Vuelvo con la Behobia y, recogiendo el guante de Gabriel Beldarrain, voy a centrar el análisis en torno a la variable geográfica. En torno a la procedencia de los y las finishers del pasado domingo.
Dato #1: Donostia – San Sebastián es la ciudad que más corredores aporta, con 2.296. Es lógico puesto que la carrera concluye en Donosti y es la ciudad de mayor población del entorno. Ha sido históricamente.
Dato #2: Madrid y Barcelona completan el podium con 1.836 y 1.225 finishers respectivamente.
Dato #3: Logroño cierra el top ten con 276 finishers, desbancando a Zarautz, que cierra el top ten histórico (1978 – 2018).
Paso a analizar cuál debería haber sido la participación de las poblaciones del top10 en base a su cuota histórica en la carrera (participación esperada). Calculo el porcentaje de participación histórico de cada población y lo extrapolo al dato de finishers de 2018. ¿Qué poblaciones dan la talla? ¿Cuáles no la dan?
Dato #4: Madrid (244%), Barcelona (198%) y Zaragoza (190%) superan de largo su participación esperada.
Dato #5: Donostia – San Sebastián (80%), Irún (71%) y Pamplona (64%)se quedan por debajo de su participación esperada.
¿Qué poblaciones lo hacen mejor en términos relativos? He calculado el indicador participantes por cada 10.000 habitantes en base a los datos de la clasificación y los datos de población de 2017 del INE. He realizado el estudio con aquellas poblaciones con 100 o más finishers y os muestro el top10.
Dato #6: Sangüesa es la población que más corredores aporta por cada 10.000 habitantes, con 215,9.
Dato #7: Donostia – San Sebastián y Tolosa completan el podium con 123,2 y 101,6 finishers por cada 10.000 habitantes respectivamente.
Dato #8: Zarautz cierra el top ten con 77 finishers por cada 10.000 habitantes, recuperando el lugar que Logroño le había arrebatado en la primera clasificación.
Para finalizar, analizo las poblaciones desde la óptica del ritmo medio. ¿Qué poblaciones son las más rápidas? Os dejo una primera visualización más realista y una segunda más efectista que es la que se suele utilizar para “destacar/magnificar” las diferencias entre, en este caso, las poblaciones. La diferencia está en truncar el eje: en lugar de empezar en 0, que empiece, por ejemplo, en 300 – 5:00/km.
Dato #9: Arrasate/Mondragón (Mondra) es la población con un ritmo medio promedio más rápido, con 5:09/km.
Dato #10: Irún y Lasarte – Oria completan el podium con 5:11/km.
Dato #11: Zarautz vuelve a cerrar el top ten con 5:16/km.
La Behobia todavía nos dará más juego. ¡Hasta pronto!
#data #bigdata #datascience #tableau #rstudio #running #carreraspopulares #boostbehobiass #behobiass #run #train #insights #runningdata #atletismo #athletics #20k #datascientist #datacy #20km #donostiasansebastian #donostia #irun #paridad #bss505025 #poblaciones #ine #racing #atletismo #athletics
One Comment
Pingback: