Kini nga serye sa mga artikulo gipahinungod sa pagtuon sa kalihokan sa pagtukod sa panguna nga lungsod sa Silicon Valley - San Francisco. Ang San Francisco mao ang teknolohikal nga "Moscow" sa atong kalibutan, gamit ang iyang panig-ingnan (uban sa tabang sa bukas nga datos) aron maobserbahan ang pag-uswag sa industriya sa konstruksyon sa dagkong mga lungsod ug mga kapital.
Ang pagtukod sa mga graph ug kalkulasyon gihimo sa (sa Kaggle.com nga plataporma).
Ang datos sa labaw sa usa ka milyon nga mga permit sa pagtukod (mga rekord sa duha ka mga dataset) gikan sa San Francisco Building Department - nagtugot pag-analisar dili lamang sa kalihokan sa pagtukod sa siyudad, apan kritikal usab nga hunahunaon pinakabag-o nga uso ug kasaysayan sa pag-uswag sa industriya sa konstruksyon sa miaging 40 ka tuig, tali sa 1980 ug 2019.
Ang bukas nga datos nagpaposible sa pagsuhid nag-unang mga hinungdan nga nakaimpluwensya ug makaimpluwensya sa pag-uswag sa industriya sa konstruksyon sa siyudad, nagbahin kanila ngadto sa "external" (economic booms and crises) ug "internal" (ang impluwensya sa mga holidays ug seasonal- annual cycles).
Mga sulod
Ablihi ang datos ug pagrepaso sa mga parameter sa baseline.
Dili kini hubad sa artikulo. Nagsulat ako sa LinkedIn ug aron dili makahimo og mga graphic sa daghang mga pinulongan, ang tanan nga mga graphic anaa sa English.
Link sa ikaduhang bahin:
Data sa Permit sa Pagtukod sa Lungsod sa San Francisco - Gikan sa Open Data Portal - . Ang portal adunay daghang mga datos sa hilisgutan sa pagtukod. Duha ka ingon nga mga dataset ang nagtipig ug nag-update sa datos sa mga permiso nga gi-isyu alang sa pagtukod o pag-ayo sa mga butang sa siyudad:
- (850 ka libo nga mga rekord)
- (280 ka libo nga mga rekord, ang datos gi-download ug gi-update kada semana)
Kini nga mga dataset adunay impormasyon bahin sa gi-isyu nga mga permiso sa pagtukod, nga adunay lainlaing mga kinaiya sa butang diin gihatag ang permiso. Kinatibuk-ang gidaghanon sa mga entry (permiso) nga nadawat sa panahon 1980-2019 - 1 permit.
Ang nag-unang mga parameter gikan niini nga dataset nga gigamit alang sa pagtuki:
- permiso_pagbuhat_petsa β petsa sa paghimo sa aplikasyon (sa tinuud, ang adlaw kung diin nagsugod ang trabaho sa pagtukod)
- paghulagway - paghulagway sa aplikasyon (duha o tulo ka mga keyword nga naghulagway sa proyekto sa konstruksyon (trabaho) diin gihimo ang permiso)
- gibanabana nga_gasto - gibana-bana (gibanabana) nga gasto sa trabaho sa pagtukod
- giusab_gasto - gibag-o nga gasto (gasto sa trabaho pagkahuman sa revaluation, pagtaas o pagkunhod sa mga inisyal nga volume sa aplikasyon)
- anaa_gamit - matang sa pabalay (usa-, duha-ka-pamilya nga balay, apartment, opisina, produksyon, ug uban pa)
- zipcode, lokasyon - postal code ug object coordinates
Tinuig nga kalihokan sa pagtukod sa San Francisco
Ang graph sa ubos nagpakita sa mga parameter gibanabana nga_gasto ΠΈ giusab_gasto gipresentar isip pag-apod-apod sa kinatibuk-ang gasto sa trabaho kada bulan.
data_cost_m = data_cost.groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum()Aron makunhuran ang binulan nga "outlier," ang binulan nga datos gigrupo sa tuig. Ang graph sa kantidad sa gipuhunan nga kwarta sa tuig nakadawat og mas lohikal ug matukion nga porma.
data_cost_y = data_cost.groupby(pd.Grouper(freq='Y')).sum()
Base sa tinuig nga paglihok sa sumada sa gasto (tanan nga permiso sa tuig) ngadto sa mga pasilidad sa siyudad Ang mga hinungdan sa ekonomiya nga nakaimpluwensya gikan sa 1980 hangtod 2019 klaro nga makita sa gidaghanon ug gasto sa mga proyekto sa konstruksyon, o kung dili sa mga pamuhunan sa yuta sa San Francisco.
Ang gidaghanon sa mga permiso sa pagtukod (ang gidaghanon sa mga trabaho sa konstruksyon o ang gidaghanon sa mga pamuhunan) sa miaging 40 ka tuig suod nga nalangkit sa kalihokan sa ekonomiya sa Silicon Valley.
Ang unang peak sa kalihokan sa pagtukod nalangkit sa electronics hype sa tunga-tunga sa 80s sa walog. Ang misunod nga electronics ug banking recession sa 1985 nagpadala sa rehiyonal nga merkado sa real estate ngadto sa usa ka pagkunhod diin kini wala maulian sulod sa dul-an sa usa ka dekada.
Pagkahuman niana, duha pa ka beses (sa 1993-2000 ug 2009-2016) sa wala pa ang pagkahugno sa bula sa Dotcom ug ang pag-uswag sa teknolohiya sa bag-ohay nga mga tuig Ang industriya sa konstruksyon sa San Francisco nakasinati og parabolic nga pagtubo sa pipila ka libo nga porsyento..
Pinaagi sa pagtangtang sa mga intermediate nga mga taluktok ug troughs ug pagbiya sa minimum ug maximum nga mga kantidad alang sa matag siklo sa ekonomiya, klaro kung unsa ka dako ang pag-usab-usab sa merkado nga naghampak sa industriya sa miaging 40 ka tuig.
Ang pinakadako nga pag-usbaw sa pamuhunan sa konstruksyon nahitabo sa panahon sa dot-com boom, kung sa taliwala sa 1993 ug 2001 $10 bilyon ang gipuhunan sa pag-ayo ug pagtukod, o gibanabana nga $1 bilyon matag tuig. Kung mag-ihap kita sa square meters (ang gasto sa 1 mΒ² sa 1995 $3000), kini gibanabana nga 350 m000 matag tuig sa 2 ka tuig, sugod sa 10.
Ang pag-uswag sa tinuig nga kinatibuk-ang pamuhunan niining panahona mikabat sa 1215%.
Ang mga kompanya nga nag-abang sa mga ekipo sa konstruksyon niining panahona parehas sa mga kompanya nga nagbaligya mga pala sa panahon sa pagdali sa bulawan (sa parehas nga rehiyon sa tungatunga sa ika-19 nga siglo). Imbes nga pala, niadtong 2000s aduna nay mga crane ug konkretong bomba alang sa bag-ong naporma nga mga construction company nga gustong makakwarta sa construction boom.
Pagkahuman sa matag usa sa daghang mga krisis nga nasinati sa industriya sa konstruksyon sa daghang mga tuig, sa sunod nga duha ka tuig human sa krisis, mga pamuhunan (kadaghanon sa mga aplikasyon alang sa mga permit) alang sa pagtukod nahulog sa labing menos 50% matag higayon.
Ang pinakadako nga mga krisis sa industriya sa pagtukod sa San Francisco nahitabo sa dekada 90. Kung diin, nga adunay periodicity nga 5 ka tuig, ang industriya nahulog (-85% sa panahon sa 1983-1986), unya mibangon pag-usab (+ 895% sa panahon sa 1988-1992), nagpabilin sa tinuig nga termino sa 1981, 1986, 1988 , 1993 - sa parehas nga lebel.
Pagkahuman sa 1993, ang tanan nga misunod nga pagkunhod sa industriya sa konstruksyon mikabat sa dili molapas sa 50%. Apan nagkaduol nga krisis sa ekonomiya (tungod sa COVID-19) makamugna og record crisis sa construction industry sa panahon 2017-2021, ang pagkunhod sa nga na sa panahon sa 2017-2019 kantidad sa usa ka kinatibuk-an nga labaw pa kay sa 60%.
Pag-uswag sa populasyon sa San Francisco dynamics sa panahon sa 1980-1993 usab nagpakita sa halos exponential nga pagtubo. Ang kusog sa ekonomiya ug ang bag-ong kusog sa Silicon Valley mao ang lig-on nga pundasyon diin ang hyperbole sa Bag-ong Ekonomiya, ang American Renaissance, ug ang mga dot-com gitukod. Kini ang sentro sa bag-ong ekonomiya. Apan dili sama sa pagsaka sa pamuhunan sa real estate, pagkahuman sa dot-com peak, ang populasyon sa tinuud mitaas.
Sa wala pa ang dot-com peak sa 2001, ang tinuig nga pagtubo sa populasyon sukad sa 1950 halos 1% matag tuig. Unya, human sa pagkahugno sa bula, ang pagdagsang sa bag-ong populasyon mihinay ug sukad sa 2001 nahimong 0.2 porsiyento na lamang kada tuig.
Sa 2019 (sa unang higayon sukad sa 1950), ang mga dinamikong pagtubo nagpakita sa outflow sa populasyon (-0.21% o 7000 ka mga tawo) gikan sa siyudad sa San Francisco.
Pagdahom ug reyalidad sa pag-andam sa mga banabana sa gasto
Sa mga datos nga gigamit, ang datos sa gasto sa usa ka permiso alang sa usa ka proyekto sa pagtukod gibahin sa:
- orihinal nga gibanabana nga gasto (gibanabana nga_gasto)
- gasto sa trabaho human sa revaluation (giusab_gasto)
Sa panahon sa boom, ang panguna nga katuyoan sa rebalwasyon mao ang pagdugang sa inisyal nga gasto, kung ang mamumuhunan (ang kostumer sa konstruksyon) nagpakita usa ka gana pagkahuman sa pagsugod sa pagtukod.
Atol sa usa ka krisis, sila naningkamot nga dili molapas sa gibanabana nga gasto, ug ang mga inisyal nga pagbanabana halos walay kausaban (gawas sa 1989 nga linog).
Sumala sa graph nga gitukod sa kalainan tali sa gi-revalued ug gibanabana nga gasto (revised_cost - estimated_cost), maobserbahan nga:
Ang kantidad sa pagtaas sa gasto sa diha nga ang pagtimbang-timbang sa gidaghanon sa trabaho sa pagtukod direkta nagdepende sa mga siklo sa pag-uswag sa ekonomiya
data_spread = data_cost.assign(spread = (data_cost.revised_cost-data_cost.estimated_cost))
Sa mga panahon sa paspas nga pagtubo sa ekonomiya, ang mga kostumer sa trabaho (mga mamumuhunan) mogasto sa ilang mga pondo nga madagayaon, nga nagdugang sa ilang mga hangyo pagkahuman sa pagsugod sa trabaho.
Ang kustomer (investor), nga mibati nga masaligon sa pinansyal, mihangyo sa construction contractor o architect nga i-extend ang na-isyu nga building permit. Mahimong kini usa ka desisyon nga dugangan ang inisyal nga gitas-on sa pool o dugangan ang lugar sa balay (pagkahuman sa pagsugod sa trabaho ug pag-isyu sa usa ka permiso sa pagtukod).
Sa kinapungkayan sa panahon sa dot-com, ang maong "dugang" nga mga galastuhan miabot ug "ekstra" nga 1 bilyon kada tuig.
Kung imong tan-awon kini nga lamesa anaa na sa porsyento nga pagbag-o, nan ang peak nga pagtaas sa banabana (100% o 2 ka beses sa orihinal nga gibanabana nga gasto) nahitabo sa tuig sa wala pa ang linog nga nahitabo kaniadtong 1989 duol sa lungsod. Nagtuo ko nga pagkahuman sa linog, ang mga proyekto sa pagtukod nga nagsugod kaniadtong 1988 nanginahanglan, pagkahuman sa linog kaniadtong 1989, daghang oras ug pondo alang sa pagpatuman.
Sa kasukwahi, ang paubos nga rebisyon sa gibanabana nga gasto (nga nahitabo kausa lamang sa panahon gikan sa 1980 hangtod 2019) pipila ka tuig sa wala pa ang linog lagmit tungod sa kamatuoran nga ang pipila nga mga proyekto nga nagsugod kaniadtong 1986-1987 na-freeze o ang mga pamuhunan sa kini nga mga proyekto giputol. ubos. Sa eskedyul sa kasagaran alang sa matag proyekto nga nagsugod sa 1987 - ang pagkunhod sa gibanabana nga gasto mao ang -20% sa orihinal nga plano.
data_spred_percent = data_cost_y.assign(spred = ((data_cost_y.revised_cost-data_cost_y.estimated_cost)/data_cost_y.estimated_cost*100))
Ang pagtaas sa inisyal nga gibanabana nga gasto nga labaw sa 40% gipakita o posible nga sangputanan sa nagsingabot nga bula sa pinansyal ug pagkahuman sa merkado sa pagtukod.
Unsa ang hinungdan sa pagkunhod sa pagkaylap (kalainan) tali sa gibanabana ug giusab nga mga gasto pagkahuman sa 2007?
Tingali ang mga tigpamuhunan nagsugod sa pag-ayo sa pagtan-aw sa mga numero (ang kasagaran nga kantidad sa 20 nga mga tuig misaka gikan sa $ 100 ka libo ngadto sa $ 2 milyon) o tingali ang departamento sa pagtukod, nga nagpugong ug nagpugong sa mga mitumaw nga mga bula sa merkado sa real estate, nagpaila sa bag-ong mga lagda ug mga pagdili aron makunhuran ang posible nga mga manipulasyon. ug posibleng mga risgo nga motumaw sa panahon sa krisis.
Ang kalihokan sa pagtukod depende sa panahon sa tuig
Pinaagi sa paggrupo sa datos sa mga semana sa kalendaryo sa tuig (54 ka semana), mahimo nimong maobserbahan ang kalihokan sa konstruksyon sa lungsod sa San Francisco depende sa panahon ug oras sa tuig.
Sa Pasko, ang tanan nga mga organisasyon sa konstruksyon naningkamot nga makakuha mga permiso alang sa bag-ong "dagko" nga mga proyekto sa oras. (sa samang higayon! ang gidaghanon! sa mga permit niining samang mga bulan anaa sa samang lebel sa tibuok tuig). Ang mga namuhunan, nga nagplano nga makadawat sa ilang kabtangan sa sunod nga tuig, mosulod sa mga kontrata sa mga bulan sa tingtugnaw, nga nag-ihap sa daghang mga diskwento (tungod kay ang mga kontrata sa ting-init, sa kadaghanan, matapos sa katapusan sa tuig ug ang mga kompanya sa konstruksyon interesado. sa pagdawat sa bag-ong mga aplikasyon).
Sa wala pa ang Pasko, ang pinakadako nga kantidad sa mga aplikasyon gisumite (pagtaas gikan sa aberids nga 1-1,5 bilyon kada bulan ngadto sa 5 bilyon sa Disyembre lamang). Sa parehas nga oras, ang kinatibuk-ang ihap sa mga aplikasyon sa bulan nagpabilin sa parehas nga lebel (tan-awa sa ubos nga seksyon: estadistika sa kinatibuk-ang gidaghanon sa mga aplikasyon sa bulan ug adlaw)
Pagkahuman sa mga holiday sa tingtugnaw, ang industriya sa konstruksyon aktibo nga nagplano ug nagpatuman sa mga mando sa "Pasko" (nga halos walaβy pagtaas sa gidaghanon sa mga permiso) aron mapahigawas ang mga kapanguhaan sa tungatunga sa tuig (sa wala pa ang holiday sa Independence Day) sa wala pa ang bag-ong wave of summer contracts magsugod dayon human sa June holidays.
data_month_year = data_month_year.assign(week_year = data_month_year.permit_creation_date.dt.week)
data_month_year = data_month_year.groupby(['week_year'])['estimated_cost'].sum()
Ang parehas nga porsyento nga datos (orange nga linya) nagpakita usab nga ang industriya naglihok nga "hapsay" sa tibuuk nga tuig, apan sa wala pa ug pagkahuman sa mga holiday, ang kalihokan sa mga permiso nagdugang sa 150% sa panahon tali sa semana 20-24 (sa wala pa ang Independence Day), ug mikunhod dayon pagkahuman sa holiday hangtod sa -70%.
Sa wala pa ang Halloween ug Pasko, ang kalihokan sa industriya sa konstruksyon sa San Francisco motaas ug 43% sa semana 44-150 (gikan sa ubos hangtod sa kinapungkayan) ug dayon mokunhod ngadto sa zero panahon sa holidays.
Busa, ang industriya naa sa unom ka bulan nga siklo, nga gibulag sa mga pista opisyal nga "US Independence Day" (semana 20) ββug "Pasko" (semana 52).
Kinatibuk-ang pagpamuhunan sa real estate sa San Francisco
Base sa datos sa building permit sa siyudad:
Ang kinatibuk-ang pagpamuhunan sa mga proyekto sa konstruksyon sa San Francisco gikan sa 1980 hangtod 2019 $ 91,5 bilyon.
sf_worth = data_location_lang_long.cost.sum()
Ang kinatibuk-ang bili sa merkado sa tanang residential real estate sa San Francisco nga gi-assess pinaagi sa property taxes (nga ang gi-assess nga bili sa tanang real estate ug tanang personal nga property nga gipanag-iya sa San Francisco) .
Unsang mga lugar sa San Francisco ang namuhunan sa miaging 40 ka tuig?
Gamit ang Folium library, tan-awon nato kung asa kining $91,5 bilyon gipuhunan sa rehiyon. Aron mahimo kini, nga gi-grupo ang datos pinaagi sa zip code, irepresentar namon ang mga sangputanan nga mga kantidad gamit ang mga lingin (ang Circle function gikan sa Folium library).
import folium
from folium import Circle
from folium import Marker
from folium.features import DivIcon
# map folium display
lat = data_location_lang_long.lat.mean()
long = data_location_lang_long.long.mean()
map1 = folium.Map(location = [lat, long], zoom_start = 12)
for i in range(0,len(data_location_lang_long)):
Circle(
location = [data_location_lang_long.iloc[i]['lat'], data_location_lang_long.iloc[i]['long']],
radius= [data_location_lang_long.iloc[i]['cost']/20000000],
fill = True, fill_color='#cc0000',color='#cc0000').add_to(map1)
Marker(
[data_location_mean.iloc[i]['lat'], data_location_mean.iloc[i]['long']],
icon=DivIcon(
icon_size=(6000,3336),
icon_anchor=(0,0),
html='<div style="font-size: 14pt; text-shadow: 0 0 10px #fff, 0 0 10px #fff;; color: #000";"">%s</div>'
%("$ "+ str((data_location_lang_long.iloc[i]['cost']/1000000000).round()) + ' mlrd.'))).add_to(map1)
map1
Klaro gikan sa mga rehiyon nga Kadaghanan sa pie lohikal nga miadto sa DownTown. Gipasimple ang paggrupo sa tanan nga mga butang pinaagi sa gilay-on sa sentro sa lungsod ug ang oras nga gikinahanglan aron makaabut sa sentro sa lungsod (siyempre, ang mga mahal nga balay gitukod usab sa baybayon), ang tanan nga mga permiso gibahin sa 4 nga mga grupo: 'Downtown' , '<0.5H Downtown', '< 1H Downtown', 'Sa gawas sa SF'.
from geopy.distance import vincenty
def distance_calc (row):
start = (row['lat'], row['long'])
stop = (37.7945742, -122.3999445)
return vincenty(start, stop).meters/1000
df_pr['distance'] = df_pr.apply (lambda row: distance_calc (row),axis=1)
def downtown_proximity(dist):
'''
< 2 -> Near Downtown, >= 2, <4 -> <0.5H Downtown
>= 4, <6 -> <1H Downtown, >= 8 -> Outside SF
'''
if dist < 2:
return 'Downtown'
elif dist < 4:
return '<0.5H Downtown'
elif dist < 6:
return '<1H Downtown'
elif dist >= 6:
return 'Outside SF'
df_pr['downtown_proximity'] = df_pr.distance.apply(downtown_proximity)Sa 91,5 ka bilyon nga namuhunan sa siyudad, halos 70 ka bilyon (75% sa tanan nga mga pamuhunan) nga gipuhunan sa pag-ayo ug pagtukod anaa sa sentro sa siyudad (green zone) ug sa dapit sa siyudad sulod sa radius nga 2 km. gikan sa sentro (asul nga sona).
Average nga gibanabana nga gasto sa aplikasyon sa pagtukod sa distrito sa siyudad
Ang tanan nga datos, sama sa kinatibuk-ang kantidad sa pagpamuhunan, gi-grupo sa zip code. Lamang niini nga kaso uban sa kasagaran (.mean()) gibana-bana nga gasto sa aplikasyon pinaagi sa zip code.
data_location_mean = data_location.groupby(['zipcode'])['lat','long','estimated_cost'].mean()
Sa ordinaryong mga dapit sa siyudad (labaw pa sa 2 km gikan sa sentro sa siyudad) - ang kasagaran nga gibanabana nga gasto sa aplikasyon sa pagtukod mao ang $50 ka libo.
Ang kasagaran nga gibanabana nga gasto sa sentro sa lungsod gibana-bana nga tulo ka pilo nga mas taas ($150 ka libo ngadto sa $400 ka libo) kay sa ubang mga dapit ($30-50 ka libo).
Dugang pa sa gasto sa yuta, tulo ka mga butang ang nagtino sa kinatibuk-ang gasto sa pagtukod sa balay: labor, materyales, ug bayad sa gobyerno. Kini nga tulo ka mga sangkap mas taas sa California kaysa sa ubang bahin sa nasud. Ang mga kodigo sa pagtukod sa California gikonsiderar nga pipila sa labing komprehensibo ug estrikto sa nasud (tungod sa linog ug mga regulasyon sa kinaiyahan), kasagaran nanginahanglan ug mas mahal nga mga materyales ug trabaho.
Pananglitan, ang gobyerno nagkinahanglan sa mga magtutukod sa paggamit sa mas taas nga kalidad nga mga materyales sa pagtukod (mga bintana, insulasyon, pagpainit ug mga sistema sa pagpabugnaw) aron makab-ot ang taas nga mga sumbanan sa kahusayan sa enerhiya.
Gikan sa kinatibuk-ang estadistika sa kasagarang gasto sa aplikasyon sa permiso, duha ka lokasyon ang nag-una:
- Bahandi Island - usa ka artipisyal nga isla sa San Francisco Bay. Ang kasagaran nga gibanabana nga gasto sa usa ka permit sa pagtukod kay $6,5 milyon.
- Baybayon sa Misyon β (populasyon 2926) Ang kasagarang gibanabana nga gasto sa usa ka building permit maoy $1,5 milyones.
Sa tinuud, ang taas nga kasagaran nga aplikasyon sa niining duha nga mga lugar adunay kalabotan nga adunay pinakagamay nga gidaghanon sa mga aplikasyon alang niining mga lokasyon sa koreyo (145 ug 3064 matag usa, ang pagtukod sa isla limitado kaayo), samtang alang sa uban nga mga postal code - XNUMXug ang panahon nga 1980-2019 nakadawat ug gibana-bana nga 1300 ka aplikasyon kada tuig (total sa aberids nga 30 -50 ka libo nga mga aplikasyon alang sa tibuok nga panahon).
Sumala sa parameter nga "gidaghanon sa mga aplikasyon", ang usa ka hingpit nga parehas nga pag-apod-apod sa gidaghanon sa mga aplikasyon matag postal code sa tibuuk nga lungsod mamatikdan.
Estadistika sa kinatibuk-ang gidaghanon sa mga aplikasyon sa bulan ug adlaw
Ang kinatibuk-ang estadistika sa kinatibuk-ang ihap sa mga aplikasyon sa bulan ug adlaw sa semana tali sa 1980 ug 2019 nagpakita nga Ang pinakahilom nga mga bulan alang sa departamento sa pagtukod mao ang mga bulan sa tingpamulak ug tingtugnaw. Sa parehas nga oras, ang kantidad sa mga pamuhunan nga gipiho sa mga aplikasyon magkalainlain ug magkalainlain sa matag bulan usahay (tan-awa usab ang βKalihokan sa konstruksyon depende sa panahonβ). Lakip sa mga adlaw sa semana, sa Lunes ang load sa departamento mao ang gibana-bana nga 20% ubos pa kay sa ubang mga adlaw sa semana.
months = [ 'January', 'February', 'March', 'April', 'May','June', 'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December' ]
data_month_count = data_month.groupby(['permit_creation_date']).count().reindex(months)
Samtang ang Hunyo ug Hulyo halos parehas sa mga termino sa gidaghanon sa mga aplikasyon, sa mga termino sa kinatibuk-ang gibanabana nga gasto ang kalainan moabot sa 100% (4,3 bilyon sa Mayo ug Hulyo ug 8,2 bilyon sa Hunyo).
data_month_sum = data_month.groupby(['permit_creation_date']).sum().reindex(months)
Ang kaugmaon sa industriya sa pagtukod sa San Francisco, pagtagna sa kalihokan pinaagi sa mga sumbanan.
Sa katapusan, atong itandi ang construction activity chart sa San Francisco sa Bitcoin price chart (2015-2018) ug ang gold price chart (1940 - 1980).
Sumbanan (gikan sa English nga sumbanan - modelo, sample) - sa teknikal nga pag-analisa ang lig-on nga nagbalikbalik nga mga kombinasyon sa presyo, gidaghanon o datos sa timailhan gitawag. Ang pag-analisa sa sumbanan gibase sa usa sa mga axiom sa teknikal nga pag-analisa: "nagbalikbalik ang kasaysayan sa kaugalingon" - gituohan nga ang gibalikbalik nga mga kombinasyon sa datos nagdala sa parehas nga sangputanan.
Ang nag-unang sumbanan nga makita sa tinuig nga tsart sa kalihokan mao ang Kini usa ka "Ulo ug Abaga" nga sumbanan sa pagbag-o sa uso. Ginganlan sa ingon tungod kay ang tsart morag ulo sa tawo (peak) ug mga abaga sa mga kilid (gamay nga mga taluktok). Kung gibuak sa presyo ang linya nga nagdugtong sa mga trough, ang sumbanan giisip nga kompleto ug ang paglihok lagmit nga paubos.
Ang mga paglihok sa kalihokan sa industriya sa pagtukod sa San Francisco hapit hingpit nga nahiuyon sa pagtaas sa presyo sa bulawan ug bitcoin. Ang makasaysayanong pasundayag niining tulo ka mga tsart sa presyo ug kalihokan nagpakita sa talagsaong mga pagkaparehas.
Aron makatagna sa pamatasan sa merkado sa pagtukod sa umaabot, gikinahanglan nga kuwentahon ang correlation coefficient sa matag usa niining duha ka uso.
Duha ka random variables ang gitawag nga correlated kung ang ilang correlation moment (o correlation coefficient) lahi sa zero; ug gitawag nga wala'y kalambigitan nga gidaghanon kung ang ilang panag-uban nga panahon mao ang zero.
Kung ang resulta nga bili mas duol sa 0 kay sa 1, nan walay punto sa paghisgot mahitungod sa usa ka tin-aw nga sumbanan. Kini usa ka komplikado nga problema sa matematika, nga mahimong makuha sa mga tigulang nga kauban nga mahimong interesado niini nga hilisgutan.
Kung! dili siyentipikanhon! tan-awa ang hilisgutan sa dugang nga pag-uswag sa industriya sa konstruksyon sa San Francisco: kung ang sumbanan magpadayon nga motakdo sa presyo sa Bitcoin, nan sumala niining pesimistikong kapilian β Ang paggawas sa krisis sa industriya sa konstruksyon sa San Francisco dili sayon ββsa diha-diha nga post-crisis period.
Uban sa usa ka labaw nga "malaumon" nga kapilian pag-uswag, ang balik-balik nga exponential nga pagtubo sa industriya sa konstruksyon posible kung ang kalihokan dinhi nagsunod sa senaryo nga "presyo sa bulawan". Sa kini nga kaso, sa 20-30 ka tuig (posible sa 10), ang sektor sa konstruksyon mag-atubang sa usa ka bag-ong pagdagsang sa trabaho ug kalamboan.
Akong tan-awon pag-ayo ang mga indibidwal nga sektor sa konstruksyon (pag-ayo sa mga atop, kusina, pagtukod sa hagdanan, banyo, kung adunay ka bisan unsang mga sugyot sa mga industriya o uban pang datos - palihug isulat sa mga komento) ug itandi ang inflation alang sa indibidwal nga mga matang sa trabaho fixed rates sa mortgage loan ug ang ganansya sa gobyerno US bonds (Fixed Mortgage Rates & US Treasury Yield).
Link sa ikaduhang bahin:
Link sa Jupyter Notebook:
Palihug, sa mga kauban ni Kaggle, hatagi ang Notebook og dugang (Salamat!).
(Ang mga komento ug pagpatin-aw sa code idugang sa ulahi sa Notebook)
Link sa English nga bersyon:
Kung nalingaw ka sa akong sulud, palihug ikonsiderar ang pagpalit kanako og kape.
salamat sa imong suporta!
Ang mga rehistradong tiggamit lamang ang makaapil sa survey. , walay sapayan.
Unsa man ang umaabot alang sa industriya sa konstruksyon sa San Francisco?
-
66,7%Ang sektor sa pagtukod mas lagmit nga mosunod sa dalan sa Bitcoin2
-
0,0%Ang sektor sa konstruksyon mahimong mosunod sa dalan sa mga presyo sa bulawan0
-
0,0%Gipaabot sa sektor ang hype sa sunod nga 10 ka tuig0
-
33,3%Ang pag-uswag sa sektor dili subay sa mga sumbanan1
3 ka tiggamit ang miboto. 6 ka tiggamit ang nag-abstain.
Source: www.habr.com