Qabariqsimon fitna AQShda yashash uchun eng yaxshi shaharlarni qanday ochib beradi

Ushbu maqolada men sizga Amerika shaharlari to'g'risida ba'zi qiziqarli ma'lumotlarni, qaysi shaharda yashashni tanlashda ko'pikli uchastkaning ahamiyatini va ushbu uchastkalarni qanday yaratishni ko'rsataman.

2018 yilda ko'chmas mulkka investitsiya kiritish haqida o'ylayapsizmi? Yangi shaharga ko'chmoqchimisiz? Ushbu qarorlarni ko'rib chiqayotganda, siz turli xil omillarni, masalan, ishsizlik darajasi, uy-joy narxi, shaharning kattaligi, xavfsizlik va boshqalarni hisobga olishingiz kerak. Barcha ma'lumotlar va to'rtta mos keladigan grafikalar bilan ham, siz stolga beparvo qarab turasiz. Siz eng yaxshi nomzodlarni topishga harakat qilasiz, ammo bu omillar turli voqealarni aytib beradi ... Murakkab muammo kabi tuyuladi.

Shunday qilib, biz ushbu omillarning barchasini 1 jadvalda ko'rishimiz va HAMMA ularni taqqoslashimiz mumkinmi? Ha, biz qabariq uchastkasidan foydalanishimiz mumkin!

Pufakcha sxemasi nima?

Pufakcha sxemasi - bu ma'lumotlarning ikki o'lchamidan ko'proq (an'anaviy tarqoq uchastkalar bilan taqqoslaganda) ko'rsatilgan grafik turi. X-Y tekisligida nuqta chizishdan tashqari, u ko'proq o'lchamlarni ko'rsatish uchun nuqta o'lchamini, rangini yoki shaklini ishlatadi.

Ishsizlik darajasi X o'qi sifatida, uyning o'rtacha bahosi Y o'qi sifatida va shaharlar aholisi nuqta o'lchami sifatida ishlatiladi. Bu yaxshi uchinchi o'lchovni yaratadi. Rang har bir shaharga tasodifiy ravishda belgilanadi.

AQShda yashash uchun eng yaxshi shahar bu ... (kuting)

G'olib: Nashville!

Boshqa tavsiyalar: Ostin, Omaxa, Miluoki, Dallas, Minneapolis, Denver va Aurora.

Ular ishsizlik darajasi past (va shuning uchun ish topish imkoniyati yuqori) va uyning narxi past, chunki ular uchastkaning chap tomonida joylashgan. Bu nimani anglatadi?

O'zingizning tanlovingizni ushbu uchastka asosida qilishingiz mumkin degan ma'noni anglatadi.

Masalan, agar ishsizlik darajasi muhimroq deb hisoblasangiz va uyning yuqori narxiga e'tibor bermasangiz, unda Xonolulu, Oklend, Boston va San-Diego kuchli nomzodlardir

Xavfsizlikni boshqa omil sifatida qo'shish haqida nima deyish mumkin?

Albatta. Xavfsizlikni to'rtinchi omil sifatida qo'shaylik (qolgan uchta omil - bu uy narxi, ishsizlik darajasi va aholi soni). Tasodifiy ravishda shahar uchun rang berishning o'rniga, biz jinoyatlar uchun rang o'lchovidan foydalanamiz (100000 kishiga to'g'ri keladigan jinoyatchilik darajasi). Qizil ko'proq jinoyatchilikni, ko'k esa kamroq degan ma'noni anglatadi.

Natija o'zgaradimi?

Bajardi! Agar xavfsizlik siz uchun juda muhim bo'lsa, u holda Miluoki avvalgi tavsiyalar orasida bunday yaxshi tanlov bo'lmasligi mumkin (garchi u grafikaning pastki chap tomonida bo'lsa ham).

Endi siz qabariq uchastkasining kuchini ko'rasiz: bitta ikki o'lchovli uchastkada bir nechta omillarni namoyish etish qobiliyati. Agar sizda ushbu omillar uchun faqat grafikalar mavjud bo'lsa, siz shaharlarni ideal omillar kombinatsiyasi bilan aniqlash qiyin. Qabariq chizig'i asosan o'zgaruvchan qarorlarni qabul qilish muammolarini optimallashtirish uchun "vizual ob'ektiv funktsiyani" yaratdi.

Vaqt o'tishi bilan ishsizlik darajasi va uy narxi qanday o'zgaradi?

Vaqtni o'lchov sifatida qo'shish uchun interfaol harakatlar jadvalini tuzishimiz mumkin (2013 yildan 2017 yilgacha), bu shaharlarning vaqt o'tishi bilan omillar qanday o'zgarishini ko'rish.

Vizual ma'lumotlarning ko'pligiga yo'l qo'ymaslik uchun jinoyatlar to'g'risidagi ma'lumotlardan foydalanmadim va tanlangan bir nechta shaharlarni namoyish qilish uchun turli xil ranglardan foydalanardim.

Yaxshi xabar shundaki, deyarli barcha shaharlarda ishsizlik darajasi sezilarli darajada pasaygan (o'ngdan chapga). Ammo yomon xabar shundaki, uy-joy narxlari juda tez ko'tarilmoqda (ayniqsa, San-Frantsisko, San-Xose, Los-Anjeles, Nyu-York va Sietl uchun).

Grafiklarni o'zingiz yaratmoqchimisiz? Bu erda qabariq uchastkalari uchun kodim va R.-dagi harakat jadvali Plot bilan o'ynashdan zavqlaning :)

###############
# Pufakcha
###############
kutubxona (data.table)
kutubxona (ggplot2)
kutubxona (ggrepel)
qabariq_data <-fread ("https://raw.githubusercontent.com/zhendata/Medium_Posts/c007346db1575aca391a6623c87bb5a31a60b365/bubble_plot_merged_city_data.csv", sep = ",")
qabariq_plot <- ggplot (bubble_data,
               aes (x = Ishsizlik_Rate, y = Home_Price / 1000)) +
geom_point (aes (hajmi = aholi soni, to'ldirish = jami_Crime), shakli = 21) +
# Hajmiga o'zgaruvchini tayinlab, "qabariq" yarating.
miqyosi_ to'ldirish_kontinuous (past = "# 33FFFF", yuqori = "# FF6699") +
miqyosi_size_area (max_size = 20) +
# Qabariq rangi shkalasi va pufakchaning maksimal hajmini tanlang #
geom_text_repel (
          aes (yorliq = Shahar), nudge_x = 0, nudge_y = 0.75, hajmi = 6) +
Yorliqlarni bir-biridan uzoqlashtirish uchun # geom_text_repel-dan foydalaning
theme_bw () +
# Oddiy kulrang o'rniga oq fondan foydalaning #
ggtitle ("AQShda yashash uchun eng yaxshi shaharlar") + laboratoriyalar (x = "Ishsizlik darajasi%", y = "Uy narxi",
       size = "Populyatsiya", to'ldirish = "Jinoyat") + mavzu (plot.title = element_text (hajmi = 25, h = = 0,5),
        axis.title = element_text (hajmi = 20, yuz = "qalin"),
        eksa.text = element_text (hajmi = 15)) +
# Uslub nomi va o'qi
miqyosi_y_kontinuous (nomi = "Uy narxi", tanaffuslar = seq (0, 1500, = 250),
                      teglar = c ("0", "250K", "500K", "750K", "1000k", "1250k", "1500K"))
# Il o'qini ilmiy sonini "K" ga almashtirish orqali o'qishni yanada osonroq qilish.
chop etish (qabariq_plot)
################
# Harakatlar jadvali
################
kutubxona (data.table)
kutubxona (googleVis)
harakat_data <-fread ("https://raw.githubusercontent.com/zhendata/Medium_Posts/c007346db1575aca391a6623c87bb5a31a60b365/motion_chart_merged_city_data.csv", sep = ",")
harakat_charti <- gvisMotionChart (harakat_data,
idvar = "Shahar",
timevar = "yil",
xvar = "Ishsizlik darajasi",
yvar = "Uy narxi",
sizevar = "Aholi")
uchastka (harakat_kart)
# R avtomatik ravishda siz uchun brauzerda yorliq ochadi
# Flash pleer brauzerda yoqilgan bo'lishi kerak
Flash-ni yoqish uchun
########
# Ma'lumotlar #
########
"" "
Men ishlatgan ma'lumotlar to'plamlari Zillow (o'rta uy-joy), FBRning UCR dasturi, census.gov (aholi), Mehnat byurosi (ishsizlik).
Men ushbu maqolada kerakli formatga o'tish uchun ma'lumotlarni tozalash va qo'shilishni amalga oshirdim va yuklab olish uchun quyidagi havolalarni bosishingiz mumkin.
"" "
qabariq_plot_merged_city_data.csv, harakat_chart_merged_city_data.csv

Menga ergashing va agar bu foydali deb bilsangiz, menga bir nechta qarsaklar bering!

Bundan tashqari, men ma'lumotlar ilmi, ko'chmas mulk va qarorlarni qabul qilish bo'yicha oldingi maqolalarimni o'qishingiz mumkin: