Estilo de Vida Saludable en Ciudades

En una era donde la vida urbana se vuelve cada vez más prevalente, entender los factores que contribuyen a la calidad de vida en una ciudad es esencial. El «Conjunto de Datos de Estilo de Vida Saludable en Ciudades (2021)» ofrece una visión integral de diversas métricas en ciudades de todo el mundo, proporcionando insights sobre los factores que podrían influir en el bienestar general de sus residentes.

Introducción al Conjunto de Datos de Estilo de Vida Saludable en Ciudades (2021)

El conjunto de datos abarca una variedad de métricas, incluyendo:

• Niveles de Felicidad: Una medida de la satisfacción general y el bienestar de los habitantes de la ciudad.
• Índice de Contaminación: Una medida de la calidad del aire de la ciudad, que puede tener implicaciones directas para la salud de los residentes.
• Horas de Sol: Un indicador de la cantidad de luz solar que recibe una ciudad, que podría afectar el estado de ánimo y los niveles de actividad.
• Métricas de Costo: Insights sobre la asequibilidad de ciertas opciones de estilo de vida, como las membresías de gimnasio y el costo de bienes básicos como el agua.
• Métricas de Trabajo y Vida: Datos sobre las horas promedio trabajadas anualmente, que pueden influir en el equilibrio entre trabajo y vida, y cifras de esperanza de vida, que ofrecen una visión de la salud general y longevidad de la población de una ciudad.
• Niveles de Obesidad: Una métrica de salud que podría ser influenciada por una combinación de hábitos alimenticios, actividad física y factores genéticos.

Al analizar estas métricas, los interesados – desde formuladores de políticas y urbanistas hasta posibles residentes y empresas – pueden obtener una imagen más clara de los factores que hacen que una ciudad sea propicia para un estilo de vida saludable.

Ya sea comprendiendo el papel de factores ambientales como la contaminación o evaluando el coeficiente de felicidad de la población de una ciudad, este conjunto de datos sirve como un recurso valioso en la búsqueda de crear mejores entornos de vida urbana en todo el mundo.

Ciudades clasificadas por niveles de felicidad

Esta gráfica muestra las ciudades en orden descendente según sus niveles de felicidad. Una ciudad en la parte superior tiene el nivel de felicidad más alto.

Ciudades clasificadas por índice de contaminación

Esta gráfica muestra las ciudades en orden descendente según sus puntuaciones del índice de contaminación. Una ciudad en la parte superior tiene la puntuación del índice de contaminación más alta, lo que indica una mayor contaminación.

Ciudades clasificadas por horas de sol

Esta gráfica muestra las ciudades en orden descendente según sus horas promedio de sol. Una ciudad en la parte superior disfruta de más horas de sol.

Top 5 ciudades con el mayor costo de membresía de gimnasio mensual

Esta gráfica de pastel muestra la distribución porcentual de las 5 ciudades principales con el costo más alto de membresías de gimnasio mensuales.

Top 5 ciudades con el menor costo de membresía de gimnasio mensual

Esta gráfica de pastel muestra la distribución porcentual de las 5 ciudades principales con el costo más bajo de membresías de gimnasio mensuales.

Top 5 ciudades con el mayor costo de una botella de agua

Esta gráfica de pastel muestra la distribución porcentual de las 5 ciudades principales con el costo más alto por botella de agua.

Top 5 ciudades con el menor costo de una botella de agua

Esta gráfica de pastel muestra la distribución porcentual de las 5 ciudades principales con el costo más bajo por botella de agua.

Horas de sol vs. Niveles de felicidad

Esta gráfica de dispersión muestra la relación entre el número de horas de sol y los niveles de felicidad en las ciudades.

Índice de contaminación vs. Expectativa de vida

Esta gráfica de dispersión visualiza la relación entre las puntuaciones del índice de contaminación y la expectativa de vida en las ciudades.

Mapa de Calor de Correlaciones

El «Mapa de Calor de Correlaciones» que visualiza la matriz de correlación para el conjunto de datos:

• Los colores en el mapa de calor representan los coeficientes de correlación. Un valor cercano a 1 indica una fuerte correlación positiva, mientras que un valor cercano a -1 indica una fuerte correlación negativa. Un valor cercano a 0 indica poca o ninguna correlación.
• Los valores anotados en cada celda son los coeficientes de correlación reales entre las métricas respectivas.

Desde este mapa de calor, puedes identificar rápidamente pares de métricas con fuertes correlaciones, ya sean positivas o negativas.

Conclusion

Aquí están algunas ciudades que destacan según ciertas métricas:

Basado en los niveles de felicidad:

1. Ciudades con los niveles más altos de felicidad:
   • Helsinki
   • Copenhagen
   • Geneva
   • Zurich
   • Amsterdam
2. Ciudades con los niveles más bajos de felicidad:
   • Mumbai
   • Cairo
   • Johannesburg
   • Beijing
   • Taipei

Basado en el índice de contaminación:

1. Ciudades con el índice de contaminación más alto:
   • Cairo
   • Beijing
   • Jakarta
   • Mumbai
   • Mexico City
2. Ciudades con el índice de contaminación más bajo:
   • Helsinki
   • Zurich
   • Vienna
   • Stockholm
   • Copenhagen

Basado en horas de sol:

1. Ciudades con más horas de sol:
   • Cairo
   • Tel Aviv
   • Los Angeles
   • Johannesburg
   • San Francisco
2. Ciudades con menos horas de sol:
   • Taipei
   • Dublin
   • Brussels
   • Zurich
   • Berlin

Con estos datos, podemos hacer algunas observaciones:

1. Las ciudades con altos niveles de felicidad tienden a tener índices de contaminación más bajos y una cantidad moderada de horas de sol.
2. Las ciudades con bajos niveles de felicidad tienen índices de contaminación más altos y una variabilidad en las horas de sol.
3. Aunque hay ciudades con muchas horas de sol, como Cairo, también tienen niveles altos de contaminación y niveles más bajos de felicidad.

Estas observaciones podrían indicar que la calidad del aire (índice de contaminación) juega un papel más significativo en la felicidad que la cantidad de sol. Sin embargo, es esencial no llegar a conclusiones precipitadas basadas solo en correlaciones.

Datasource: https://www.kaggle.com/datasets/