BUSCANDO OUTLIERS: CUANDO REVISAR TUS PRECIOS.

Para ejemplificar una aplicación práctica de la técnica de análisis I de Moran (que es una medida de autocorrelación espacial), a la política de revisión de precios. He utilizado los datos que proporciona el Ministerio de Energía sobre las gasolineras y sus precios de gasoil para detectar:
  1. Aquellas gasolineras que son significativamente más económicas comparadas con las 5 más próximas. 
  2. Y viceversa, las que son que son significativamente más caras comparadas con las 5 más próximas.
Para esto descargué los datos de la web del Ministerio a fecha de 15 de marzo, con todas las gasolineras y sus precios de gasoil, y preparé los datos para cargarlos en Carto y ejecutar este análisis.

Y en resultado es el siguiente:


Ver a pantalla completa

En el mapa están representadas todas las gasolineras de España como una capa de puntos con colores graduados de verde (mas barato) a rojo (más caro), y los "outliers" como otra con puntos verdes y rojos más grandes.

Para detectar estos "outliers" o elementos aislados de su contexto geográfico, se ha comparado el precio del gasoil de cada gasolinera con el precio de las 5 más próximas. Y tenemos como resultado dos tipos de outliers:
  1. Outliers valores altos (Rojo): serían las gasolineras que comparadas con las de su entorno tienen un precio significativamente más caro.
  2. Outliers valores bajos (Verde): serían las gasolineras que comparadas con las de su entorno tienen un precio significativamente más barato.
De las aproximadamente 9.300 gasolineras, aparecen 142 que su precio es excesivamente alto comparado con su competencia, y 42 que es excesivamente bajo. Esto es así porque hemos buscado los extremos, ejecutando el modelo con la significancia máxima.

Este análisis sería un ejemplo de metodología para la revisión de precios en puntos de venta en base a la relación de nuestros precios con los de la competencia.






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