Geografie dell'abitare

Come lavoriamo

Questa pagina integra la dashboard interattiva e i KPI aggiornati per leggere la pressione turistica nei quartieri di Napoli con una metodologia trasparente e replicabile.

Puoi esplorare la mappa, confrontare le metriche principali e leggere la logica di calcolo usata per gli indicatori mostrati.

KPI Logic

Metodologia di calcolo degli indicatori

KPI Base

Annunci AirBnB

Somma semplice della metrica n_airbnb su tutte le righe correnti: totale = SUM(n_airbnb).

Dataset coinvolti: ultimo dataset

Prezzo medio Airbnb

Media pesata di price_mean con pesi n_airbnb: media = SUM(price_mean * n_airbnb) / SUM(n_airbnb).

Dataset coinvolti: ultimo dataset

Canone medio OMI

Media pesata di Loc_m2 con pesi n_airbnb: media = SUM(Loc_m2 * n_airbnb) / SUM(n_airbnb).

Dataset coinvolti: ultimo dataset

Aggregazione totale cittadina dai quartieri

I KPI city-level sono ricavati aggregando prima i valori di tutti i quartieri nello stesso trimestre: somme sulle metriche additive (es. n_airbnb) e medie pesate sulle metriche di prezzo/quota usando n_airbnb come peso.

Dataset coinvolti: ultimo dataset (o coppie di periodi per le variazioni)

Annunci ogni 1.000 abitanti (intera città)

Densita cittadina sull'ultimo trimestre: (SUM(n_airbnb) / SUM(popolazione quartieri)) * 1000.

Dataset coinvolti: ultimo dataset

Applicazione CIN

Media pesata della quota share_cin con pesi n_airbnb, poi conversione in percentuale.

Dataset coinvolti: ultimo dataset

Regole di robustezza e fallback

Gestione valori non numerici con esclusione dalle aggregazioni, fallback n.d. quando i denominatori sono nulli/zero, selezione icona trend in base al segno del delta.

Dataset coinvolti: dipende dal KPI

KPI Incrementi ultimo trimestre

Variazione annunci (ultimo trimestre)

Variazione percentuale tra periodo corrente e baseline: delta% = ((corrente - baseline) / baseline) * 100.

Dataset coinvolti: ultimo e penultimo dataset

Variazione prezzo Airbnb (ultimo trimestre)

Variazione percentuale della media pesata price_mean tra periodo corrente e precedente.

Dataset coinvolti: ultimo e penultimo dataset

Variazione canone OMI (ultimo trimestre)

Variazione percentuale della media pesata Loc_m2 tra periodo corrente e precedente.

Dataset coinvolti: ultimo e penultimo dataset

KPI Incrementi dal 2022

Variazione totale annunci (dal 2022)

Variazione percentuale del totale n_airbnb tra ultimo dataset e primo dataset disponibile.

Dataset coinvolti: primo e ultimo dataset storico

Variazione totale prezzo medio Airbnb (dal 2022)

Variazione percentuale della media pesata price_mean tra ultimo dataset e primo dataset disponibile.

Dataset coinvolti: primo e ultimo dataset storico

Variazione totale canone OMI (dal 2022)

Variazione percentuale della media pesata Loc_m2 tra ultimo dataset e primo dataset disponibile.

Dataset coinvolti: primo e ultimo dataset storico