{"id":419,"date":"2024-03-25T15:12:19","date_gmt":"2024-03-25T15:12:19","guid":{"rendered":"https:\/\/agustincastro.es\/?p=419"},"modified":"2026-01-24T13:22:25","modified_gmt":"2026-01-24T13:22:25","slug":"proyecto-analisis-de-los-precios-de-mercado-de-vehiculos-de-segunda-mano-mazda-mx5-precios-segun-anos-de-matriculacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agustincastro.es\/index.php\/2024\/03\/25\/proyecto-analisis-de-los-precios-de-mercado-de-vehiculos-de-segunda-mano-mazda-mx5-precios-segun-anos-de-matriculacion\/","title":{"rendered":"[Proyecto] Precios de mercado de segunda mano: Mazda MX5 (II) – Precios seg\u00fan a\u00f1o de matriculaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"\n

El dataset \u00abdata\u00bb que hemos preparado para el an\u00e1lisis de los precios de segunda mano del MAZDA MX5 tiene informaci\u00f3n de coches en venta con fechas de matriculaci\u00f3n entre los a\u00f1os 1990 y 2024. Utilizaremos algunas funciones de R para obtener informaci\u00f3n b\u00e1sica sobre estos veh\u00edculos, simplemente a modo de \u00aban\u00e1lisis previo\u00bb. <\/p>\n\n\n\n

Agrupamos los datos por la variable \u00abyear\u00bb con group_by<\/strong> (a\u00f1o de matriculaci\u00f3n) y con summarise <\/strong>creamos y calculamos las nuevas variables uds (n\u00famero de veh\u00edculos), as\u00ed como precio medio, m\u00ednimo y m\u00e1ximo por a\u00f1o, respectivamente. Con mutate<\/strong> creamos la variable \u00abuds%\u00bb (porcentaje de unidades \/ a\u00f1o de matriculaci\u00f3n). El resultado lo ofrecemos ordenando de manera descendiente el precio medio por a\u00f1o de matriculaci\u00f3n con la funci\u00f3n arrange(desc())<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Podemos comprobar que la suma de los porcentajes de la variable calculada uds% es correcta (100%) con sum(miata_price_year$uds%<\/code>)<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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  • A\u00f1o de matriculaci\u00f3n con mayor n\u00famero de veh\u00edculos en venta<\/strong> = 2019<\/em><\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • Unidades en venta de ese a\u00f1o<\/strong> 2019 <\/strong>= 21<\/em><\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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    Realizamos un gr\u00e1fico para representar la evoluci\u00f3n del precio de los veh\u00edculos en venta seg\u00fan el a\u00f1o de matriculaci\u00f3n. Utilizamos la librer\u00eda ggplot <\/strong>y las geometr\u00edas punto y l\u00ednea. Con ggsave <\/strong>grabamos la imagen como fichero .jpg en nuestro directorio de trabajo. En el gr\u00e1fico no se discriminan los diferentes modelos, colores, motorizaciones, u otros datos. Podemos ver que los coches matriculados desde 2015 en adelante alcanzan precios significativamente m\u00e1s elevados.<\/p>\n\n\n\n

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    Calculamos los precios medios, m\u00ednimos y m\u00e1ximos de los coches con fecha de matriculaci\u00f3n igual y superior a 2015. Tendr\u00edamos un total de 106 coches en venta, con un precio m\u00ednimo de 14.995 euros y una media de 27.051 euros. El mayor precio ser\u00eda 43.900 euros. <\/p>\n\n\n\n

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    \u00bfCu\u00e1les ser\u00edan las caracter\u00edsticas del coche m\u00e1s caro de ese intervalo? Podemos, por ejemplo, calcularlo de la siguiente forma:<\/p>\n\n\n\n

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    \u00bfY el m\u00e1s econ\u00f3mico?<\/p>\n\n\n\n

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    En ambos casos, el modelo de MX5 en venta es un ND (de cuarta generaci\u00f3n) de color \u00abrojo soul\u00bb. <\/p>\n\n\n\n

      \n
    • El m\u00e1s caro es un veh\u00edculo de km 0 en venta por 43.900 euros. Este tiene fecha de matriculaci\u00f3n de 2024, cuenta con mayor potencia (184 cv), y tiene un techo de tipo RF (Retractable Fastback). Estar\u00eda disponible en Le\u00f3n. <\/li>\n\n\n\n
    • El m\u00e1s econ\u00f3mico es un coche con 72.410 km y con un precio de 19.995 euros, matriculado en el a\u00f1o 2015 y con 160 cv y techo ST (Soft Top). Disponible en Madrid. <\/li>\n\n\n\n
    • Ahora mismo solo estamos realizando un an\u00e1lisis exploratorio. No obstante, si fuera objetivo del estudio analizar qu\u00e9 variables est\u00e1n influyendo en los precios de los veh\u00edculos en venta, deber\u00edamos tener en cuenta otros factores adem\u00e1s de los que estamos mostrando en este caso pr\u00e1ctico (a\u00f1o de matriculaci\u00f3n, kms, color, tipo de techo…). Ser\u00eda interesante, por ejemplo, indicar la gama del veh\u00edculo, dado que est\u00e1 claro que define las prestaciones y, por tanto, influir\u00e1 en el precio. Ahora mismo no estamos teniendo en cuenta este dato, pero si lo haremos llegado el momento. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      REPRESENTACI\u00d3N GR\u00c1FICA DE LOS PRECIOS EN FUNCI\u00d3N AL A\u00d1O DE MATRICULACI\u00d3N<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      Ahora representamos con puntos los precios correspondientes a cada coche en venta en funci\u00f3n al su a\u00f1o de matriculaci\u00f3n, como antes, utilizando la librer\u00eda ggplot<\/strong>. En este caso, con el fin de crear un gr\u00e1fico visualmente atractivo, aplicamos un gradiente de color verde\/rojo para resaltar los precios m\u00e1s bajos y elevados, respectivamente. En el ejemplo se muestra como se indican las variables representadas en los ejes X, e Y, as\u00ed como el tama\u00f1o (size<\/strong>) y transparencia (alpha<\/strong>) de los puntos. <\/p>\n\n\n\n

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      seguimos pr\u00f3ximamente… <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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