La analítica de datos para la recuperación de Turismo post pandemia. – Investigación Datlas

En los dos últimos años el sector turístico ha dado un giro drástico y muchas de aquellas cosas que hacíamos para disfrutar del tiempo libre, no son tan sencillas en el mundo COVID. Una de ellas, que sin duda es de la que más echamos de menos, es viajar y hacer turismo.

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Este cambio ha tenido para el sector turístico un impacto negativo y ha dejado cifras demoledoras. Debido a la pandemia, los ingresos de 2020 en el sector turismo cayeron más de 77%, con casi menos de 90 millones de turistas internacionales y un gasto inferior en un 80%, respecto a 2019.

Ante esta situación para Datlas es importante tener una debida recopilación todos los datos que genera un hotel o cualquier otro tipo de empresa turística y sacarles el máximo resultado, obteniendo respuestas sobre el debido manejo para obtener una respuesta satisfactoria y cuáles deberán ser los pasos a seguir a cerca del negocio, se convierte en imprescindible. Se trata de una ventaja competitiva que reducirá la incertidumbre al mínimo y permitirá a las empresas de este sector tan castigado tener un mejor resultado.

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¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el conjunto de herramientas informáticas que permiten manipular, gestionar y transformar datos, independientemente de su volumen, con el objetivo de obtener respuestas objetivas y eficaces. La tecnología nos proporciona herramientas que simplifican el proceso y ofrecen información útil y efectiva.

El análisis de datos en el sector turístico.

El análisis de datos y el uso de herramientas para el tratamiento del sector turístico se ha convertido en los últimos años en un gran aliado de la transformación digital de las empresas. Si, además, incorporamos el factor pandemia a la problemática a la que nos presentamos en el tiempo COVID, un sector clave de la economía es el turismo por ello necesita reaccionar pronto y rápido.

El análisis de datos nos permite transformar los datos en información útil para las empresas del sector turístico y les permite obtener respuestas objetivas que sirvan como cimientos para definir y optimizar sus estrategias de ventas.

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¿Qué beneficios aporta el análisis de datos al sector turístico?

El principal atractivo del análisis de datos está en su capacidad de predecir comportamientos, expectativas y necesidades futuras de los consumidores, permitiendo a las empresas tomar decisiones de negocio más inteligentes y seguras. Como lo son:

  • Detectar tendencias
  • Conocer al cliente
  • Agilizar la toma de decisiones
  • Optimizar procesos
  • Atraer y fidelizar clientes
  • Desarrollar productos y servicios personalizados

El análisis de datos es uno de los grandes proyectos públicos en transformación digital, esto se hace posible gracias al análisis masivo de datos, dotando de soluciones tecnológicas.

Todo ese ecosistema de información genera un destino turístico inteligente en el que la comunicación y la publicidad se reducen al máximo y se transforman en información útil. En ese sentido, los destinos inteligentes conectan y centralizan toda clase de soluciones digitales, desde mapas, audioguías y puntos de interés turístico basados en la geolocalización y la realidad aumentada, hasta aplicaciones móviles con horarios y opciones de transporte o webs que visualizan la información en tiempo real.

Equipo Datlas

– Keep it Weird-

Monitoreo de impacto ambiental con ciencia de datos – Investigación DATLAS

Uno de los casos de éxito más interesantes que hemos realizado en Datlas, ha sido el proyecto que realizamos en conjunto con Pronatura. Esta agencia es el grupo de conservación ambiental más grande de todo México.

El proyecto estaba localizado en la ciudad de Armería, Colima, en una comunidad con diversas parcelas donde se realizaría la intervención. Dicha intervención iba a ser por parte de «Sembrando Vida» y «Pronatura» y consistía en otorgar plantas a los ejidatarios participantes en el programa para combatir los cambios climáticos extremos.

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¿Qué se quería lograr?

El principal objetivo de este proyecto era evaluar si el apoyo que se estaba otorgando estaba funcionando o no para seguir conservando los cultivos. Otro de los objetivos era crear una plataforma o un sistema de recopilación de datos que ayudara a obtener una base limpia. Finalmente, el desarrollar un tablero para visualizar y monitorear todos estos datos que estarían llegando.

¿Cuáles fueron los retos?

Uno de los retos más importantes fue el hecho de crear una base de datos virtual a partir de más de 300 archivos pdf, con diversas técnicas de recopilación y análisis esto fue posible. Una vez teniendo nuestra base de datos quedaba en nosotros mapear todas estas parcelas y unir los datos recopilados de los documentos a cada una de ellas. Otro de los retos, fue el hecho de que toda esta recopilación de datos iba a ser posible mediante encuestas de google forms, y se capacitó a dos ejidatarios para que pudieran realizar este trabajo. Gracias a estas encuestas pudimos recibir los datos de valor necesarios para trabajar con el desarrollo de herramientas de monitoreo y mapeo de este programa social.

Un proceso duro, pero redituable

El proceso fue complejo para el desarrollo de una base de datos uniforme que pudiésemos usar para plasmar la información en nuestra plataforma. Sin embargo, notamos que todo ese trabajo al final rindió frutos y pasando al momento de elaborar los tableros nos fue más eficiente.
A continuación se les comparte un resumen del proceso que se realizó:
– Se diagnosticaron las fuentes de datos, se realizó una limpieza y clasificación de la información​.

– Se capturaron de forma manual algunos de los documentos para generar la base de datos 1.0 en formato tabular​.

– La base de datos 1.0 contenía información de 179 parcelas, aunque posteriormente el proyecto se enfocó en monitorear solo 127 de ellas.​

– Se creó un identificador único (ID) por parcela, para habilitar el monitoreo de una misma parcela a través de las distintas plataformas.

– Se desarrollaron 3 encuestas para recopilación de información directamente en campo​.

– Se enriqueció la base de datos con información de las encuestas.

Visualizaciones del monitoreo

¿Qué valor agregado otorgamos? Datlas fue parte clave para este «monitoreo ambiental» debido a que nos encargamos de realizar un Dashboard para obtener una mejor visualización de los datos recopilados, además de usar nuestra plataforma de mapas de inteligencia para mapear cada una de estas parcelas y el impacto ambiental sobre ellas. Tanto el mapa como el Dashboard están actualmente habilitados para su visualización, destacando que el Dashboard de Monitoreo ambiental está público para que quien esté leyendo esto pueda ingresar sin problema.

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Dashboard de monitreo
Mapa de inteligencia

¿Qué hallazgos obtuvimos gracias al monitoreo?

  • Las 127 parcelas monitoreadas emplean a 217 personas siembran 15 tipos de cultivos distintos.
  • La inversión inicial de Sembrando Vida en plantas para estas parcelas fue de $4.75 millones de pesos.
  • 9 de cada 10 parcelas fueron afectadas por altas temperaturas, pero 8 de cada 10 parcelas pudieron combatir los impactos gracias al proyecto.
  • 8 de cada 10 parcelas fueron afectadas por inundaciones, pero 6 de cada 10 parcelas pudieron combatir los impactos gracias al proyecto.
  • 6 de cada 10 parcelas reportaron perdidas de cultivos. El valor económico de las perdidas asciende aproximadamente a $1.04 millones de pesos.

¿Cuál fue el ROI de este proyecto con Datlas?

Gracias a este proyecto se consiguieron distintos resultados importantes.

– Monitoreo de 127 parcelas con un total de 217 empleados y 15 distintos tipos de cultivo.
– Monitoreo de una inversión inicial en cultivos valuada en $4,750,000 pesos mexicanos.
– Disminuir las pérdidas de cultivo por altas temperaturas y/o inundaciones en un 40%.
– Ahorros en recuperación de cultivos.

Fue todo un reto realizar este proyecto pero sin duda uno de los más gratificantes tanto para Datlas como para Pronatura. Este caso es el claro ejemplo de que la ciencia de datos se puede aplicar de cierta manera a la rama que se desea, lo importante es sacarle ese potencial.

¡Te invitamos a entrar a nuestra sección de DASHBOARDS y consultar el Dashbaord de Monitoreo Armería!

– Equipo Datlas –

Keep it weird

¿QUÉ ES UN GEOHASH Y PARA QUE SIRVE? – INVESTIGACIÓN DATLAS

La utilidad de un mapa es inmensa, estos tienen un sinfín de posibilidades.

En Datlas usamos mapas todos los días con el propósito de brindarles soluciones a nuestros clientes. En algunos casos estos mapas son hechos a la medida, mediante el servicio de personalización de plataformas que ofrecemos, estos mapas albergan la inteligencia comercial que puede hacer la diferencia en este mundo de competitividad económica.

¿Pero que tienen de especial estos mapas?

La respuesta depende de cuáles son tus necesidades, ¿Tu compañía busca expanderse mediante el modelo de franquicias?, ¿Buscan segmentar los puntos de venta? o ¿Qué tal un análisis RFM?

El punto es que el mapa que desarrollamos para ti y el que desarrollamos para otro cliente es muy diferente porque las necesidades son distintas, lo que nos lleva a que los datos georreferenciados de los mapas son distintos.

Al trabajar con un universo tan grande de información, nos topamos con datos que están georreferenciados de multiples maneras.

¿Qué es la georreferenciación?

Es una técnica de posicionamiento espacial donde ubicamos en el mapa un objeto[1].

Si nos queremos poner técnicos, la georreferenciación es el posicionamiento espacial de una entidad en una localización geográfica única y bien definida mediante el uso de un sistema de coordenadas y datum específicos.

Al final, todo esto se traduce a poner un punto en el mapa.

Tipos de georreferenciación

Ya sabemos que el mapa es la representación geográfica de un lugar y las coordenadas son la dirección para llegar a cualquiera de estos lugares.

Puntos

Un punto es un objeto de cero dimensiones ubicado en el mapa mediante las coordenadas latitud y longitud.

Estos puntos son de gran utilidad para ubicar negocios en un mapa, o los puntos de venta o incluso puntos que se mueven en el tiempo, como un auto o camión.

** Te invitamos a leer la siguiente columna: AIRBNB En la zona metropolitana de Monterrey – DATLAS COLUMNA DE INVESTIGACIÓN para ver un uso practico del analisis de puntos.

Líneas

El siguiente nivel son las líneas, podemos pensar en las líneas como un conjunto de puntos. Estas son de gran utilidad para mapear objetos como curvas de nivel para topografía, las calles de una ciudad, líneas de metro, limites municipales o de colonias, etc.

Polígonos

Por último tenemos el polígono, estos son un conjunto de líneas utilizadas para representar la superficie, son figuras geométricas irregulares que pueden ajustarse al perímetro o frontera geográfica del elemento que representan.

Multiples fuentes

Ya vimos que los datos pueden ser georreferenciados de diferentes maneras, pero también es importante considerar que cuando creamos un mapa le agregamos información de múltiples fuentes.

Estas fuentes pueden ser del orden público, como datos del INEGI u otras fuentes gubernamentales o pueden ser privados como datos propios de tu empresa.

Al agrupar datos de distintas características y de distintas fuentes se crea un reto. ¿Qué pasa cuando queremos calcular una metrica para una ubicación, cuando esta ubicación tiene datos en agregado de un municipio y de un AGEB?

Estos datos están a diferente “tamaño” uno siendo el municipio que en una zona urbana puede ser mucho más extenso que un AGEB.

** Si te interesa saber mas sobre los AGEBs y de la utilidad que proporcionan, te invitamos a leer la columna: ¿QUÉ ES UN AGEB Y PARA QUE SIRVE? – INVESTIGACIÓN DATLAS

Existen muchas técnicas para analizar los datos en estas situaciones, una de ellas es mediante el uso de geohashes.

¿Qué es un Geohash?

Un geohash es un sistema de geocódigos del dominio público creado por Gustavo Niemeyer[2] en el 2008 en donde se codifica la ubicación geográfica en un texto corto de letras y números.

¿Como se utiliza este sistema?

El mundo se divide en 32 células mediante el uso de una cuadricula, estas están diferenciadas con una letra o un número. En el caso de México, podemos ver que casi todo el país se encuentra ubicado en el geohash “9”, a excepción de Yucatán y Quintana Roo que residen en el geohash “d”.

A este nivel de resolución la utilidad de este sistema de geocodigos es limitada, pero la utilidad de este sistema incrementa al hacerle “zoom” al mapa.

El beneficio de este sistema es que se puede hacer zoom al mapa o aumentar la resolución, al hacer esto podemos ver que se van agregando dígitos al código.

Este mecanismo de aumento de resolución se puede hacer hasta tener un código de 12 dígitos lo cual representaría un cuadro geográfico de tan solo 3.7cm por 1.9cm, sin duda un espacio muy pequeño.

Para un uso más práctico, encontremos el geohash donde se encuentra el Ángel de la Independencia en la Ciudad de México a 8 y 9 niveles.

En 8 niveles podemos observar la siguiente cuadricula, donde se encuentra el Ángel de la independencia, y en el geohash azul al centro de la imagen de 9 niveles, que tan solo mide 4.80 metros por 4.80 metros.

¿Qué tamaño tienen los Geohashes?

Como definimos antes, al crecer el nivel de caracteres que tiene el código del geohash, disminuye el tamaño que representa ese espacio.

El tamaño de cada uno de los 12 niveles que encontramos en este geocódigo es el siguiente:

¿Qué beneficios tiene usar este sistema?

Existen múltiples beneficios de poner en práctica el uso de geohashes en tu organización, el primero es que dado que podemos generar códigos de un tamaño tan pequeño, es difícil que aun que nuestra base de datos de ubicaciones sea extensa, se repita la ubicación del algunos de los geohashes, esto significa que podemos utilizarlos para identificar a cada uno de nuestras ubicaciones, esto se conoce como geotagging.

Otro beneficio es el del bajo costo computacional al utilizar este sistema para hacer consultas a un geo-servidor.

Cuando hacemos consultas a un geo-servidor podemos tener una situación donde sea muy grande la carga computacional, imagínate que le pedimos al servidor que nos de todos los puntos que estén en nuestra base de datos en un área de 1km de radio de una ubicación, la consulta va a ser muy grande dado que se tienen que calcular distancias entre la ubicación y los puntos de la base de datos. Si por otro lado tenemos todos nuestros puntos geohashados podemos hacer una consulta más siempre, algo así como: Tráeme todos los puntos que estén en este geohash. ¿Quieres hace más grande el área de consulta? Entonces tráeme todos los puntos que empiecen con algunos dígitos en su geohash.

Otros dos beneficios de usar este sistema son, primero la curva de aprendizaje amigable, al leer esta coluna ya tienes los básicos para empezar a usarlo. Y por último el costo, dado que nuestro amigo Gustavo Niemeyer [@] creo este sistema y lo coloco en el dominio público es gratis.

¿Como pongo en práctica el geohashing?

Para hacer uso de este sistema primero necesitamos coordenadas, te invito a abrir una hoja en Excel y hacer las siguientes columnas, id, nombre, latitud, longitud y geohash.

Coloca el nombre de tres ubicaciones que gustes y busca sus coordenadas en Google Maps[3].

El siguiente paso es buscar el geohash de estas tres ubicaciones, para eso podemos poner en práctica nuestras habilidades de código mediante el uso de bibliotecas como “Geohash 1.0” para el lenguaje de programación Python[4].

Pero en este caso haremos uso de unas páginas de internet muy utiles, la primera: https://geohash.tools/ donde podemos colocar nuestro primer set de coordenadas.

Esta herramienta nos da como resultado el geohash a 6 niveles de nuestras coordenadas. Un poco amplio el espacio, intentemos ahora con otra herramienta, la página: https://www.movable-type.co.uk/scripts/geohash.html y coloquemos las coordenadas de nuestra segunda ubicación, en este caso solicitemos el nivel a 7 caracteres.

Y por último repitamos el ejercicio en la misma página solicitando la tercera ubicación a un nivel de 8 caracteres.

Al concluir los tres ejercicios, tu tabla debe de estar completa.

Nota como la longitud de tu geohash fue subiendo de caracteres, pero al mismo tiempo el espacio representado por cada código fue disminuyendo.

Hasta aqui la columna de hoy ¿Qué otras aplicaciones has escuchado con Geohashes? Únete a la conversación en @DatlasMX y aprende más de geohashes en Datlas Academy.

Equipo Datlas

– Keep it weird-


Referencias bibiliograficas:

[1] https://es.wikipedia.org/wiki/Georreferenciaci%C3%B3n

[2] https://web.archive.org/web/20080305223755/http://blog.labix.org/#post-85

[3] https://www.google.com/maps

[4] https://pypi.org/project/Geohash/

Análisis de Detección de Incendios y Vegetación : Caso de Uso Sierra de Santiago, Nuevo León, México – Manuales Datlas

Ante el incendio que se registro hace algunas semanas en la Sierra de Santiago en Nuevo León nos hemos dado a la tarea a desarrollar un ejercicio con una herramienta la cual permite identificar ciertos análisis de capas tales como índices de detección de incendio, vegetación, penetración atmosférica entre otros esto por medio de capturas vía satélite.

Durante este blog te presentaremos esta herramienta llamada LandViewer que nos ha ayudado a realizar este ejercicio, así como también un caso de uso el cual nos va a permitir sensibilizar la dimensión de lo qué es un incendio forestal y el cómo más de 2,000 hectáreas afectadas repercuten en la calidad de aire de una ciudad.

LandViewer – Herramienta de Análisis Satelital

Esta herramienta es una aplicación online la cuál nos permite navegar en cualquier parte del mundo y visualizar imágenes satelitales con capas como agricultura, vegetación, cobertura forestal, detección de incendios y muchas más.

Esta herramienta es creada por EOS Data Analytics y reúne imágenes por parte de los satélites Landsat-7, Landsat-8, Sentinel-2 y Modis para hacer posible cualquier tipo de análisis por medio de un interfaz en su página web.

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Caso de Uso – Sierra de Santiago Nuevo León, México

¿Qué sabemos de este incendio?

El pasado 14 de marzo inicio un incendio en la Sierra de Santiago a las afueras de la Ciudad de Monterrey a causas de la poca conciencia de quemas de basura en la comunidades rurales, este incendio logro contenerse al 90% el 3 de abril afectando más de 2,000 hectáreas de vegetación.

De esta manera el interés de poder hacer un análisis por capturas satelitales surgió de un tweet por parte del Astronauta Thomas H. Marshburn el cual mostro imágenes de la Sierra Madre Oriental específicamente en la Ciudad de Monterrey.

Eso sucedió un 11 de febrero, un mes después aproximadamente se desató el incendio en la Sierra de Santiago y en Datlas nos hicimos la pregunta ¿Y por que no realizar un análisis satelital de lo sucedido en Santiago por medio de LandViewer?

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¿Qué nos permite identificar LandViewer a partir del incendio?

De primera identificamos a la Ciudad de Monterrey Nuevo León y en la parte de abajo podemos percatarnos del Municipio de Santiago, del lado derecho LandViewer nos permite activar una considerable cantidad de análisis en cuestión de vegetación, drenaje, índices de incendios y otros más.

Captura Satelital al 30 de marzo de 2022

Hallazgos LandViewer

Por medio de la capa «Penetración Atmosférica» podemos identificar la Sierra de Santiago de color azul e identificando una parte del incendio en varias marcas color rojo.

«El Índice de Diferencia Normalizada de la Vegetación o NDVI (Normalized Differential Vegetation Index) es a menudo usado para monitorear las sequías, para monitorear y predecir la producción agrícola, para ayudar a la predicción de zonas susceptibles de incendios y para los mapas de desertización.»

Así de esta manera citamos lo que LandViewer es posible identificar en la siguiente capa y es que encontramos una oportunidad de visualizar las zonas susceptibilidad de incendios en la Sierra como tal.

En la capa de nubosidad podemos visualizar la parte de abajo del mapa que la Sierra se encuentra en un tono más rojizo esto afecta tanto a su alrededor como a la Ciudad de Monterrey como tal.

Conclusión

La concientización de lo que estamos haciendo con nuestra Ciudad y el cómo podemos identificar estas áreas de oportunidad de zonas de riesgo de incendio, a partir de conocer el dimensionamiento de la vegetación en zonas rurales son oportunidades que nos dan esta y más herramientas de análisis de datos.

Afortunadamente la Sierra de Santiago estos últimos días se ha contenido y ha arrojado aire limpio, del que nuestra ciudad respira, siendo los cerros pulmones de la Ciudad que debemos cuidar con medidas de precaución y concientización.

Análisis 9 abril 2022 «Fuego Activo» vs 24 abril 2022 «Contención de Incendio». Observa la nubosidad de la ciudad con respecto a la captura más reciente con aire más limpio después de la contención.

¿Quieres aprender acerca de esta y otras herramientas de análisis de datos?

Equipo Datlas

– Keep it weird –

¿Conviene actualmente abrir una juguetería? – Caso de uso DATLAS (Especial día del niño)

La era digital ha revolucionado muchas cosas cotidianas, desde aparatos de comunicación, dispositivos de entretenimiento, el dinero, hasta medios de transporte. Sin duda vivimos en una era donde casi todo es digital y lo que no es aún, se está ideando cómo convertirlo digital, sin embargo hay cosas que no se pueden hacer 100% digitales como lo son los juguetes para niños. Muchas personas podrían pensar que las jugueterías están destinadas a extinguirse porque actualmente los niños prefieren aparatos de entretenimiento digitales. Esto puede que tenga algo de cierto si se ve a grandes rasgos y generalizando pero si nos vamos a específicos nos daremos cuenta que con el uso de los datos inteligentes una juguetería podría seguir sobreviviendo en este mundo digital.

Este blog tiene como propósito explicar cómo se utiliza la analítica y la Big Data para encontrar el mejor lugar para abrir una juguetería nueva en este caso. Nos pondremos en el papel del dueño de esta juguetería con el propósito de llegar a la máxima cantidad de familias posibles para maximizar nuestras ventas.

Utilizaremos un mapa de inteligencia propiedad de Datlas para realizar este caso. Te puede interesar este blog

Primeramente necesitaríamos las bases de datos necesarias para poder mapear, en este caso utilizaremos las siguientes:

  • Nivel Socioeconómico
  • Censo 2020
  • DENUE
  • Códigos postales
  • Categoría Social

Todas estas bases de datos estarán mapeadas delimitadas por AGEB. Si gustas conocer más de esto te puede interesar este blog

Una vez que tenemos nuestras bases de datos mapeadas empezaremos a utilizar nuestras herramientas de análisis para poder tomar la mejor decisión. Iremos paso a paso.

Paso 1: Ubicar a las familias potenciales

Utilizando los datos del CENSO podemos observar dónde son los AGEBs que tienen más personas infantes que son los «clientes» potenciales para una guardería.

Paso 2: Revisar el Nivel Socioeconómico

Con la capa de Nivel Socioeconómico podemos revisar los AGEBs con mayor o menor nivel y dependiendo de ello podemos saber el rango de precios o a qué sector de la población estaría dirigida nuestra guardería.

Paso 3: Observar la Categoría Social

Al momento de tener mapeada la categoría social de cada AGEB nos muestra que tipo de dicha categoría abunda en él, en este caso nos enfocaremos en la categoría de «Familia con Niños» que es de color verde en el mapa.

Paso 4: Activamos la capa de Códigos Postales

En este caso activamos la capa de Códigos Postales en conjunto con la capa de Categoría Social, esto con el fin de analizar cuáles son estos código postales donde existe una gran cantidad de familias con «clientes potenciales».

Paso 5: Sacamos conclusiones

Una vez observado las capaz, de hacer nuestros análisis, podemos llegar a algunas conclusiones importantes. Para fines prácticos se presentará la conclusión de cuáles son los mejores códigos postales para ubicar una juguetería actualmente.

Top 5 CP para ubicar una juguetería:

  • 67257
  • 64103
  • 66612
  • 66647
  • 64984

Se escogieron las zonas donde más abundan los «clientes potenciales» y también los CP donde existe una fácil vía de acceso para llegar a una juguetería.

A grandes rasgos así es como una juguetería podría utilizar el Big Data mediante las herramientas de DATLAS para potencializar sus ventas y seguir existiendo en este mundo cada vez más digitalizado, es un reto difícil pero no imposible. Teniendo a los datos y a la analítica de tu lado siempre irás por el camino correcto.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

San Valentin Geográfico para Nuevo León ¿Dónde hay más Casad@s y Solter@s? – Columna de Investigación DATLAS

Es día de San Valentin. Una festividad que, al menos en México , se celebra cada 14 de Febrero y nos hace recordar el amor en las parejas. Y aunque no solamente se tiene/debe expresar un día el año, es importante traer a la mesa su significado. Los Institutos estadísticos de los países, por reglas oficiales, cuantifican la cantidad de Población soltera, casada, separada y/ viuda en sus censos. En este blog tomaremos esas y otras estadísticas para compartir algunos hallazgos para el Estado Norteño de Nuevo León, México

Nuevo León es un Estado donde se cuantifican poco más de 5M de habitantes en sus zonas urbanas.  Particularmente en este Estado, en contraste con México en general, habitan más hombres que mujeres.

En cuanto a las estadísticas básicas, y cuando hablamos de personas de 12 y más años de edad, nos encontramos con que la mayoría de sus habitantes están Casados. Después la categoría de solteros y finalmente Separados y/o Viudos.

En términos comparables, y para el resto del ejercicio, usamos una base de 1000 habitantes para generar los siguientes indicadores:

556 personas por cada mil están casadas. 334 por cada mil están solteras y 110 por cada mil están viúdas o separadas

A Niveles Totales

Generamos una tabla de datos para 3 condiciones: Solteras, Casados y/o Separados-Viudos. En esta imagen el ordenamiento es por casados.

Top Municipios por Casados

Municipios a las afueras de la zona metropolitana es donde se excede por 100 personas, aproximadamente, el nivel a nivel Estatal de Población Casada.

Top Municipios por Solteras

Podemos «rankear» los municipios por orden de personas solteras. San Pedro y San Nicolás son las zonas con más solteros mayores de 12 años, según datos del CENSO INEGI 2020

Top Municipios por Separados y/o Viudos

Finalmente, de Separados y Viudos, algunas zonas también a las afueras de la ciudad

A nivel Suburbio (AGEB)

Top Suburbios por Población Casada

Top Suburbios por Población Soltera

Top Suburbios por Población Separada y/o Viuda

Para el cierre, revisamos la fuente «Exploding Topics» registramos que «autoamor» o «self-love» es de lo más revisado

Hasta aqui la columna de hoy . ¿Qué te parecieron las imágenes de nuestros mapas? ¿Ya ubicaste dónde dar serenata? Cuéntanos cómo la pasarás este día en nuestras redes @DatlasMX y si encuentras algún otro dato interesante

Equipo Datlas

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Las 5 de Datlas en tendencias camino al SuperBowl LVI – COLUMNA DE INVESTIGACIÓN DATLAS

Estamos a muy pocos días de vivir uno de los eventos más grandes del Futbol Americano para aquellos conocedores y apasionados a este deporte en dónde los Bengalies de Cincinnati se enfrentarán en la casa de los Rams de los Ángeles en el SoFi Stadium el próximo domingo.

En Datlas nos gusta monitorear datos en tiempo real y más si son temas que dan mucho de que hablar, pues esta columna esta dedicada a todas aquellas tendencias de los fieles seguidores de la NFL que han estado haciendo estas búsquedas camino al SuperBowl.

Acompáñanos en la siguiente columna para explicarte más acerca de esta metodología y las 5 tendencias más buscadas en la internet por parte del próximo partido de la NFL.

Para la realización de este ejercicio se utilizo la herramienta de Google Trends para analizar cada una de las tendencias que mostraremos durante el blog.

Tendencias Google (Google Trends, en inglés) es una aplicación de Google que permite monitorear las búsquedas de ciertos términos claves a través de los motores de búsqueda de Google y su red.

Qué es Google Trends y cómo podemos sacarle partido - ProximaHost

La herramienta permite ver el histórico de búsquedas, comparar contra otras palabras claves, segregar las búsquedas por geografía y más.

La medición de estas tendencias es con base a un indicador de 0 a 100 que se va contabilizando por día. El valor de 100 significa que, durante el horizonte temporal analizado, ese día se llego al nivel máximo de búsquedas relativo a otros momento durante ese período de análisis

1. «NFL»

Comenzamos con el termino «NFL» en los últimos 5 años, uno de los insights más relevantes que podemos observar es que el incremento en las búsquedas en relación a los demás años es notorio para la actual temporada de 2021-2022 como se muestra en la siguiente gráfica:

*Consulta «NFL« vía Google Trends realizada el 10 de febrero de 2022

Además de que podemos analizar que EEUU es unos de los países con mayor número de búsquedas para «NFL» le sigue Canadá, México, República Dominicana y después Irlanda como su TOP 5.

2. «Super Bowl»

*Consulta «Super Bowl» vía Google Trends realizada el 10 de febrero de 2022

«Super Bowl» es uno de los términos más buscados en estas fechas debido a la proximidad del evento de acuerdo a los datos de últimos 5 años, notamos que 2018 fue uno de los mejores años en búsquedas vía Google pues en ese entonces el Super Bowl LIII dónde las Águilas de Philadephia derrotaron a los Patriotas de Nueva Inglaterra.

NFL: Super Bowl 2018: Resumen y resultado de la victoria de los Eagles en  la final de la NFL | Marca.com
Super Bowl 2018

Dentro de la gráfica en esta terminología podemos notar que a diferencia de los años pasados se encuentran un número bajo de búsquedas debido a que el Super Bowl de este año se recorrió una semana por temas agregación de partidos.

*Consulta «Super Bowl« vía Google Trends realizada el 10 de febrero de 2022

Hablemos de los temas y consultas más relacionados al buscar «Super Bowl» por nuestro navegador de Google, dentro de este análisis podemos observar una búsqueda guiada a eventos pasados como 2018 y 2019 ¿Será que la gente le gusta estar informada de la historia antes de ver esta edicions?

*Consulta «Super Bowl« vía Google Trends realizada el 10 de febrero de 2022

3. «Super Bowl Tickets»

Quien quiera ir al Super Bowl deberá estar ahorrando todo el año para poder pagar su entrada y es asi como las tendencias se comportan de una manera extraña (color amarillo) para empezar a realizar sus proyecciones de cuanto pagaran por un boleto para ver a los mejores equipos de la NFL antes del evento.

*Consulta «Super Bowl Tickets» vía Google Trends realizada el 10 de febrero de 2022

2018 ha sido uno de los mejores años en dónde a las personas les ha interesado asistir al Super Bowl en relación a los demás años, ¿pero que ocurrió en 2020? vemos de que manera la tendencia es muchísimo más baja en contraste a los otros años…esta pandemia !si que pego duro!

Mientras observamos 2021 es uno de los años prometedores pues la tendencia va a la alza ¿crees que las personas hayan ahorrado lo suficiente resguardadas del COVID?

A continuación te mostramos los precios promedios de las zonas para asistir al Super Bowl LVI:

Puede ser una imagen de texto que dice "SEAT Super Bowl LVI: Cincinnati Bengals GEEK Sun Feb 13 at 3:30pm Quantity $5,474 Low prices $6,703 Best seats Inclu $6,162 $5,979 F447 $10,182 $9,345 $5,874 $14,960 $6,942 $9,719 $15,487 6,632 $8,415 $22,902 $10,413 $7,241 $12,809 RAMS 6,229 $10,182 $5,785 $9,326 $6,374 $13,115 403 $9,812 $6,959 $23, $23,141 212 $16,267 $5,193 334 $9,111 $7,868 VIP219 $15,4 From $6,556 $8,1 Section 422 listing $5,724 4110 $6,259 $5,682 View list"
Precios en USD en diferentes zonas del SoFi Stadium para el Super Bowl LVI, Fuente: Seat Geek
Puede ser una imagen de texto que dice "ACADEMY DATLAS SIMPOSIUM datlasacademy.com POWERED 24 de Febrero Miércoles 23 de Febrero Conferencias Horario del evento 2:30a7p.m DANIEL MONTOYA INNOVATION JUAN ANTONIO GONZÁLEZ HEAD OF DATA AND ANALYTICS RAGASA PANEL MAURICIO MAGDALENO DIRECTOR CLÚSTER DE TURISMO LEON LUCÍA GARZA P OSVALDO SILVA COORDINADOR DE NUEVOS PROYECTOS|U- CALLI Jueves 24 de Febrero Talleres Horario del evento 9:30 a.m. FERNANDA TREJO DENSIDAD CANAL MASIVO CÉSAR MONTEMAYOR CO-FOUNDER CBDO SORA ISAAC CARRADA PRODUCT MARKETING MANAGER PADESALADRS DESARRO MICROSOFT EVANGELISTA ECNOLOGICO CONFERENCISTAA CIBERSEGURIDAD CLOUD Adquiere tu boleto en: www.bit.ly/SimposiumDatlasAcademy umDatlasAcademy Asistencia Virtual* DATLAS® www.datlas.mx CIIA Actividad Formación Integral H IISE"

4. «Espectáculo de medio tiempo del Super Bowl»

*Consulta «Espectáculo de medio tiempo del Super Bowl» vía Google Trends realizada el 10 de febrero de 2022

Muchas personas desean disfrutar del gran espectáculo del partido…otras prefieren sólo disfrutar del espectáculo del medio tiempo pues !Vaya artistas! y es que retrocedamos un poco al pasado a 2019 dónde se presentaron Maroon Five, Travis Scott y Big Boi aquel 3 de febrero en el Mercedes-Benz Stadium dándo uno de los mejores experiencias a espectadores del Super Bowl.

Vaya congruencia con los datos que traemos pues es muy notoria la tendencia en 2019 en contraste a los años pasados y siguientes, 2022 ¿Qué esta sucediendo? ¿Será que Dr. Dre, Eminem, Snoop Dogg, Mary J. Blige y Kendrick Lamar irán a la alza o se quedarán por debajo de Maroon Five?

Watch Super Bowl 2019 halftime show: Maroon 5, Big Boi and Travis Scott  take the stage - ABC7 San Francisco
Show de medio de tiempo del Super Bowl, 2019

5. «Super Bowl vs Copa Mundial de Clubes de la FIFA vs Bad Bunny»

Si de temas de actualidad vamos a hablar aparte del Super Bowl ¿Qué tal el Mundial de Clubes? o el lanzamiento del Tour de Bad Bunny en estas últimas fechas !Que locura!

*Consulta «Super Bowl vs Copa Mundial de Clubes de la FIFA vs Bad Bunny« vía Google Trends realizada el 10 de febrero de 2022

Echémosle un vistazo a estas tendencias que han estado estos últimos 30 días en las noticias, y es que el Super Bowl sigue siendo de los eventos más buscados, seguido de un comportamiento a partir de 24 de enero con el lanzamiento del Tour 2022 de Bad Bunny y la locura de su venta de boletos en línea.

De esta manera también vemos un comportamiento relativo con el inicio de los partidos del mundial de clubes estas últimas semanas a partir del 3 de febrero, pregúntenle a su amigo regio y rayado de corazón ¿Cómo le fue? he ahí sus búsquedas para ver como quedaron sus equipos favoritos.

Hasta aquí la columna de hoy, déjanos tus comentarios acerca de esta lectura y recuerda que estamos próximos a nuestro 1er Simposium Datlas no olvides inscribirte por medio de este link: www.bit.ly/SimposiumDatlasAcademy dónde podrás conseguir tu acceso completamente GRATUITO.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Descubre nuestra experiencia desarrollando Dashboards con Microsoft Power BI- COLUMNA DE OPINIÓN DATLAS

Esta experiencia comienza a partir de una gran iniciativa la cual es el aprendizaje, desarrollo y aplicación en tableros de inteligencia llamados «Dashboards», en Datlas nos hemos dado la tarea de innovar siempre procesos.

Es por ello que por medio de este blog te estaremos compartiendo uno de los programas que nos llevará a nuevas fronteras y oportunidades en proyectos dónde el Big Data se resume en tableros de inteligencia con cierto dinamismo para navegar, analizar y tomar decisiones con datos duros.

***Te puede interesar: «Arquitectura de Proyectos de Datos»

Inicios

El equipo Datlas esta viviendo uno de los pasos más importantes para el dominio y desarrollo de Dashboards, uno de las plataformas las cuales dimos vida a estos tableros para las organizaciones fue *Google Data Studio* sitio web en la nube de Google la cual podemos desarrollar aprovechar la información

Cómo automatizar los reportes de ranking de palabras clave, con STAT y Google  Data Studio | MD Blog

Caso de Uso en Data Studio

En Datlas trabajamos con una de las verticales las cuales son una oportunidad inmensa para el análisis de datos, anteriormente presentamos un blog en especial de este desarrollo de dashboard de intelgencia para el monitoreo turístico en Nuevo León llamado «DASHA» este formato fue realizado por la plataforma en línea Google Data Studio.

La experiencia de trabajar con Data Studio fue un motor importante para Datlas para el desarrollo y aplicación de proyectos de dashboard, el aprendizaje y la aplicación fue constante para poder enlazar más de 80 tableros activos que tuvieron la oportunidad de sincronizarse por medio del data warehouse.

A continuación te mostramos algunas visualizaciones que se hicieron posibles por medio de Google Data Studio:

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Nuevas fronteras rumbo al Business Intelligence

Parte de la innovación y sus procesos es implementar nuevas estrategias que nos sepan adaptar al cambio para transformar información este proceso es el business intelligence el cual nos lleva nuevas fornteras, nuevos objetivos y nuevas herramientas tecnológicas.

Nuestra experiencia para el desarrollo de dashboards comenzo en Google Data Studio este año estamos posicionando nuestros próximos proyectos en una herramienta de análisis empresarial dentro de la nube de Microsoft One Drive esta herramienta es Power BI.

** Te puede interesar: «Dashboards para principantes»

Esta visualización nos muestra los programas dedicados a realizar Dashboards ¿cómo ves la competencia?
Fuente: https://davoy.tech/power-bi-vs-tableau-vs-google-data-studio-in-2021/

Microsoft Power BI

Esta herramienta tiene como propósito analizar una gran cantidad de información dentro de la suite de Microsoft en la nube, la cual permite integrar diferentes fuentes desde un libro de excel hasta tablas dentro de una página web para poder ser visualizadas en tableros e informes que pueden ser publicados.

Power BI es uno de los programas con más cantidad de cursos de aprendizaje sobre la web, ojo aquí científicos de datos pues es una oportunidad para sumar a la metodologías aplicadas para el business intelligence como lo comentabamos anteriormente.

El equipo Datlas recomienda el siguiente curso impartido por Udemy de Power BI para el análisis de datos:

https://www.udemy.com/share/1031Mi3@XRuqenkYYBXMqQ9PvVmjKGjRNq2cn1GE92KRMLqYygWIqLZZNi2dYb6dAYmZrnC8Nw==/

No hay ninguna descripción de la foto disponible.

Esqueleto Microsoft Power BI

De acuerdo al aprendizaje que Datlas se dio a la tarea de conocer y aplicar, estos fueron los puntos a tratar durante la experiencia cuando tomamos el curso:

  • Descarga del producto y conociendo Power BI Desktop: Este apartado en términos generales se vio un reconocimiento que necesitamos entender antes de usar el programa
  • Limpieza, modelado y transformación de información: En esta secciión se vieron los distintos ejercicios para la limpieza de información
  • Visualizaciones, tableros y filtros: Conocimos la variedad de análisis que puede generar un informe al ser presentado por medio de visualizaciones y filtros
  • Lenguaje DAX aplicado: “Data Analysis Expressions” es un lenguaje el cual se vincula a funciones o expresiones matemáticas las cuales se utilizan en referencia a los modelos creados en BI
Interfaz de Microsoft Power BI
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Caso de Uso en Microsoft Power BI

Una de nuestras primeros informes en Power BI fue un caso de uso para analizar las ventas previstas y generadas por una segmentación de vendedores aplicando diferentes tableros para visualizar desde una tabla de excel hasta ciertos tableros inteligentes los cuales contenían filtros por segmentación.

A continuación te mostramos una visualización del ejercicio de monitoreo;

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Podemos notas que las visualizaciones son dinámicas, que tanto tableros y filtros se conectan al reporte.

Hasta aqui la columna de hoy, recuerda continuar la conversación en nuestras redes via @DATLASMX, y cuéntanos si en tu organización les gustaría algún Dashboard inteligencia con la metodología aprendida.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Café de Datos: Top de Podcast Episodios por Temporadas – Podcast y Libros Datlas

En Febrero 2020, por la pandemia COVID-19, en el equipo de Datlas estábamos preocupados por cómo íbamos a continuar a ser relevantes y poder sobrevivir como startup a esta difícil época. Tras algunas colaboraciones, participamos en algunos podcast de colegas emprendedores y comenzamos a identificar que había una oportunidad de hablar de analítica de datos y transformación digital en un podcast en español.

Fue así como nació «Café de Datos», una primera versión de un vehículo en formato voz que muy pronto se convertiría en algo más grande (Academy). En Diciembre de 2020 nos reconocieron como el Top15 la categoría de Tecnología. En Diciembre 2021 nos han reconocido episodios que llegaron al Top40 en México total categorías. En esta columna te compartiremos los episodios más escuchados por temporada.

Desarrollamos una métrica para poder hacer «comparables» los rankings. Usamos las «Reproducciones por día desde la publicación del episodio». Y en este sentido compartimos el Top3 de cada temporada.

Top 5: 1era Temporada

Analytics – ¿Qué demonios son los analytics y cuándo es el momento de iniciar?

Analytics – Big data en mi organización ¿Cómo la inicio?

Invitado: Aldo Valadez – ¿Cómo hacer analytics a lo grande (en Corporativos)? (ft. BANREGIO)

En conjunto, estos capítulos nos apoyaron a darnos a conocer y a empezar a generar una comunidad entre los y las profesionales que más sabían del tema de analítica en el Norte del País.

Top5: 2da Temporada

Invitado: Edwin Hernández de Farmacias del Ahorro – Analítica en farmacias y equipos de alto desempeño (Estilo Moneyball)

Café de Opinión – Nuestra reflexión de «Social Dilemma» documental de NETFLIX

BONUS – Cómo cerramos el 2020 y Tendencias en tecnologías 2021

Estos episodios nos ayudaron a implementar nuevos formatos de episodios, los de analytics y otros dedicados para emprendedores.

Top5: 3era Temporada

BONUS: Charla INCMTY 2021 – Analítica en el sector inmobiliario – Presentación de casos de Uso

BONUS: Invitado Dr. Miguel Flores – Analítica y econometría espacial – ¿Qué es y para qué sirven los datos geo-referenciados (mapas)?

Invitado: Fernando Franco, Puente de Silicon Valley y conductor del «Valle de los Tercos» – «La situación de Silicon Valley post-pandemia y las habilidades para profesionales que buscan un futuro digital sostenible»[Fin de Temporada 3]

La 3era temporada ya nos había colocado una bara muy alta. Teníamos que superar el Top15 el próximo año. En este sentido las cintillas comenzaron a aparecer, invitad@s internacionales y obtuvimos los primeros patrocinios.

Top5: 4ta Temporada (Vigente)

Invitado: Néstor García – Data Champion: Traduciendo necesidades de negocios en iniciativas de analítica para la organización del futuro

Analítica de datos en recursos humano (HR Analytics) – Invitado: Álvaro Martínez de PepsiCo

¿Cómo estudiar el mercado del Retail? – Invitado: Jorge Pale de Nielsen

Es la temporada que actualmente está transcurriendo. Próximamente cerrará con un par de capítulos más. Realmente disfrutamos más los diálogos, hemos notado que más escuchas se quedan hasta el final y hemos aprendido a sacar mayor valor de las y los invitad@s. Todo esto comienza a sumar y ser preparativos para Datlas Academy.

¿Cuál ha sido tu episodio favorito? Te invitamos a compartir @DatlasMX

Hasta aqui el blog de hoy. Y esta última nota es para agradecerles a l@s miembros de nuestra comunidad por un 2021 de seguimiento. Te deseamos lo mejor en estas festividades navideñas o en este receso si te lo llegas a tomar.

-Equipo Datlas-

«Keep it weird»

AIRBNB En la zona metropolitana de Monterrey – DATLAS COLUMNA DE INVESTIGACIÓN

En Monterrey NL y su zona metropolitana cuenta con las condiciones necesarias para ser cede del turismo mundial, entre sus distintas empresas que promueven el turismo de negocios, sus grandes centros médicos que impulsan el turismo medico, así como los cientos de lugares y atractivos a visitar.

Todos estos visitantes a la sultana del norte tienen la misma necesidad, el hospedaje. Sin duda esta ciudad tiene cientos de hoteles distribuidos por toda la ciudad, pero una alternativa atractiva para miles de turistas es la de un Airbnb. Esta solución para hospedarse esta presente en la zona metropolitana y a continuación veremos algunos datos importantes que hemos encontrado analizando la oferta de esta compañía en la ciudad de Monterrey.

** También te puede interesar nuestro complemento a este análisis escrito en la columna de «Análisis de AIRBNB para México: Mérida Vs. Monterrey»

¿Cuántos Airbnb’s hay en la zona metropolitana de Monterrey?

Para finales del 2021 en Monterrey y su zona metropolitana se contabilizaron un total de 2,408 Airbnb’s. De todos los municipios de la zona metropolitana, si contabilizamos los alojamientos que hay en los municipios de: Monterrey, San Pedro, San Nicolás y Santa Catarina estos suman una cantidad de 2,189 o el 91% de todos los Airbnb’s.

¿Cuáles son los tipos de alojamiento y cual es la distribución?

Airbnb es famoso por tener una variedad enorme de tipos de alojamiento, desde un Ovni en el Reino Unido hasta una cueva en la cara de una colina en Francia1. Sin embargo, en Monterrey y su zona metropolitana los distintos tipos de alojamientos se pueden agrupar de manera sencilla en 4 grupos, los alojamientos enteros, las habitaciones privadas, las habitaciones competidas y los alojamientos distintos que podemos agrupar como otros.

** Te puede interesar nuestra columna de: «AIRBNB en CDMX»

¿Cuáles son los rangos de precios de Airbnb en la zona metropolitana de Monterrey?

Algunos datos que podemos encontrar a considerar los precios por noche de los alojamientos por municipio son la media del precio, así como el precio mas barato y mas caro.
La media mas alta la tiene el municipio de Santiago con $1,460, pero el precio mas alto por noche se encuentra en el municipio de Monterrey con $16,060.
El precio mas bajo de alojamientos por noche se encuentra por igual en $200 pesos en los municipios de Monterrey, San Pedro y Santa Catarina.

¿Cuál es la capacidad de huéspedes de Airbnb en la zona metropolitana de Monterrey?

Cada uno de los alojamientos de Airbnb tiene una capacidad de huéspedes distinta, sumando la capacidad en todos ellos en la zona metropolitana de Monterrey tenemos un total de 9,198 personas.

¿Cuál es da derrama económica de Airbnb en una noche en la zona metropolitana de Monterrey?

Suponiendo una ocupación del 100% en los alojamientos de Airbnb de la zona metropolitana, para noviembre del 2021, la derrama económica por noche seria de $3,139,120 pesos.
Con la distribución por municipio de la siguiente manera:

¿Cómo utilizar el mapa?

Por tiempo limitado, hasta el 1ero de Diciembre del 2021. ACTIVA TU CUENTA EN www.datlas.mx/register y solicita escribiendo a direccion@datlas.mx tu acceso a la plataforma

**Te puede interesar «DASHA: El Dashboard de Turismo con información para Nuevo León»

Conclusiones

Los Airbnb en la zona metropolitana de Monterrey son importantes para la derrama económica de la ciudad, estos no solo tienen una aportación directa, sino que son parte importante de la derrama indirecta, al facilitar que distintos tipos de turistas visiten la ciudad y disfruten de la amplia variedad de actividades que hay que disfrutar.

Equipo Datlas

– Keep it weird-

Fuentes

1.- https://www.dwell.com/article/unique-airbnb-fund-weirdest-home-rentals-e665f737