Analizando datos geoespaciales con Python (Parte 2 – Prueba de hipótesis)

Análisis de datos geoespaciales con Python (Parte 2 - Prueba de hipótesis)

Aprendiendo sobre la prueba de hipótesis geoespaciales para los listados de AirBnb en Asheville

Introducción

En el primer artículo, vinculado a continuación, trabajamos con una introducción al análisis de datos geoespaciales, donde descargamos los listados de AirBnb para la ciudad de Asheville, en Carolina del Norte (EE. UU.) y pasamos por algunos pasos para extraer información de los datos geoespaciales.

Análisis de datos geoespaciales con Python

Un artículo práctico de análisis de datos con código Python.

towardsdatascience.com

En ese artículo, nos enfocamos más en dónde se concentraban las propiedades de alquiler y en sus precios. Por lo tanto, concluimos que los listados de Asheville se concentran en el área del centro y los precios más altos se pueden ver a lo largo de la carretera Blue Ridge Parkway, debido a la hermosa vista y al entorno rural, probablemente.

Está bien. Recomiendo que leas el primer artículo, para que puedas obtener el código y los pensamientos iniciales juntos y luego seguir adelante con los conocimientos disponibles en esta segunda parte.

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Conjunto de datos

AirBnb, si no lo conoces, es una plataforma peer-to-peer para que las personas enumeren sus casas, habitaciones o dormitorios para alquilar. Sus datos de listados de alquiler son recopilados por este proyecto comunitario en el sitio web http://insideairbnb.com/, donde cualquier persona puede ir y descargar los conjuntos de datos para su análisis. Por lo tanto, seguiremos utilizando los mismos datos para esta parte. Los datos están disponibles bajo la licencia Creative Commons Attribution 4.0 International.

En este artículo

En este artículo, aprenderemos sobre los componentes para crear una prueba de hipótesis geoespacial. Aquí están:

• Primer y segundo efectos
• Autocorrelación
• Pesos espaciales
• Matriz de contigüidad
• I de Moran
• Autocorrelación espacial global
• Autocorrelación espacial local

Ten en cuenta que se presentan muchos conceptos aquí, pero también codificaremos todo…

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