solo apartamentos, en un barrio de preferencia y tener en cuenta las variaciones que este puede presentar por ser un campo abierto, tener en cuenta la siguiente ayuda:

library(readxl)
datos <- read_excel("G:/ACADEMIA/JAVERIANA CALI/1. SEMESTRE 2022-I/2. METODOS Y SIMULACION/Datos_Vivienda.xlsx")
head(datos)

Zona	piso	Estrato	precio_millon	Area_contruida	parqueaderos	Banos	Habitaciones	Tipo	Barrio	cordenada_longitud	Cordenada_latitud
Zona Sur	2	6	880	237	2	5	4	Casa	pance	-76.46300	3.43000
Zona Oeste	2	4	1200	800	3	6	7	Casa	miraflores	-76.46400	3.42800
Zona Sur	3	5	250	86	NA	2	3	Apartamento	multicentro	-76.46400	3.42900
Zona Sur	NA	6	1280	346	4	6	5	Apartamento	ciudad jardv<U+2260>n	-76.46400	3.43300
Zona Sur	2	6	1300	600	4	7	5	Casa	pance	-76.46438	3.43463
Zona Sur	3	6	513	160	2	4	4	Casa	pance	-76.46438	3.43463

Barrio de interes: valle del lili

require(RecordLinkage)

## Loading required package: RecordLinkage

## Warning: package 'RecordLinkage' was built under R version 4.1.2

## Loading required package: DBI

## Loading required package: RSQLite

## Loading required package: ff

## Warning: package 'ff' was built under R version 4.1.2

## Loading required package: bit

## 
## Attaching package: 'bit'

## The following object is masked from 'package:base':
## 
##     xor

## Attaching package ff

## - getOption("fftempdir")=="C:/Users/JUANG/AppData/Local/Temp/RtmpiWecIL/ff"

## - getOption("ffextension")=="ff"

## - getOption("ffdrop")==TRUE

## - getOption("fffinonexit")==TRUE

## - getOption("ffpagesize")==65536

## - getOption("ffcaching")=="mmnoflush"  -- consider "ffeachflush" if your system stalls on large writes

## - getOption("ffbatchbytes")==16777216 -- consider a different value for tuning your system

## - getOption("ffmaxbytes")==536870912 -- consider a different value for tuning your system

## 
## Attaching package: 'ff'

## The following objects are masked from 'package:utils':
## 
##     write.csv, write.csv2

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     is.factor, is.ordered

## RecordLinkage library

## [c] IMBEI Mainz

## 
## Attaching package: 'RecordLinkage'

## The following object is masked from 'package:bit':
## 
##     clone

## The following object is masked from 'package:base':
## 
##     isFALSE

barrio=c("valle del lili","valle de lili")
which(jarowinkler("valle del lili",barrio)>0.8)

## [1] 1 2

jarowinkler("valle del lili","valle de lili")

## [1] 0.9549451

pos=which(jarowinkler("valle del lili",datos$Barrio)>0.8)
datos_sub=datos[pos,]
head(datos_sub)

Zona	piso	Estrato	precio_millon	Area_contruida	parqueaderos	Banos	Habitaciones	Tipo	Barrio	cordenada_longitud	Cordenada_latitud
Zona Sur	5	5	310	82.5	1	2	3	Apartamento	valle del lili	-76.46438	3.43463
Zona Sur	9	4	240	80.0	1	2	3	Apartamento	valle del lili	-76.46438	3.43463
Zona Sur	NA	5	230	70.0	1	2	2	Apartamento	valle del lili	-76.46500	3.43600
Zona Sur	NA	5	160	63.0	NA	2	2	Apartamento	valle del lili	-76.46500	3.43600
Zona Sur	6	5	200	71.0	1	2	3	Apartamento	valle del lili	-76.46500	3.43600
Zona Sur	NA	5	270	76.0	NA	2	3	Apartamento	valle del lili	-76.46500	3.43600

##Actividad 2 Presentar una exploracion inicial de los datos, ejemplo: conteo de cuantos registros quedaron, precio promedio, area promedio entre otros

#Cantidad de registros barrio: Valle del Lili
dim(datos_sub)

## [1] 1011   12

#Resumen por Tipo de inmueble
barplot(table(datos_sub$Tipo),
        col= c('#6495ED','#00008B'))

Analisis de Precios por Tipo de Inmueble

library (sqldf)

## Loading required package: gsubfn

## Loading required package: proto

sqldf('SELECT Tipo,
              avg(precio_millon) as precio_millon
      FROM datos_sub
      GROUP BY Tipo')

Tipo	precio_millon
Apartamento	224.5718
Casa	335.8810

boxplot(precio_millon ~ Tipo, data = datos_sub,
        main='Comparacion de precios por Tipo de inmuebles',
        ylab = 'Precio en Millones',
        xlab = 'Tipo de Inmueble',
        col= c('#6495ED','#00008B'))

Analisis de areas construidas por tipo de inmueble

sqldf('SELECT Tipo,
              avg(Area_contruida) as Area_contruida
      FROM datos_sub
      GROUP BY Tipo')

Tipo	Area_contruida
Apartamento	74.97807
Casa	165.43679

boxplot(Area_contruida ~ Tipo, data = datos_sub,
        main='Comparacion de areas construidas por Tipo de inmuebles',
        ylab = 'Area en m^2',
        xlab = 'Tipo de Inmueble',
        col= c('#6495ED','#00008B'))

Cantidad de Baños

hist(datos_sub$Banos,
     main = 'Cantidad de banos por inmueble',
     xlab = 'Banos',
     col = 'ivory')

Ofertas por estrato en Valle de Lili

sqldf('SELECT Estrato,
              avg(precio_millon) as precio_millon
      FROM datos_sub
      GROUP BY Estrato
      ORDER BY Estrato')

Estrato	precio_millon
3	203.7500
4	214.1468
5	281.7400
6	352.0000

boxplot( precio_millon ~ Estrato, data = datos_sub,
        main='Comparacion de Precios por NSE',
        ylab = 'Precio en Millones',
        xlab = 'NSE',
        col= 'ivory')

##Actividad 3 Presentar en un mapa interactivo los resultados de las viviendas y discutir un poco sobre posibles errores en la geocodificación dado que el campo es abierto

require(leaflet)

## Loading required package: leaflet

## Warning: package 'leaflet' was built under R version 4.1.2

leaflet()%>%addCircleMarkers(lng=datos_sub$cordenada_longitud, lat=datos_sub$Cordenada_latitud,radius = 0.1,color = 'red')%>%
addTiles()

##Actividad 4 Realizar una exploración bivariada entre el precio de la vivienda y el area por un grafico de puntos con una linea de tendencia interactiva usando ggplot2 y plotly

require(ggplot2)

## Loading required package: ggplot2

require(ploty)

## Loading required package: ploty

## Warning in library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE,
## logical.return = TRUE, : there is no package called 'ploty'

pos3=which(datos_sub$Area_contruida<250)
datos_sub2=datos_sub[pos3,]

ggplot(data=datos_sub2,aes(y=precio_millon, x=Area_contruida)) + geom_point() + geom_smooth()

## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'

Actividad 1

Juan Pablo Gomez

19/2/2022

Actividad 1