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add R script for viviendas turísticas analisis

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# script para analizar las viviendas turísticas de la comunidad Valenciana
library(tidyverse)
# load data
vut_valencia <- read_csv("data/original/190302_viviendas-turisticas-comunidad-valenciana.csv")
vut <- read_csv("data/original/190302_viviendas-turisticas-comunidad-valenciana_valencia.csv")
# Analisis comunidad valenciana -------------
vut.municipio <- group_by(vut_valencia,Municipio) %>% summarise( n= n() ) %>% arrange(desc(n))
vut.municipio %>% head(25) %>%
ggplot(aes(x = reorder(Municipio,n), y = n)) +
geom_col() + coord_flip() +
theme_minimal(base_family = "Roboto Condensed", base_size = 14) +
theme(
panel.grid.minor.y = element_blank(), panel.grid.major.y = element_blank(),
legend.position = "bottom"
) +
labs(title = "Número de viviendas turísticas por municipo: top 25",
subtitle = "Valencia. Marzo 2019.",
y = "nº anuncios",
x = "tlf",
caption = "Datos: Comunidad Valenciana. Gráfico: lab.montera34.com/airbnb")
# analisis Valencia -----------------
table(vut$Signatura)
names(vut) <- c("signatura","municipio","provincia","addres","tlf")
ggplot(data=vut)+
geom_bar(stat='identity', aes(x = signatura, y = tlf))
ntlf<- group_by(vut,tlf) %>% summarise( n= n() ) %>% arrange(desc(n))
ntlf[!is.na(ntlf$tlf),] %>% head(25) %>%
ggplot(aes(x = reorder(tlf,n), y = n)) +
geom_col() + coord_flip() +
theme_minimal(base_family = "Roboto Condensed", base_size = 14) +
theme(
panel.grid.minor.y = element_blank(), panel.grid.major.y = element_blank(),
legend.position = "bottom"
) +
labs(title = "Número de viviendas turísticas por teléfono: top 25",
subtitle = "Valencia. Marzo 2019.",
y = "nº anuncios",
x = "tlf",
caption = "Datos: Comunidad Valenciana. Gráfico: lab.montera34.com/airbnb")
select(vut,tlf==963356793)
table(local_activo$room_type)
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