Reexplorando PROPERATI

Laboratorio de Datos

Este notebook

En este notebook el objetivo es que ustedes puedan emplear lo visto en el notebook Nociones básicas de estadística descriptiva para caracterizar y repensar el dataset de propiedades de ar_properties.csv.

Proponemos una serie de preguntas guía a responder usando las herramientas presentadas en el notebook de estadística descriptiva. En todas la preguntas propuestas, el objetivo es que identifiquen alguna medida o visualización que les ayude a responder la pregunta conceptual realizada. Esto significa que todo gráfico o número debería ir acompañado de una interpretación del significado que ustedes asignen al mismo.

El dataset

El dataset que usaremos pueden encontrarlo en la página de la materia (ar_properties.csv). En caso de que existan dudas sobre como cargarlo, el notebook de estadística descriptiva (y los videos asociados) describen como hacerlo.

Preguntas

Primera parte

Construya un subset de los datos totales filtrando propiedades de Capital Federal, tipo de operación Venta y moneda en dólares.

• ¿Es el precio por metro cuadrado igual en toda el dataset? ¿Cómo varía? Cree precio por metro cuadrado (precio por m2). Caracterice esta variable usando las herramientas de estadística descriptiva vistas.

• ¿Cuales propiedades son caras, promedio o baratas? Construya una partición que separe el precio por metro cuadrado en tres categorías.

• ¿Cómo cambia el precio por cantidad de habitaciones (rooms) en el dataset? ¿Cambia al considerar distintos tipos de propiedad?¿Y distintos barrios?

• ¿Qué considera que describe mejor el precio de una propiedad, su número de habitaciones (rooms) o su superficie cubierta?

• ¿Cómo cambia la superficie cubierta por número de habitaciones (rooms) en el dataset?¿Cambia al considerar distintos tipos de propiedad?¿Y distintos barrios? Caracterice metro cuadrado por habitación. Caracterice esta variable usando las herramientas de estadística descriptiva vistas.

• ¿Cuál es la relación entre la superficie total y la superficie cubierta, al considerar distintos tipos de propiedades?

• ¿Cómo se relaciona la cantidad de habitaciones (rooms) con la cantidad de baños (bathrooms)?¿Cómo cambia según el tipo de propiedad?¿Y según el barrio?

• ¿Cuánto tiempo duran los anuncios en departamentos en CABA? ¿Nota algo extraño? Para calcular la cantidad de días entre dos fechas, puede restarlas si están en formato Date.

• ¿Cómo cambia la cantidad de anuncios publicados en los distintos días de la semana? La función weekdays permite identificar a qué día corresponde el anuncio publicado.

Segunda parte

Amplíe el dataset para considerar todas las propiedades de argentina, con tipo de operación Venta o Alquiler (y cualquier moneda).

• ¿Cuál es la relación entre región (l2) y tipo de operación (Venta o Alquiler)? ¿Cambia con el tipo de propiedad?

• ¿Qué diferencia existe en el tipo de operación (Venta o Alquiler) entre Catamarca y La Rioja? ¿Y entre Chaco y Santa Cruz?

• ¿Cómo describiría la relación entre la variable l2 (región) y l3 (barrio)? ¿Están igual de particionadas todas las regiones? Construya una lista con tantos elementos cómo regiones (categorías de l2) y en cada elemento incluye las subregiones asociadas (categorías de l3). Construya un vector representando la cantidad de subregiones para cada región y resuma este vector.

• Caracterice el fondo de las propiedades (superficie total - superficie cubierta) para distintas regiones del país. ¿En qué lugar los fondos son más grandes? ¿Cambia según el tipo de propiedad?