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title: "SINTA"
author: "Dirección Nacional de Mercados y Estadística"
output:
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# Fuentes de datos e indicadores en turismo
## Sistema de Información Turística de la Argentina
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### Dirección Nacional de Mercados y Estadística<br>Subsecretaría de Desarrollo Estratégico
```{r, echo=FALSE}
library(xaringanExtra)
# LOGO COLOR EN PAGs INTERNAS
xaringanExtra::use_logo(image_url = "https://tableros.yvera.tur.ar/recursos/logos_institucionales/escudo_mdtyd_color.png",
position = css_position(top = "1em", right = "1em"),
height = "20%", width = "20%")
# BARRA DE PROGRESO DE PRESENTACION
xaringanExtra::use_progress_bar(color = comunicacion::dnmye_colores("cian"))
# LAPIZ
xaringanExtra::use_scribble()
# EXPLORADOR DE SLIDES
xaringanExtra::use_tile_view()
# HABILITAR WEBCAM
xaringanExtra::use_webcam()
```
```{r dnmye_theme, include=FALSE, warning=FALSE, eval=TRUE}
library(xaringanthemer) #EVAL FALSE
library(comunicacion)
style_mono_light(outfile = "dnmye_theme.css", # CSS FILE
# FONTS
header_font_google = google_font('Encode Sans'),
text_font_google = google_font('Roboto'),
code_font_google = google_font('IBM Plex Mono'),
# COLORES
base_color = dnmye_colores("cian"),
code_inline_color = dnmye_colores("rosa"),
inverse_link_color = "#3B4449",
background_color = "#FFFFFF",
title_slide_background_image = "escudo_mintur_blanco.png",
title_slide_background_position = "95% 5%",
title_slide_background_size = "200px", footnote_color = "#3B4449", link_color = "3B4449",text_slide_number_font_size = "16px"
)
```
```{r setup, include=FALSE}
options(htmltools.dir.version = FALSE)
knitr::opts_chunk$set(
fig.width=9, fig.height=3.5, fig.retina=3,
out.width = "100%",
cache = FALSE,
echo = FALSE,
message = FALSE,
warning = FALSE,
fig.show = TRUE,
hiline = TRUE
)
```
```{css, echo=FALSE}
div.my-footer {
background-color: white;
position: absolute;
bottom: 0px;
left: 0px;
height: 40px;
width: 100%;
}
div.my-footer span {
font-size: 16px;
color: #3B4449;
position: absolute;
left: 15px;
bottom: 6px;
}
```
---
layout: true
<div class="my-footer"><span>DIRECCIÓN NACIONAL DE MERCADOS Y ESTADÍSTICA <a href="https://yvera.tur.ar/sinta"> - <b>www.yvera.tur.ar/sinta</a></b></span></div>
---
---
---
---
# Fuentes de datos
- Operativos estadísticos
- Registros administrativos
- Otras fuentes alternativas
---
class: inverse center middle
# TURISMO INTERNO
---
# EVyTH
.pull-left[
- **Fuente**: Encuesta de Viajes y Turismo de los Hogares (EVyTH).
- **Resumen**: evolución de los viajes realizados por los hogares argentinos, características de los viajes y de los turistas. Encuesta en grandes aglomerados urbanos.
- **Indicadores**: acceso al turismo, turistas y excursionistas, gasto turístico, motivo del viaje, pernoctes y estadía, origen y destino, alojamiento, transporte, organización del viaje, actividades realizadas, entre otros.
- **Disponible**: datos abiertos (microdatos + recursos), informe, reporte.
]
.pull-right[
```{r echo=FALSE}
knitr::include_graphics("imgs/datos2.png")
```
]
---
### EVyTH
#### Visitantes por trimestre y provincia de destino
```{r fig.align='center'}
# library(tidyverse)
# library(glue)
# library(ggbump)
# library(colorspace)
# library(ggtext)
# library(ggforce)
# library(ggthemes)
# library(comunicacion)
#
# ### Descargo base del portal
# url <- "http://datos.yvera.gob.ar/dataset/b5819e9b-5edf-4aad-bd39-a81158a2b3f3/resource/8c663c32-fee2-4a57-a918-7ab0f3819624/download/evythmicrodatos.txt"
#
# evyth <- read.table(file = url, sep = ",", header = T)
#
#
# ### Descargo diccionario de registro
# url <- "http://datos.yvera.gob.ar/dataset/b5819e9b-5edf-4aad-bd39-a81158a2b3f3/resource/20e2c018-a2ee-4d97-9c67-a4303f669255/download/evyth_diccionario_registro.txt"
#
# diccionario <- read.table(file = url, sep = ",", header = T)
#
#
# ### Armo diccionario de aglomerados
# diccionario <- diccionario %>%
# filter(variable %in% c("aglomerado_origen", "provincia_destino") & !is.na(opcion))
#
#
# ### Pego etiqueta de aglomerados en base de microdatos
# evyth <- evyth %>%
# left_join(diccionario %>%
# filter(variable == "aglomerado_origen") %>%
# select("aglomerado_cod" = opcion, "aglomerado_etiq" = descripcion),
# by = c("aglomerado_origen" = "aglomerado_cod")) %>%
# left_join(diccionario %>%
# filter(variable == "provincia_destino") %>%
# select("provincia_dest_cod" = opcion, "provincia_dest_etiq" = descripcion),
# by = c("provincia_destino" = "provincia_dest_cod"))
#
#
# # Defino el trimestre como el último disponible del último año disponible
# ano <- max(evyth$anio)
# trim <- 4
#
# # Defino paleta de colores
# categorias_cant <- length(unique(evyth$provincia_dest_etiq))
# armo_paleta <- colorRampPalette(unname(dnmye_colores()))
#
# theme_titulos <- function() {
# theme(plot.title = element_text(size = 20, color = "grey", face = "bold"),
# plot.subtitle = element_text(size = 16, face = "bold"),
# plot.caption = element_text(size = 12))
# }
#
# # Armo tabla de datos
# tabla_rank_prov_destino <- evyth %>%
# filter(anio %in% c(2019, 2020, 2021, 2022) & trimestre == trim) %>%
# group_by(provincia_dest_etiq, anio) %>%
# summarise(personas = sum(pondera)) %>%
# arrange(-personas, .by_group = T) %>% ungroup() %>%
# group_by(anio) %>%
# mutate(rank = rank(-personas, ties.method = "random"),
# anio = as.numeric(anio)) %>%
# ungroup()
#
# # Armo visualización
# ggplot(data = tabla_rank_prov_destino, aes(anio, rank, color = provincia_dest_etiq)) +
# geom_point(size = 5) +
# geom_text(data = tabla_rank_prov_destino %>% filter(anio == min(anio)),
# aes(x = anio - .1, label = paste0(provincia_dest_etiq, " (", format(personas, big.mark = ".", decimal.mark = ",", digits = 1), ")")),
# size = 3.4, hjust = 1) +
# geom_text(data = tabla_rank_prov_destino %>% filter(anio == max(anio)),
# aes(x = anio + .1, label = paste0(provincia_dest_etiq, " (", format(personas, big.mark = ".", decimal.mark = ",", digits = 1), ")")),
# size = 3.4, hjust = 0) +
# geom_bump(size = 1, smooth = 4, alpha = 0.9) +
# scale_x_continuous(limits = c(2017.4, 2023.7),
# breaks = seq(2019,2022)) +
# scale_y_reverse(breaks = seq(0, max(tabla_rank_prov_destino$rank), by = 1)) +
# labs(
# #title = "RANKING PROVINCIAL",
# subtitle = glue::glue("Trimestre {trim}, años 2019 a 2022"),
# y = "",
# x = NULL,
# caption = "Fuente: Encuesta de Viajes y Turismo de los Hogares - DNMyE") +
# scale_color_manual(values = darken(armo_paleta(categorias_cant), amount = 0.1, space = "combined")) +
# theme_minimal() +
# theme_titulos() +
# theme(legend.position = "none",
# panel.grid = element_blank(),
# axis.text.x = element_text(size = 12, vjust = 5),
# axis.text.y = element_blank())
#
# ggsave("imgs/clases_unlp/evyth_destinos_bump.png", width = 12, height = 5)
knitr::include_graphics("imgs/clases_unlp/evyth_destinos_bump.png")
```
---
### EVyTH
#### Participación según quintil de ingreso
```{r out.width='60%', fig.align='center'}
# quintil <- evyth %>%
# filter(anio %in% c(seq(2019,2022))) %>%
# mutate(categorias = case_when(quintil_pcf_visitante == 1 ~ "Quintil 1",
# quintil_pcf_visitante == 2 ~ "Quintil 2",
# quintil_pcf_visitante == 3 ~ "Quintil 3",
# quintil_pcf_visitante == 4 ~ "Quintil 4",
# quintil_pcf_visitante == 5 ~ "Quintil 5")) %>%
# mutate(categorias = fct_relevel(categorias, "Quintil 1","Quintil 2", "Quintil 3", "Quintil 4", "Quintil 5")) %>%
# group_by(anio,categorias) %>%
# summarise(n = sum(pondera)) %>%
# ungroup() %>%
# group_by(anio) %>%
# mutate(participacion = n/sum(n)) %>%
# ungroup() %>%
# mutate(anio = as.character(anio))
#
# ggplot(data = quintil) +
# geom_col(aes(categorias, participacion, fill= anio, group = anio),
# position = position_dodge()) +
# scale_fill_dnmye() +
# hrbrthemes::scale_y_percent(limits = c(0, 0.5)) +
# labs(x = "", y = "Participación %", fill = "Año") +
# theme_minimal() +
# theme(legend.position = "bottom")
#
# ggsave("imgs/clases_unlp/evyth_quintil.png", height = 5)
knitr::include_graphics("imgs/clases_unlp/evyth_quintil.png")
```
---
### EVyTH
#### Análisis de tipologías de turismo
.pull-left[
Según la EVyTH, se consideran las siguientes actividades de naturaleza:
- Visitaron espacios rurales como estancias, granjas, etc.
- Visitaron parques nacionales o provinciales, reservas, etc.
- Hicieron esquí, snowboard, u otro deporte de nieve.
- Realizaron deportes de aventura como mountain bike, montañismo, rafting, travesías, ala delta, etc.
- Otras actividades en espacios abiertos y naturales.
[Informe de turismo naturaleza](https://tableros.yvera.tur.ar/recursos/biblioteca/perfil_naturaleza.pdf)
]
.pull-right[
```{r}
knitr::include_graphics("imgs/clases_unlp/evyth_naturaleza.png")
```
]
---
# Previaje
- **Fuente**: Previaje.
- **Resumen**: datos correspondientes a los registros del programa Previaje.
- **Indicadores**: prestadores inscriptos y comprobantes por sector, viajes realizados (provincia de origen y destino), perfil de beneficiarios, gasto del crédito, para cada edición.
- **Disponible**: datos abiertos.
---
### Previaje
<br>
.pull-left[
]
.pull-right[
]
---
# CUHC
- **Fuente**: Certificado Único Habilitante para Circulación (CUHC).
- **Resumen**: certificados emitidos para ir de vacaciones durante la pandemia.
- **Indicadores**: cantidad de certificados y personas, por fecha, origen y destino, duración del viaje.
- **Disponible**: datos abiertos.
```{r out.width='60%', fig.align='right'}
# library(tidyverse)
# certificados <- read_csv("http://datos.yvera.gob.ar/dataset/fdd18127-d54c-45bc-946d-5ceb445a2f32/resource/ed645552-8ba6-4d3c-914d-e4e89f0757af/download/certificados-personas-por-fecha-ingreso.csv")
#
# options(scipen = 9)
#
# ggplot(data = certificados, aes(fecha_ingreso, cantidad_personas)) +
# geom_line(color = comunicacion::dnmye_colores("purpura"), linewidth =1.2) +
# geom_point(color = comunicacion::dnmye_colores("purpura"), size = 2.4) +
# scale_x_date(date_breaks = "7 days",
# date_labels = "%d-%b-%Y") +
# labs(title = "Personas por fecha de ingreso", y = "", x = "") +
# theme_minimal() +
# theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))
#
# ggsave("imgs/clases_unlp/serie_verano.png", width = 10, height = 5)
knitr::include_graphics("imgs/clases_unlp/serie_verano.png")
```
---
# Turismo Social
- **Fuente**: Observatorio de Turismo Social (OTS).
- **Resumen**: registros de las Unidades Turísticas (UT) de Chapadmalal y Embalse.
- **Indicadores**: solicitudes y pernoctes por provincia de origen, tipo de plan y UT.
- **Disponible**: datos abiertos.
```{r out.width='70%', fig.align='right'}
# library(tidyverse)
#
# chapadmalal <- read_csv("http://datos.yvera.gob.ar/dataset/453b2446-f93b-440e-9f51-f6471c57259a/resource/fa9c82f3-ee51-4f62-bce7-cb9c399b3369/download/pernoctes_solicitudes_chapadmalal.csv") %>%
# mutate(ut = "Chapadmalal")
# embalse <- read_csv("http://datos.yvera.gob.ar/dataset/453b2446-f93b-440e-9f51-f6471c57259a/resource/6b7b7d1c-bc9e-4f00-9012-7e5a44ac88c1/download/pernoctes_solicitudes_embalse.csv") %>%
# mutate(ut = "Embalse")
#
# data <- rbind(chapadmalal, embalse) %>%
# group_by(indice_tiempo, ut) %>%
# summarise(cantidad_pernoctes = sum(cantidad_pernoctes),
# cantidad_solicitudes = sum(cantidad_solicitudes)) %>%
# ungroup()
#
# options(scipen = 99)
#
# data %>%
# ggplot() +
# geom_line(aes(indice_tiempo, cantidad_pernoctes, color = ut), linewidth = 1.2) +
# geom_point(aes(indice_tiempo, cantidad_pernoctes, color = ut), size = 2.4) +
# comunicacion::scale_color_dnmye() +
# scale_x_continuous(n.breaks = 13) +
# theme_minimal() +
# labs(y= "Pernoctes", x = "Año", color = "Unidad Turística")
#
# ggsave("imgs/clases_unlp/serie_social.png", width = 12, height = 5, bg ="white")
knitr::include_graphics("imgs/clases_unlp/serie_social.png")
```
---
class: inverse center middle
# TURISMO INTERNACIONAL
---
# Turismo Internacional
- **Fuente**: Encuesta de Turismo Internacional (ETI).
- **Resumen**: caracterización del turismo receptivo y emisivo. Se realiza en 6 puntos de ingreso/egreso del país.
- **Indicadores**: turistas y excursionistas, pernoctes, estadía, motivo de viaje, duración, destino/s, tipo de alojamiento, lugar de residencia, grupo familiar, gasto, entre otros.
- **Disponible**: datos abiertos, informe, tablero y reporte.
---
### ETI
.pull-left[
]
.pull-right[
]
---
### ETI
#### Análisis de tipologías de turismo
.pull-left[
Según la ETI, se pueden consideran las siguientes actividades:
- Turismo aventura.
- Actividades de baja dificultad en medios naturales.
- Visita a parques nacionales.
- Actividades en la nieve.
[Informe de turismo naturaleza](https://tableros.yvera.tur.ar/recursos/biblioteca/perfil_naturaleza.pdf)
]
.pull-right[
]
---
### Turismo Internacional
- **Fuente**: Dirección Nacional de Migraciones (DNM).
- **Resumen**: registros migratorios de pasos fronterizos en todo el país.
- **Indicadores**: visitantes (a partir de pasajeros), paso, medio de transporte, género, edad y nacionalidad.
- **Disponible**: datos abiertos, informe, tablero y reporte.
```{r}
# library(tidyverse)
# library(herramientas)
# library(lubridate)
# library(ggtext)
# library(glue)
#
# turismo_internacional_vias <- read_file_srv("/srv/DataDNMYE/imet/serie_ti_vias.csv")
#
# data_grafico_2 <- turismo_internacional_vias %>%
# filter(year >=2019 ) %>%
# pivot_longer(cols = c(3:length(.)), names_to = "indicador", values_to = "n") %>%
# filter(str_detect(string = indicador, pattern = "total", negate = T)) %>%
# mutate(direccion = case_when(str_detect(indicador, "emisivo") ~ "emisivo", T ~ "receptivo"),
# month = str_pad(month, 2, "left", 0),
# period = ymd(as.character(glue::glue("{year}/{month}/01")))) %>%
# select(- c(year, month, indicador)) %>%
# group_by(direccion, period) %>%
# summarise(n = sum(n), .groups = "drop") %>%
# pivot_wider(names_from = "direccion",
# values_from = "n") %>%
# mutate(balanza = receptivo - emisivo,
# balanza_color = case_when(balanza > 0 ~ "superavit", TRUE ~ "deficit"),
# across(where(is.numeric), .fns = ~ ./1000)) # MILES
#
# cols_arg <- "#37BBED" # Celeste Institucional
#
# # Secundarios
# cols_arg2 <- c("#EE3D8F", # "ROJO"
# "#50B8B1", # "VERDE"
# "#F7941E","#FFD100","#D7DF23", "#9283BE")
# # GRAFICO
# ggplot(data_grafico_2) +
# geom_hline(yintercept = 0, color = "grey", alpha =0.7, size = 0.5) +
# geom_line(aes(period, emisivo),
# size = 1, color = cols_arg2[6], alpha = .5) +
# geom_point(aes(period, emisivo),
# size = 1.1, color = cols_arg2[6]) +
# geom_line(aes(period, receptivo),
# size = 1, color = cols_arg, alpha = .5) +
# geom_point(aes(period, receptivo),
# size = 1.1, color = cols_arg) +
# geom_col(aes(period, balanza, fill = balanza_color)) +
# scale_fill_manual(values = c("deficit" = cols_arg2[1],
# "superavit" = cols_arg2[2])) +
# scale_x_date(date_breaks = "1 months",
# date_labels = "%b%y",
# expand = c(0,10)) +
# scale_y_continuous(breaks = seq(-1200, 2000, by = 400),
# labels = scales::number_format(big.mark = ".",decimal.mark = ",")) +
# theme_minimal() +
# theme(legend.position = "none",
# plot.title = element_markdown(size = 14, face = "bold"),
# plot.subtitle = element_markdown(size = 12, face = "bold"),
# plot.caption = element_markdown(size = 10),
# axis.text.x = element_text(size = 10, angle = 90),
# axis.text.y = element_text(size = 10),
# panel.grid.major = element_line(colour="grey90",size = rel(0.5)),
# panel.grid.minor = element_blank())+
# labs(title = "EVOLUCIÓN MENSUAL DEL TURISMO INTERNACIONAL",
# x="",y="",
# subtitle = glue("enero 2019-mayo 2023.<span style='color:#37BBED'>receptivo</span>, <span style='color:#9283BE'>emisivo</span> y balanza, en miles de viajes de turistas (<span style='color:#EE3D8F'>déficit</span>/<span style='color:#50B8B1'>superávit</span>)"),
# caption = "**Fuente:** DNMyE en base a Dirección Nacional de Migraciones y Encuesta de Turismo Internacional (INDEC y DNMyE)")
#
# ggsave("imgs/clases_unlp/tur_internacional.png", width = 12, height = 6)
```
---
### Turismo Internacional
```{r out.width='90%'}
knitr::include_graphics("imgs/clases_unlp/tur_internacional.png")
```
---
### Turismo Internacional
```{r out.width='80%'}
knitr::include_graphics("imgs/clases_unlp/dnm_transporte.png")
```
---
class: inverse center middle
# SECTOR HOTELERO
---
### EOH
- **Fuente**: Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH).
- **Resumen**: medición del impacto del turismo internacional e interno en los establecimientos hoteleros y para-hoteleros del país. 49 localidades turísticas relevadas.
- **Indicadores**: viajeros hospedados, pernoctes, estadía promedio, tasa de ocupación, facturación, tarifas, ingresos, puestos de trabajo.
- **Disponible**: datos abiertos, informe y reporte.
---
### EOH
```{r}
# library(tidyverse)
# library(directlabels)
# pernoc_eoh <- read_csv("http://datos.yvera.gob.ar/dataset/93db331e-6970-4d74-8589-c1223ac9c282/resource/86098160-840e-4191-a0fc-b3923bf2b0b0/download/pernoctes-residentes-y-no-residentes.csv") %>%
# #filter(origen_viajeros == "Residentes") %>%
# mutate(anio = substr(indice_tiempo,1,4))
# pernoc_mes <- pernoc_eoh %>%
# group_by(indice_tiempo,anio) %>%
# summarise(pernoctes = sum(pernoctes)) %>%
# group_by(anio) %>%
# mutate(part = pernoctes/sum(pernoctes)) %>%
# ungroup() %>%
# filter(!anio %in% c(2020,2021)) %>%
# mutate(mes = as.Date(glue("2020-{substr(indice_tiempo,6,7)}-01")))
# stats_eoh <- pernoc_mes %>%
# group_by(mes) %>%
# filter(anio <= 2019) %>%
# mutate(max = max(pernoctes),
# min=min(pernoctes),
# avg = mean(pernoctes))
# grafico_estacionalidad_eoh <- pernoc_mes %>%
# filter(anio == 2021) %>%
# ggplot(., aes(x=mes,y=pernoctes,group=as.factor(anio),color=as.factor(anio)))+
# geom_ribbon(data= stats_eoh,aes(x = mes, ymax = max, ymin = min),color="lightgrey",alpha = 0.05,fill = "grey")+
# geom_line(size=3)+
# geom_point(size=3)+
# scale_color_manual(values=c(comunicacion::dnmye_colores(5),
# comunicacion::dnmye_colores(3)))+
# #geom_point()+
# geom_line(data= stats_eoh,aes(x=mes,y=avg),color=comunicacion::dnmye_colores(1))+
# geom_point(data= stats_eoh,aes(x=mes,y=avg),color=comunicacion::dnmye_colores(1))+
# scale_y_continuous(labels = scales::number_format(scale = 1/1e+6,suffix = "M"))+
# geom_dl(aes(label = anio), method = list(dl.combine( "last.points")), cex = 0.8)+
# #scale_x_continuous(labels = scales::date_format(format = "%b"))+
# labs(x="",y="",title="Pernoctaciones en hoteles y parahoteles por mes",
# subtitle = "",
# caption="Fuente: DNMyE en base a Encuesta de Ocupación Hotelera")+
# annotate("curve", x = as.Date("2020-04-01"), xend=as.Date("2020-05-01"),yend=pull(unique(stats_eoh[stats_eoh$mes == as.Date("2020-05-01"),"max"]))*1.67,
# y =pull(unique(stats_eoh[stats_eoh$mes == as.Date("2020-04-01"),"max"]))*.95 ,
# curvature = -.3,
# color = "grey",size=1) +
# annotate(geom = "text",
# x = as.Date("2020-05-01"),
# y = pull(unique(stats_eoh[stats_eoh$mes == as.Date("2020-05-01"),"max"]))*1.67,
# label = "Rango 2007-2019" ,
# hjust = "left", size = 4,
# color = "darkgrey")+
# annotate("curve", x = as.Date("2020-02-01"), xend=as.Date("2020-03-01"),yend=pull(unique(stats_eoh[stats_eoh$mes == as.Date("2020-02-01"),"avg"]))*1.15,
# y =pull(unique(stats_eoh[stats_eoh$mes == as.Date("2020-02-01"),"avg"])) ,
# curvature = -.3,
# color = comunicacion::dnmye_colores(1),
# size=1) +
# annotate(geom = "text",
# x = as.Date("2020-03-01"),
# y = pull(unique(stats_eoh[stats_eoh$mes == as.Date("2020-02-01"),"avg"]))*1.15,
# label = "Promedio 2007-2019" ,
# hjust = "left",
# color = comunicacion::dnmye_colores(1),
# size=4)+
# scale_x_date(date_breaks = "1 month",
# date_labels = "%b"#,
# #expand = c(0,2)
# )+
# theme_minimal()+
# coord_cartesian(clip = "off")+
# theme(legend.position = "none",
# plot.title = element_markdown(face="bold"),
# plot.subtitle = element_markdown(),
# axis.text.x = element_text(size = 12),
# axis.text.y = element_text(size = 12),
# text = element_text(family = "Encode Sans"),
# panel.grid.minor = element_blank()
# )
# grafico_estacionalidad_eoh
#
# ggsave("imgs/clases_unlp/eoh_estacionalidad.png", width = 12, height = 6)
```
```{r out.width='80%', fig.align='center'}
knitr::include_graphics("imgs/clases_unlp/eoh_estacionalidad.png")
```
---
### EOH
```{r out.width='80%', fig.align='center'}
knitr::include_graphics("imgs/clases_unlp/eoh_destinos_es.png")
```
[Informe de estacionalidad](https://tableros.yvera.tur.ar/recursos/biblioteca/estacionalidad_turismo.pdf)
---
### EOH
```{r out.width='80%', fig.align='center'}
knitr::include_graphics("imgs/clases_unlp/eoh_origen.png")
```
---
### PUNA
- **Fuente**: Padrón Único Nacional de Alojamiento (PUNA).
- **Resumen**: alojamientos turísticos registrados en todo el país (hoteleros, parahoteleros y otros colectivos).
- **Indicadores**: establecimientos, plazas, unidades y habitaciones, ubicación, cadena hotelera, categoría, clasificación y tipo.
- **Disponible**: datos abiertos y tablero.
```{r}
# library(tidyverse)
# library(gt)
#
# puna <- herramientas::read_file_srv("puna/serie_puna.csv") %>%
# filter(anio == 2021) %>%
# mutate(region = case_when(region == "Cordoba" ~ "Córdoba",
# str_detect(region, "Ciudad") ~ "Ciudad Autónoma de Buenos Aires",
# TRUE ~ region)) %>%
# herramientas::etiquetar_provincia(provincia) %>%
# mutate(provincia_nombre = case_when(
# str_detect(provincia_nombre, "Tierra") ~ "Tierra del Fuego",
# TRUE ~ provincia_nombre)
# )
#
# plazas2021 <- sum(puna$plazas)
#
# ranking_loc <- puna %>%
# group_by(provincia_nombre, localidad) %>%
# summarise(plazas = sum(plazas)) %>%
# ungroup() %>%
# slice_max(plazas, n = 20) %>%
# mutate(rank = rank(-plazas),
# participacion = plazas/plazas2021,
# localidad = str_replace(localidad, "Ciudad Autonoma de Buenos Aires",
# "Ciudad Autónoma de Buenos Aires")) %>%
# select(-provincia_nombre)
#
# tabla <- ranking_loc %>%
# select(rank, localidad, plazas, participacion) %>%
# gt() %>%
# cols_label(
# rank = md("**Ranking**"),
# localidad = md("**Localidad**"),
# plazas = md("**Plazas**"),
# participacion = md("**Participación %**")
# ) %>%
# fmt_number(columns = 3, decimals = 0, dec_mark = ",", sep_mark = ".") %>%
# fmt_percent(columns = 4, decimals = 1, dec_mark = ",", sep_mark = ".") %>%
# cols_align(
# align = "center",
# columns = c(rank, plazas, participacion)) %>%
# opt_table_font(
# font = "Encode Sans"
# ) %>%
# tab_source_note(
# source_note = md(
# "**Fuente**: DNMyE en base a datos del PUNA")
# ) %>%
# tab_options(table.font.size = 11,
# data_row.padding = px(2))
#
# gtsave(tabla, "imgs/clases_unlp/tabla_puna_loc.png")
```
---
### PUNA
```{r out.width='40%', fig.align='center'}
knitr::include_graphics("imgs/clases_unlp/tabla_puna_loc.png")
```
---
### PUNA
```{r out.width='65%', fig.align='center'}
knitr::include_graphics("imgs/clases_unlp/tabla_gt_puna.png")
```
[Documento de trabajo PUNA](https://tableros.yvera.tur.ar/recursos/biblioteca/dt10_puna.pdf)
---
class: inverse center middle
# ÁREAS PROTEGIDAS
---
### APN
- **Fuente**: Administración de Parques Nacionales (APN).
- **Resumen**: registros de ingresos a 37 parques de todo el país.
- **Indicadores**: visitantes por parque, residencia.
- **Disponible**: datos abiertos, informe y reporte.
```{r}
# library(tidyverse)
# library(ggtext)
# library(herramientas)
# library(lubridate)
# library(glue)
#
# parques_nacionales <- read_file_srv("/srv/DataDNMYE/areas_protegidas/areas_protegidas_nacionales/pivot_pn.xlsx", sheet= 2) %>%
# select(1:7) %>%
# filter(parque_nacional != "nahuel huapi") %>%
# mutate(Mes = str_to_title(Mes),
# parque_nacional = ifelse(parque_nacional == "nahuel huapi 3p", "nahuel huapi", parque_nacional)) %>%
# left_join(., data.frame(Mes = c("Enero","Febrero","Marzo","Abril","Mayo","Junio","Julio","Agosto","Septiembre","Octubre","Noviembre","Diciembre"), month = c(1:12)))
#
# datos_grafico1 <- parques_nacionales %>%
# filter(anio >= 2019 & anio < 2023) %>%
# mutate(fecha = ym(glue::glue("{anio}-{month}"))) %>%
# group_by(residencia,fecha) %>%
# summarise(visitantes = sum(visitantes,na.rm = T)) %>% ungroup() %>%
# mutate(visitantes = round(visitantes/1000, 0))
#
# #Calculo totales para agreagar al gráfico
# totales <- datos_grafico1 %>% group_by(fecha) %>%
# summarise(total = sum(visitantes)) %>% ungroup()
#
# cols_arg2 <- c("#EE3D8F", # "ROJO"
# "#50B8B1", # "VERDE"
# "#F7941E","#FFD100","#D7DF23", "#9283BE")
#
# #Gráfico 1 - evolución de visitas según residencia
# datos_grafico1 %>%
# mutate(residencia = factor(residencia, levels = c("residentes","no residentes"))) %>%
# ggplot() +
# geom_hline(yintercept = 0, color = "grey", size = 0.8) +
# geom_area(aes(fecha, visitantes, fill = residencia), position = position_dodge(1), alpha = 0.8) +
# geom_line(data = totales, mapping = aes(fecha, total), size = 1, linetype = 1, colour = cols_arg2[2]) +
# geom_point(data = totales, mapping = aes(fecha, total), size = 3, colour = cols_arg2[2]) +
# geom_text(data = totales, aes(x = fecha, y = total, label = total),
# vjust = -1.6, size=2.5) +
# scale_fill_manual(values = c("residentes" = cols_arg2[6], "no residentes" = cols_arg2[1])) +
# scale_x_date(date_breaks = "1 months",
# date_labels = "%b%y",
# expand = c(.01,.01)) +
# scale_y_continuous(limits = c(0,900)) +
# theme_minimal() +
# #theme_imet() +
# theme(legend.position = "none",
# text = element_text(family = "Encode Sans Normal"),
# plot.title = element_markdown(size = 12),
# plot.subtitle = element_markdown(size = 11),
# plot.caption = element_text(size = 8, hjust = 0),
# axis.title.y = element_blank(),
# axis.text.y = element_markdown(size = 7),
# axis.text.x = element_markdown(size = 8, angle = 45, hjust = 1),
# panel.grid.minor.x = element_blank(),
# strip.placement = "outside"
# ) +
# labs(title = toupper("Evolución mensual de las visitas a parques nacionales según origen"),
# subtitle = tolower(glue("**en miles. enero 2019-diciembre 2022.** <span style='color:{cols_arg2[6]}'>**residentes**</span>**,** <span style='color:{cols_arg2[1]}'>**no residentes**</span> **y** <span style='color:{cols_arg2[2]}'>**total**</span> ")),
# x="", fill = "",
# caption = "Fuente: Dirección Nacional de Mercados y Estadística, Ministerio de Turismo y Deportes, en base a datos suministrados \npor la Dirección de Mercadeo de la Dirección Nacional de Uso Público de la Administración de Parques Nacionales.")
#
#
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### APN
```{r fig.align='center'}
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class: inverse center middle
# AGENCIAS DE VIAJES
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### Agencias de viajes
- **Fuente**: Dirección Nacional de Agencias de Viajes (DNAV).
- **Resumen**: registros de agencias habilitadas.
- **Indicadores**: cantidad de agencias, mercados, tipo de turismo, estudiantil.
- **Disponible**: tablero.
```{r out.width='50%', fig.align='right'}
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```
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# MOVILIDAD
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### Conectividad aérea
- **Fuente**: Administración Nacional de Aviación Civil (ANAC).
- **Resumen**: registros de movimientos aéreos en aeropuertos de todo el país a nivel diario.
- **Indicadores**: vuelos, asientos, pasajeros, clasificación del vuelo, ruta, empresa.
- **Disponible**: datos abiertos, reporte y tablero.
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### Conectividad aérea
```{r out.width='55%', fig.align='center'}
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### Conectividad aérea
```{r out.width='45%', fig.align='center'}
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### Crucerismo
- **Fuente**: DNM.
- **Resumen**: registros de los puestos de Buenos Aires, Madryn y Ushuaia.
- **Indicadores**: cruceristas por temporada, tipo de embarcación, puerto, grupo etario, género, residencia. Cantidad de cruceros por tipo, tempoarada y puerto.
- **Disponible**: informe y tablero.
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### Crucerismo
.pull-left[
```{r}
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```
]
.pull-right[
```{r}
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```
]
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### Crucerismo
```{r out.width='45%', fig.align='center'}
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class: inverse center middle
# ECONOMÍA
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### CST
- **Fuente**: Cuenta Satélite de Turismo (CST).
- **Resumen**: medición de la contribución del sector turístico a la economía y sus interrelaciones con el resto de las actividades.
- **Indicadores**: PBIDT, VABDT, VABIT, puestos de trabajo, participación en las exportaciones.
- **Disponible**: informe y tablas.
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### CST
```{r}
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### Empleo
- **Fuente**: Centro de Estudios para la Producción (CEP XXI).
- **Resumen**: medición del empleo en ramas turísticas.
- **Indicadores**: puestos de trabajo registrados, empleo por género y empresas.
- **Disponible**: reporte.
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### Empleo