Wizualizacja
Znajomy podesłał mi dzisiaj link do ciekawego serwisu, tworzącego wizualizacje z wpisów na LinkedIn (jeżęli nie ma się tam konta to można niezbędne informacje podać bezpośrednio).
Serwis nazywa się vizualize.me. Oczywiście jak tylko go zobaczyłem poczułem nieodpartą ochotę na wizualizację mojego CV. Mozna ją znaleźć poniżęj a link do serwisu i do mojego ,,żywego” CV jest tutaj.
Wczoraj krytykowałem wykresy z GW, dziś pozytywny akcent z tej samej gazety.
Na stronie http://wyborcza.biz/biznes/0,118175,10269941.html umieszczono bardzo interesującą wizualizację zmian PKB przez ostatnie 4 lata, można nawet wyklikać naszą ,,zieloną wyspę” (I kw 2009).
Po kliknięciu na państwo można zobaczyć jak wygląda dług publiczny (warto klinkąć na Japonię). Jedyna rzecz której mi brakuje to wykresy porównawcze dynamiki zmian PKB w sąsiadujących gospodarkach.
Prowadzilem kiedys zajecia poświęcone wizualizacji danych i na potrzeby tych zajęć tropiłem wykresy które, trudno poprawnie odczytać (z woli lub niewiedzy autora).
Tak więc gdy dzisiaj na stronie Wyborczej znalazłem poniższy wykres poczułem nieopanowaną chęć wrzucenia go tutaj dla potomnych.
W artykule http://wyborcza.biz/biznes/1,101716,10310225,POPiS_owe_obiecanki_cacanki___tyle_obiecali__to_zrobili.html znajduje się wielce ciekawy wykres
Zatytułowany ile miesięcznie zyskali/stracili Polacy. Wydać wyraźniej, że najbogatsi najbardziej za PO, wiadomo żę w złotych i że miesięcznie tylko nie nie jest jasne czy zyskali czy stracili.
Ale może to tylko kwestia smaku, przepraszam, znaku.
Kilka dni temu dodałem do repozytorium zbiór danych dotyczących cen ofertowych mieszkań z serwisu oferty.net (patrz: http://smarterpoland.pl/?p=60). Teraz przyszedł czas na przyjrzenie się bliżej tym danym.
Ponieważ większość z przeprowadzonych analiz uwzględniała zrożnicowanie pomiędzy dzielnicami to, aby nie zamazywać wyników efektami 40 różnych dzielnic, pokażę kilka analiz wykonanych wyłącznie dla Wrocławia. Administracyjnie Wrocław ma 5 dzielnic, w danych jest jeszcze szósty poziom ‘inne’ oznaczający brak lub niejednoznaczne przypisanie dzielnicy do oferty sprzedaży mieszkania. Oczywiście wszystkie analizy są generyczne i można je powtórzyć dla innych miast.
Przyjrzę się bliżej efektom wpływającym na cenę metra kwadratowego we Wrocławiu. Mieszkania podzilimy na cztery grupy, tzw. kawalerki (jeden pokój powierzchnia 20-35 m2), dla młodego małżeństwa (dwa pokoje 40-55 m2) i dla rodziny z dziećmi (3-4 pokoje 60-80 m2), inne, wybór całkowicie arbitralny. Zobaczmy jak rozkładają się ceny metra kwadratowego dla różnej wielkości mieszkań w różnych dzielnicach. Aby pracować z bardziej jednorodną grupą bierzemy na razie pod uwagę tylko rok 2011. Szerokość pudełka odpowiada liczbie ofert z danej dzielnicy. Interpretacja tak jak wykresu pudełkowego (boxplot). Zaskoczenia nie ma, im wieksze mieszkanie tym m2 tańszy, ceny w centrum sa wyższe niż poza, Śródmieście i Krzyki jako popularniejsze dzielnice sa tez droższe niż Psie Pole czy Fabryczna (każda z tych dzielnic jest bardzo duża, więc uśrednianie cen po całej dzielnicy to bardzo duże uproszczenie). Kod programu R użyty do wygenerowania tego rysunku znajduje się tutaj [http://tofesi.mimuw.edu.pl/~cogito/smarterpoland/mieszkaniaKWW2011/Wroclaw/rysunki.r]
Prosty model regresji liniowej pokazuje że na cene m2 wpływa istotnie kilka zmiennych, w tym: dzielnica, powierzchnia, data złożenia oferty. Przyjrzymy się każdej z tych zmiennych, zaczniemy od powierzchni. Najprostszą charakterystyką do przedstawienia będzie średnia cena m2, później przyjrzymy się innym charakterystykom. Zobaczmy jak średnia cena m2 rozkłada się dla mieszkań o różnej powierzchni w rozbiciu na dzielnice. Kod programu R użyty do wygenerowania tego rysunku znajduje się tutaj [http://tofesi.mimuw.edu.pl/~cogito/smarterpoland/mieszkaniaKWW2011/Wroclaw/rysunki.r]
Ograniczyliśmy się do przedziały powierzchni 20-100 m2, mieszkań spoza tego przedziału jest dosyć mało, więc wyniki byłyby mało wiarygodne. Obrazki mówią same za siebie, zatem darujemy sobie interpretacje powyższego wykresu. Kolejnym efektem, który będzie nas interesował, to zmiana ceny mieszkania w czasie. Skoro cena metra kwadratowego zależy od powierzchni to do kolejnej analizy zostały one skorygowane, tzn. zastąpione ceną metra kwadratowego odpowiadającą powierzchni 50m2.
Gorąca dyskusja na różnych forach nt. czy mieszkania drożeją czy tanieją wydaje się być łatwa do rozstrzygnięcia na podstawie powyższego wykresu. Ceny spokojnie i powoli sobie spadały w większości dzielnic do marca tego roku, gdy zaczeły spadać szybciej. Troche to zaskakujące, można jednak sprawdzić że podobny efekt utrzymuje się też w innych miastach. Optymiści (niepoprawni) mogą stwierdzić, że w Śródmieściu ceny rosły. Powyższy wykres dla Warszawy byłby ciekawszy, ponieważ mamy ceny z ostatnich pięciu lat, więc ciekawszy horyzont czasowy. Oczywiście powyższy trend dotyczy mieszkań z naszego zbioru danych, niekoniecznie jest on reprezentatywny, zatem i powyższe wyniki należy czytac krytycznie (jak wszystko). Zobaczmy jeszcze, ile ogłoszeń mamy z różnych okresów czasu.
Czy to nasze źródło danych jest coraz popularniejsze, czy też coraz więcej mieszkań się sprzedaje, trudno te dwa efekty rozwikłać.
Powyżej oglądaliśmy średnią cenę metra kwadratowego. Jasne jest, że rozkład cen jest silnie skośny, zdarzają się pojedyńcze bardzo drogie mieszkania i te pojedyncze obserwacje odstające wpływają silnie na średnią, więc wypadałoby porównać średnią z medianą albo inną bardzej odporną charakterystyką. Wykorzystamy regresję kwantylową i krzywe sklejane kubiczne, aby zamodelować zmienę mediany ceny metra kwadratowego w czasie. Wyniki poniżej, linia ciągła to wspomniana mediana, linia kropkowana odpowiada średniej.
Zgodnie z oczekiwaniami mediany sa poniżej średnich, trendy dla obu charakterystyk sa podobne. Kod programu R użyty do wygenerowania tego rysunku znajduje się tutaj [http://tofesi.mimuw.edu.pl/~cogito/smarterpoland/mieszkaniaKWW2011/Wroclaw/rysunki.r]
Podsumowując, modelowanie cen mieszkań to ciekawy temat, za jakiś czas zajmiemy się cenami w Warszawie i Krakowie.
Wykresy i kody programu R wykorzystane w tym wpisue znajdują się w katalogu http://tofesi.mimuw.edu.pl/~cogito/smarterpoland/mieszkaniaKWW2011/Wroclaw/.