{"id":397,"date":"2024-03-21T20:39:04","date_gmt":"2024-03-21T20:39:04","guid":{"rendered":"https:\/\/agustincastro.es\/?p=397"},"modified":"2026-01-24T13:22:31","modified_gmt":"2026-01-24T13:22:31","slug":"proyecto-analisis-de-los-precios-de-mercado-de-vehiculos-de-segunda-mano-mazda-mx5-parte-i","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agustincastro.es\/index.php\/2024\/03\/21\/proyecto-analisis-de-los-precios-de-mercado-de-vehiculos-de-segunda-mano-mazda-mx5-parte-i\/","title":{"rendered":"[Proyecto] Precios de mercado de segunda mano: Mazda MX5 (I). Modelos NA\/NB-NC\/ND."},"content":{"rendered":"\n

En este proyecto nos vamos a centrar en la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis de datos para investigar los precios de mercado de los autom\u00f3viles usados<\/strong>, utilizando el ic\u00f3nico modelo Mazda MX-5<\/strong> como caso de estudio espec\u00edfico. Conocido por su dise\u00f1o deportivo y caracter\u00edsticas de conducci\u00f3n, este veh\u00edculo me ha resultado interesante debido a su popularidad y la variedad de variables que pueden afectar a su valor en el mercado de veh\u00edculos usados.<\/p>\n\n\n\n

*** En la situaci\u00f3n actual, el an\u00e1lisis de datos se ha convertido en una herramienta fundamental para entender el mercado y tomar decisiones informadas. En particular, estudiar los precios en el mercado de autom\u00f3viles usados \u200b\u200bproporciona un medio \u00fanico para investigar tendencias, patrones y factores que influyen en la din\u00e1mica del sector automotriz.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Se obtuvieron datos de varios sitios web especializados en venta de autom\u00f3viles usados (Febrero, 2024). Estos fueron recopilados y procesados para crear un documento Excel optimizado desde el origen para facilitar los an\u00e1lisis posteriores. Se prest\u00f3 especial atenci\u00f3n a la calidad y coherencia de los datos para garantizar su utilidad a la hora de obtener conclusiones fiables. El an\u00e1lisis de los datos recopilados se realiz\u00f3 utilizando el lenguaje de programaci\u00f3n R, conocido por su robustez y versatilidad en el an\u00e1lisis de datos. R proporciona una amplia gama de herramientas estad\u00edsticas y paquetes especializados que permiten un an\u00e1lisis avanzado y, una visualizaci\u00f3n clara de los resultados.<\/p>\n\n\n\n

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En la imagen pod\u00e9is ver un ejemplo de las primeras l\u00edneas del documento creado a partir de los datos obtenidos en p\u00e1ginas web de mercado de segunda mano de veh\u00edculos. El total de filas del documento es de 162<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

C\u00d3DIGO COMENTADO<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Utilizamos en este trabajo las librer\u00edas tidyverse<\/strong>, ggplot2<\/strong>, readxl <\/strong>y hrbrthemes<\/strong>. Creo el dataframe \u00abdata<\/strong>\u00bb a partir de los datos que tenemos en el excell mediante la funci\u00f3n read_xlsx<\/strong>. Con la funci\u00f3n names()<\/strong> podemos ver el nombre de las variables y, como se hace en este caso, con <-<\/strong> asignarles nuevos nombres. <\/p>\n\n\n\n

Existe la posibilidad de que, introduciendo los datos de los anuncios de venta, repitamos alguno de ellos. Hay coches que se venden en diferentes p\u00e1ginas de venta de segunda mano, con los mismos datos de kms<\/strong>, precio<\/strong>, etc. Para eliminar los duplicados (durante una fase posterior de data cleaning<\/em>), cre\u00e9 una variable a la que llam\u00e9 price_km<\/strong>, calculada como la relaci\u00f3n entre las variables price_eur<\/strong> (precio en euros) y kms<\/strong> (kil\u00f3metros). La finalidad de esto es utilizarla para eliminar filas duplicadas. Se podr\u00eda haber hecho de otra forma, pero para este caso lo hice as\u00ed, considerando como duplicadas aquellas filas que ten\u00edan el mismo valor de price_km<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Cuando quiero incluir nuevos datos solo tengo que meterlos en el documento de excell y volver a pasar el fichero por el script de R. <\/p>\n\n\n\n

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Mediante la funci\u00f3n group_by<\/strong> y, posteriormente, summarise <\/strong>obtengo el n\u00famero de veh\u00edculos y los precios medios, m\u00ednimos y m\u00e1ximos para cada modelo de MX5 considerado en la variable \u00abmodel\u00bb. La parte del c\u00f3digo na.rm = TRUE<\/strong> sirve para indicar que los valores NA que se encontraran en el dataset han de eliminarse (NA.remove). *** El Mazda MX5<\/code>, tambi\u00e9n conocido como MIATA<\/strong>, ha pasado por 4 generaciones desde que hizo su aparici\u00f3n en 1989. Los c\u00f3digos NA, NB, NC y ND hacen referencia a cada una de estas generaciones, ordenados desde el m\u00e1s antiguo al m\u00e1s actual. Para este ejemplo y,<\/em> por decisi\u00f3n personal, consider\u00e9 \u00fanicamente que la variable \u00abmodel\u00bb tuviera 3 categor\u00edas. Concretamente: NA, NB-NC y ND.<\/em><\/p>\n\n\n\n

La funci\u00f3n mutate <\/strong>nos permite crear una nueva variable \u00abuds%<\/strong>\u00ab, con el porcentaje de unidades (coches) de cada modelo considerado (NA, NB-NC, ND). Round <\/strong>sirve para redondear las cifras a los 5<\/strong> decimales indicados. La funci\u00f3n arrange <\/strong>nos permite ordenar los resultados de forma descendiente seg\u00fan la media de los precios de los modelos (del m\u00e1s caro, al m\u00e1s barato). Utilizo sum <\/strong>para sumar los porcentajes y comprobar que la nueva variable tiene valores correctos, al dar 100%. El resultado de todos estos procesos aplicados est\u00e1 guardado en miata_price_model<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

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En un primer vistazo podemos observar que tenemos un mayor n\u00famero de registros para el modelo de la \u00faltima generaci\u00f3n ND, con 74 observaciones (63,2%) y, solo 6 para el m\u00e1s antiguo NA. Los coches del modelo ND son los que tienen tienen el mayor precio en el mercado, con un precio medio de 27.632 euros y, un m\u00e1ximo que alcanza los 43.900 euros. <\/p>\n\n\n\n

\ud83d\udd8d\ufe0fC\u00f3digo y VIZ de gr\u00e1fico de barras con el precio medio de cada una de las categor\u00edas de modelos de los Mazda MX5 anunciados en el mercado de coches de segunda mano (FEBRERO, 2024). <\/strong>Utilizamos la librer\u00eda ggplot <\/strong>y el \u00abtema\u00bb theme_modern_rc<\/strong> de la librer\u00eda hrbrthemes <\/strong>que cargamos al inicio del proyecto. Por \u00faltimo, guardamos el gr\u00e1fico con la funci\u00f3n ggsave<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

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\ud83d\udd8d\ufe0fC\u00f3digo y gr\u00e1fico Boxplot<\/strong>. En este caso utilizamos theme_ipsum<\/strong> para el aspecto general, uno de los temas que m\u00e1s me gustan y suelo usar en los vizs. Con la funci\u00f3n ggsave <\/strong>podemos controlar par\u00e1metros como el tama\u00f1o (ancho y alto) o la resoluci\u00f3n (dpi) de la imagen. <\/p>\n\n\n\n

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