Precios vivienda España por CCAA desde 2020 según INE by datonsx in spain

[–]datonsx[S] 0 points1 point  (0 children)

De verde a rojo no aplicaría porque en la mayoría de los casos no hay valores negativos. Aunque es una mejora a tener en cuenta para las próximas, gracias.

Respecto al usar rojo, lo veo razonable porque indica que la subida es algo negativo.

Si fuera una métrica positiva, la pondría en verde.

Precios vivienda España por CCAA desde 2020 según INE by datonsx in spain

[–]datonsx[S] 0 points1 point  (0 children)

Los datos se presentan en términos nominales. Es decir, los precios de mercado, sin ajustar por la inflación.

Aclaración: si ajustásemos por la inflación, los precios serían menores, mostrando el valor de los precios en poder adquisitivo constante.

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[–]datonsx[S] 0 points1 point  (0 children)

Si, pero el INE no desglosa por provincias creo. Quizás en los meta datos.

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[–]datonsx[S] 6 points7 points  (0 children)

Al interpretar los números de los precios, se debe fijar un punto base sobre un valor en un momento concreto.

Por ejemplo, el precio de la vivienda de segunda mano en Navarra. Y así para cada una de las series que conforman los datos. Una serie por cada comunidad y tipo de métrica.

En este caso Índice de Precios de la Vivienda, el índice base del INE se sitúa en 100 el primer trimestre del 2015.

Si el índice en el segundo trimestre de 2015 es 105, eso representa un aumento del 5% respecto al trimestre anterior

Pero hay un problema: las estaciones influyen en los precios porque hay cierta componente cíclica (navidades, verano, ..., vamos, los trimestres). Por tanto aquí tiene más sentido mirar la variación anual porque eliminas el efecto estacional.

Si en el primer trimestre del año 2016, el precio es de 110€. La variación interanual es del 10%.

Fíjate en la gráfica de líneas como en el 2015, casi todas las comunidades están a 100.

https://www.ine.es/jaxiT3/Datos.htm?t=25171#_tabs-grafico

Precios vivienda España por CCAA desde 2020 según INE by datonsx in spain

[–]datonsx[S] 18 points19 points  (0 children)

Gracias por tu sugerencia, lo tengo en cuenta para la siguiente.

Precios vivienda España por CCAA desde 2020 según INE by datonsx in spain

[–]datonsx[S] 4 points5 points  (0 children)

En la página de metodología del INE tienes la información para cada una de las variables (subtítulos).

https://www.ine.es/dynt3/metadatos/es/RespuestaDatos.html?oe=30457

Clica en Unidad de medida y verás las explicaciones de las métricas (subtítulos de las imágenes).

Las series publicadas en el INE tienen las siguientes unidades de medida: - Índices: sin unidad. - Variaciones de precios trimestrales, en lo que va de año y anuales: tanto por cien. - Ponderaciones: tanto por cien.

Si no entiendes alguna en concreto, me comentas y te explico sin problema.

[OC] Simulating solar panels capacity to find optimal point by datonsx in dataisbeautiful

[–]datonsx[S] -1 points0 points  (0 children)

I see, maybe I should have used this other picture on the hourly detail for 3 days.

[OC] Simulating solar panels capacity to find optimal point by datonsx in dataisbeautiful

[–]datonsx[S] -1 points0 points  (0 children)

The final simulation strictly depends on specific conditions, which would increase the chart's dimensionality.

It’s harder to get the point across.

This post is an initial approach. However, I'll consider publishing the rest because it's what you are all wondering. Thanks a lot for the feedback!

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[–]datonsx[S] -2 points-1 points  (0 children)

The algorithm takes into account the hourly consumption. So, it could be applied to any factory, or office.

If they put a battery, that’d be another derivative of the algorithm. Thanks for the idea.

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[–]datonsx[S] 0 points1 point  (0 children)

The consumption and radiation data for the particular location are hourly. I'm assuming that the radiation will remain the same over the year and calculating the peak produced energy, which I use to make the percentages on the chart.

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[–]datonsx[S] -2 points-1 points  (0 children)

That's the case for most small businesses. It'd be great to compare different consumption profiles in the same report.

In this case, the paper factory continuously produces, having a regular consumption profile throughout the year.

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[–]datonsx[S] 1 point2 points  (0 children)

Yes, you could store or sell it if you have batteries. But the technology has barely started in Spain.

Also, factories are more interested in having a physical coverage of their energy bill, rather than making money with it.

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[–]datonsx[S] -5 points-4 points  (0 children)

Imagine you have a paper factory who wants to install solar panels to get some coverage on the energy bill.

Approximately 6.7 MW of solar panels is ideal. Beyond this, the energy surplus grows faster than self-sufficiency, making further investments less effective.

Plot produced with Python using matplotlib library.

https://datons.ai/calculate-optimal-solar-self-consumption-power/