Afinidad de marcas con un centro comercial Afinidad de marcas con un centro comercial

Resumen

Construyó un pipeline reproducible en Node.js y PostgreSQL y un reporte editorial en un solo archivo que calificó ocho marcas de un grupo global de moda para una apertura en un centro comercial importante del noroeste de México.

Puntos clave

1. 01

   Escribió controles de verificación en SQL que cambiaron conclusiones: un filtro exacto del centro comercial (165 locales, 133 abiertos, igual a la cifra que publica el operador) y un bloqueo al tamaño de mercado en pesos cuando la periodicidad del gasto de la encuesta de hogares resultó indeterminable.

2. 02

   Sustituyó los anillos euclidianos por isócronas de manejo de Mapbox: la isócrona de 15 minutos tiene 34 % menos hogares que un anillo de 7 km (81,827 contra 124,838), así que los anillos sobreestimaban el mercado alcanzable.

3. 03

   Dibujó 13,358 polígonos de manzana en un canvas de Leaflet con geometría codificada en deltas enteros, dentro de un build determinista que reproduce el análisis y el reporte byte por byte.

Tecnologías

• Node.js
• PostgreSQL
• SQL
• Leaflet
• API de isócronas de Mapbox
• Renderizado en canvas
• Censo del INEGI
• ENIGH
• DENUE
• Modelado de scorecards
• Análisis geoespacial