diff --git a/.Rproj.user/shared/notebooks/paths b/.Rproj.user/shared/notebooks/paths index 93f24e9..71c1a8a 100644 --- a/.Rproj.user/shared/notebooks/paths +++ b/.Rproj.user/shared/notebooks/paths @@ -1,3 +1,4 @@ /home/spinelli/ECONOMIA/dnme_apps/empleo.Rmd="D182E1D0" /home/spinelli/ECONOMIA/dnme_apps/mulc.Rmd="AD9C910A" +/home/ssoubiel/trabajos/dnme_apps/cnrt.Rmd="4E168091" /home/ssoubiel/trabajos/dnme_apps/conectividad.Rmd="D6491511" diff --git a/cnrt.Rmd b/cnrt.Rmd new file mode 100644 index 0000000..d7a9f5c --- /dev/null +++ b/cnrt.Rmd @@ -0,0 +1,1390 @@ +--- +title: "Conectividad Terrestre" +description: "Resumen de datos de flujo terrestre, en base a los registros de servicios regulares interurbanos de buses de media y larga distancia de la Comisión Nacional Reguladora del Transporte (CNRT)." +output: + distill::distill_article: + self_contained: TRUE +draft: false +params: + memoria: false + +--- + +```{r setup, include=FALSE} +knitr::opts_chunk$set(echo = F, message = F, warning = F, + fig.align = 'left', fig.width = 10,fig.height = 6) + +library(tidyverse) +library(comunicacion) +library(lubridate) +library(gt) +library(plotly) +library(networkD3) +library(herramientas) +library(htmlwidgets) +library(htmltools) +library(treemapify) +options(scipen = 999) + +Sys.setlocale(locale = "es_AR.UTF-8") + +``` + +```{r carga base} + +# Base Actual +base_total <- read_file_srv("cnrt/base_de_trabajo/base_final/cnrt_total_historica_2024-01-01_a_2024-04-30.parquet") # Actualizar + +# Base Año Previo +base_vieja <- read_file_srv("cnrt/base_de_trabajo/base_final/cnrt_total_historica_2023-01-01_a_2023-12-31.parquet") + +# Filtramos mismo periodo +base_vieja <- base_vieja %>% + filter(mes <= max(base_total$mes)) + + +# Variables Fecha +publicacion_mes_anio <- strftime(Sys.Date(), '%B %Y') + +datos_mes_anio <- strftime(max(base_total$fecha), '%B') + +datos_mes_anio_bis <- strftime(max(base_total$fecha), '%d-%m-%Y') + +``` + +```{r Regiones} +# Regiones Tramos +base_total <- base_total %>% + mutate(region_destino = case_when(provincia_destino == "Buenos Aires" ~ "Buenos Aires", + provincia_destino == "Ciudad Autónoma de Buenos Aires" ~ "Ciudad Autónoma de Buenos Aires", + provincia_destino == "Córdoba" ~ "Córdoba", + provincia_destino == "Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico Sur" ~ "Patagonia", + provincia_destino == "Santa Cruz" ~ "Patagonia", + provincia_destino == "Chubut" ~ "Patagonia", + provincia_destino == "Neuquén" ~ "Patagonia", + provincia_destino == "Río Negro" ~ "Patagonia", + provincia_destino == "La Pampa" ~ "Patagonia", + provincia_destino == "Mendoza" ~ "Cuyo", + provincia_destino == "San Juan" ~ "Cuyo", + provincia_destino == "San Luis" ~ "Cuyo", + provincia_destino == "La Rioja" ~ "Norte", + provincia_destino == "Catamarca" ~ "Norte", + provincia_destino == "Salta" ~ "Norte", + provincia_destino == "Jujuy" ~ "Norte", + provincia_destino == "Santiago del Estero" ~ "Norte", + provincia_destino == "Tucumán" ~ "Norte", + provincia_destino == "Santa Fe" ~ "Litoral", + provincia_destino == "Chaco" ~ "Litoral", + provincia_destino == "Formosa" ~ "Litoral", + provincia_destino == "Misiones" ~ "Litoral", + provincia_destino == "Corrientes" ~ "Litoral", + provincia_destino == "Entre Ríos" ~ "Litoral", + T ~ "No hay info"), + region_origen = case_when(provincia_origen == "Buenos Aires" ~ "Buenos Aires", + provincia_origen == "Ciudad Autónoma de Buenos Aires" ~ "Ciudad Autónoma de Buenos Aires", + provincia_origen == "Córdoba" ~ "Córdoba", + provincia_origen == "Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico Sur" ~ "Patagonia", + provincia_origen == "Santa Cruz" ~ "Patagonia", + provincia_origen == "Chubut" ~ "Patagonia", + provincia_origen == "Neuquén" ~ "Patagonia", + provincia_origen == "Río Negro" ~ "Patagonia", + provincia_origen == "La Pampa" ~ "Patagonia", + provincia_origen == "Mendoza" ~ "Cuyo", + provincia_origen == "San Juan" ~ "Cuyo", + provincia_origen == "San Luis" ~ "Cuyo", + provincia_origen == "La Rioja" ~ "Norte", + provincia_origen == "Catamarca" ~ "Norte", + provincia_origen == "Salta" ~ "Norte", + provincia_origen == "Jujuy" ~ "Norte", + provincia_origen == "Santiago del Estero" ~ "Norte", + provincia_origen == "Tucumán" ~ "Norte", + provincia_origen == "Santa Fe" ~ "Litoral", + provincia_origen == "Chaco" ~ "Litoral", + provincia_origen == "Formosa" ~ "Litoral", + provincia_origen == "Misiones" ~ "Litoral", + provincia_origen == "Corrientes" ~ "Litoral", + provincia_origen == "Entre Ríos" ~ "Litoral", + T ~ "No hay info")) + +``` + + +```{r VIAJES} +# Viajes mensuales +viajes_mes <- base_total %>% + group_by(anio, mes) %>% + summarise(viajes = n_distinct(id_servicio)) %>% + ungroup() %>% + group_by(anio) %>% + mutate(viajes_anio = sum(viajes)) %>% + ungroup() %>% + slice_max(mes) + +# Viajes mensuales - año previo +viajes_mes_anio_pasado <- base_vieja %>% + group_by(anio, mes) %>% + summarise(viajes = n_distinct(id_servicio)) %>% + ungroup() %>% + group_by(anio) %>% + mutate(viajes_anio = sum(viajes)) %>% + ungroup() %>% + slice_max(mes) + +# Variaciòn interanual +variacion_interanual <- if_else((viajes_mes %>% select(viajes) %>% pull)/(viajes_mes_anio_pasado %>% select(viajes) %>% pull) - 1 < 0, + paste0(round(((viajes_mes %>% select(viajes) %>% pull)/(viajes_mes_anio_pasado %>% select(viajes) %>% pull)-1)*100*-1, 2) %>% format(., decimal.mark = ","), + "% menos"), + paste0(round(((viajes_mes %>% select(viajes) %>% pull)/(viajes_mes_anio_pasado %>% select(viajes) %>% pull)-1)*100, 2) %>% format(., decimal.mark = ","), + "% mas")) + +# Viajes mensuales +viajes_mes_total <- viajes_mes %>% + select(viajes) %>% + pull %>% + format(., big.mark = ".") + +# variacion_interanual <- if_else(vuelos_mes$var_ia > 0, +# paste0("un crecimiento de ", +# format(round(vuelos_mes$var_ia, 2), +# decimal.mark = ","), +# "%"), +# paste0("un decrecimiento de ", +# format(round(vuelos_mes$var_ia, 2), +# decimal.mark = ","), +# "%")) + +# Acumulado anual +viajes_acumulados_total <- viajes_mes %>% + select(viajes_anio) %>% + pull %>% + format(., big.mark = ".") + +# Variación acumulado anual +variacion_interanual_acum <- if_else((viajes_mes %>% select(viajes_anio) %>% pull)/(viajes_mes_anio_pasado %>% select(viajes_anio) %>% pull) - 1 < 0, + paste0(round(((viajes_mes %>% select(viajes_anio) %>% pull)/(viajes_mes_anio_pasado %>% select(viajes_anio) %>% pull)-1)*100*-1, 2) %>% format(., decimal.mark = ","), + "% menos"), + paste0(round(((viajes_mes %>% select(viajes_anio) %>% pull)/(viajes_mes_anio_pasado %>% select(viajes_anio) %>% pull)-1)*100, 2) %>% format(., decimal.mark = ","), + "% mas")) +``` + +```{r PASAJEROS} +# Pasajeros mensuales +pasajeros_mes <- base_total %>% + group_by(anio, mes) %>% + summarise(pasajeros_mes = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>% # POr que da distinto al tablero? + ungroup() %>% + group_by(anio) %>% + mutate(pasajeros_anio = sum(pasajeros_mes)) %>% + ungroup() %>% + slice_max(mes) + +# Pasajeros mes - año previo +pasajeros_mes_anio_pasado <- base_vieja %>% + group_by(anio, mes) %>% + summarise(pasajeros_mes = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>% # POr que da distinto al tablero? + ungroup() %>% + group_by(anio) %>% + mutate(pasajeros_anio = sum(pasajeros_mes)) %>% + ungroup() %>% + slice_max(mes) + +# Variación interanual +var_ia_pasajeros <- if_else((pasajeros_mes %>% select(pasajeros_mes) %>% pull)/(pasajeros_mes_anio_pasado %>% select(pasajeros_mes) %>% pull) - 1 < 0, + paste0(round(((pasajeros_mes %>% select(pasajeros_mes) %>% pull)/(pasajeros_mes_anio_pasado %>% select(pasajeros_mes) %>% pull)-1)*100*-1, 2) %>% format(., decimal.mark = ","), + "% menos"), + paste0(round(((pasajeros_mes %>% select(pasajeros_mes) %>% pull)/(pasajeros_mes_anio_pasado %>% select(pasajeros_mes) %>% pull)-1)*100, 2) %>% format(., decimal.mark = ","), + "% mas")) + +# pasajeros mensuales +pasajeros_mes_total <- pasajeros_mes %>% + select(pasajeros_mes) %>% + pull %>% + format(., big.mark = ".") + +# variacion_interanual <- if_else(vuelos_mes$var_ia > 0, +# paste0("un crecimiento de ", +# format(round(vuelos_mes$var_ia, 2), +# decimal.mark = ","), +# "%"), +# paste0("un decrecimiento de ", +# format(round(vuelos_mes$var_ia, 2), +# decimal.mark = ","), +# "%")) + +# Acumulado anual +pasajeros_acumulados_total <- pasajeros_mes %>% + select(pasajeros_anio) %>% + pull %>% + format(., big.mark = ".") + +# Variación acumulado anual +variacion_interanual_acum_pasajeros <- if_else((pasajeros_mes %>% select(pasajeros_anio) %>% pull)/(pasajeros_mes_anio_pasado %>% select(pasajeros_anio) %>% pull) - 1 < 0, + paste0(round(((pasajeros_mes %>% select(pasajeros_anio) %>% pull)/(pasajeros_mes_anio_pasado %>% select(pasajeros_anio) %>% pull)-1)*100*-1, 2) %>% format(., decimal.mark = ","), + "% menos"), + paste0(round(((pasajeros_mes %>% select(pasajeros_anio) %>% pull)/(pasajeros_mes_anio_pasado %>% select(pasajeros_anio) %>% pull)-1)*100, 2) %>% format(., decimal.mark = ","), + "% mas")) +``` + +```{r ASIENTOS} +# Asientos mensuales +asientos_mes <- base_total %>% + distinct(id_servicio, .keep_all = T) %>% + group_by(anio, mes) %>% + summarise(asientos_mes = sum(cantidad_asientos_ruta, na.rm = T)) %>% # POr que da distinto al tablero? + ungroup() %>% + group_by(anio) %>% + mutate(asientos_anio = sum(asientos_mes)) %>% + ungroup() %>% + slice_max(mes) + +# asientos mes - año previo +asientos_mes_anio_pasado <- base_vieja %>% + distinct(id_servicio, .keep_all = T) %>% + group_by(anio, mes) %>% + summarise(asientos_mes = sum(cantidad_asientos_ruta, na.rm = T)) %>% # POr que da distinto al tablero? + ungroup() %>% + group_by(anio) %>% + mutate(asientos_anio = sum(asientos_mes)) %>% + ungroup() %>% + slice_max(mes) + +# Variaciòn interanual +var_ia_asientos <- if_else((asientos_mes %>% select(asientos_mes) %>% pull)/(asientos_mes_anio_pasado %>% select(asientos_mes) %>% pull) - 1 < 0, + paste0(round(((asientos_mes %>% select(asientos_mes) %>% pull)/(asientos_mes_anio_pasado %>% select(asientos_mes) %>% pull)-1)*100*-1, 2) %>% format(., decimal.mark = ","), + "% menos"), + paste0(round(((asientos_mes %>% select(asientos_mes) %>% pull)/(asientos_mes_anio_pasado %>% select(asientos_mes) %>% pull)-1)*100, 2) %>% format(., decimal.mark = ","), + "% mas")) + +# asientos mensuales +asientos_mes_total <- asientos_mes %>% + select(asientos_mes) %>% + pull %>% + format(., big.mark = ".") + +# variacion_interanual <- if_else(vuelos_mes$var_ia > 0, +# paste0("un crecimiento de ", +# format(round(vuelos_mes$var_ia, 2), +# decimal.mark = ","), +# "%"), +# paste0("un decrecimiento de ", +# format(round(vuelos_mes$var_ia, 2), +# decimal.mark = ","), +# "%")) + +# Acumulado anual +asientos_acumulados_total <- asientos_mes %>% + select(asientos_anio) %>% + pull %>% + format(., big.mark = ".") + +# Variación acumulado anual +variacion_interanual_acum_asientos <- if_else((asientos_mes %>% select(asientos_anio) %>% pull)/(asientos_mes_anio_pasado %>% select(asientos_anio) %>% pull) - 1 < 0, + paste0(round(((asientos_mes %>% select(asientos_anio) %>% pull)/(asientos_mes_anio_pasado %>% select(asientos_anio) %>% pull)-1)*100*-1, 2) %>% format(., decimal.mark = ","), + "% menos"), + paste0(round(((asientos_mes %>% select(asientos_anio) %>% pull)/(asientos_mes_anio_pasado %>% select(asientos_anio) %>% pull)-1)*100, 2) %>% format(., decimal.mark = ","), + "% mas")) +``` + +**(Publicado en `r publicacion_mes_anio` con datos actualizados al `r datos_mes_anio_bis`)** + +El reporte mensual que aquí presentamos se basa en el *[Documento de Trabajo N°14: "Conectividad Terrestre. Diagnóstico turístico del mercado interurbano de pasajeros."](https://tableros.yvera.tur.ar/recursos/biblioteca/conectividad_terrestre.pdf)* que analiza el flujo de pasajeros en servicios regulares de buses de media y larga distancia al interior del país entre enero de 2019 y octubre de 2023. En este marco, el actual trabajo busca continuar con la publicación periódica de estadísticas que muestren la evolución de los indicadores luego de la crisis pandémica y la posterior recuperación del sector. + +En el mes de **`r datos_mes_anio`**, fueron contabilizados **`r viajes_mes_total` viajes** de buses de media y larga distancia en todo el país, lo que representa un **`r variacion_interanual` frente a un año atrás**[^2]. En total, en el acumulado anual, se realizaron `r viajes_acumulados_total` servicios regulares, un `r variacion_interanual_acum` si se compara con el mismo período del año previo. + +[^2]: Para ver la serie temporal completa de viajes, asientos y pasajeros totales, acceder al [tablero de conectividad terrestre](https://tableros.yvera.tur.ar/conectividad_terrestre/). + +En el mismo mes, fueron transportados **`r pasajeros_mes_total` pasajeros**, un **`r var_ia_pasajeros`** con respecto a `r datos_mes_anio` del año previo. En el acumulado anual, ello significa que viajaron hasta el momento `r pasajeros_acumulados_total` personas por el país, un `r variacion_interanual_acum_pasajeros` en comparación al mismo intervalo del año anterior. + +Con respecto al número de **asientos** disponibles en servicios regulares, en `r datos_mes_anio`, fueron ofrecidos **`r asientos_mes_total` asientos**, lo que supone un **`r var_ia_asientos`** contra un año atrás, y, en lo que va del año, `r asientos_acumulados_total` asientos, `r variacion_interanual_acum_asientos` frente al mismo período previo. + +```{r} +# Gráfico - Pasajeros. +base_total_agrupada_region_pasajeros <- base_total %>% + filter(mes == month(max(fecha))) %>% + group_by(region_origen, region_destino) %>% + summarise(total = sum(pasajeros)) %>% + ungroup() + +base_total_agrupada_region_texto <- base_total_agrupada_region_pasajeros %>% + group_by(region_destino) %>% + summarise(total = sum(total)) + +# Región 1 +# Etiqueta +region_1 <- (base_total_agrupada_region_texto %>% slice_max(total))[1,1] %>% pull +# Valores +region_1_total <- (base_total_agrupada_region_texto %>% slice_max(total))[1,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".") + +# Región 2 +# Etiqueta +region_2 <- (base_total_agrupada_region_texto %>% slice_max(n = 2, total) %>% slice_tail())[1,1] %>% pull +# Valores +region_2_total <- (base_total_agrupada_region_texto %>% slice_max(n = 2, total)%>% slice_tail())[1,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".") + +# Región 3 +# Etiqueta +region_3 <- (base_total_agrupada_region_texto %>% slice_max(n = 3, total) %>% slice_tail())[1,1] %>% pull +# Valores +region_3_total <- (base_total_agrupada_region_texto %>% slice_max(n = 3, total)%>% slice_tail())[1,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".") +``` + +En lo respectivo a las regiones turísticas, **el `r region_1` fue la que más pasajeros recibió** durante el mes de `r datos_mes_anio` (**`r region_1_total`** en total). A la misma, le siguieron las regiones `r region_2` y `r region_3`, con `r region_2_total` y `r region_3_total` pasajeros, respectivamente. + +```{r Sankey x región} +# VER +# Título visualización +# Etiqueta eje izq + + +# base_total_agrupada_region <- base_total %>% +# filter(mes == month(max(fecha))) %>% +# group_by(region_origen, region_destino) %>% +# summarise(total = n()) %>% +# ungroup() +# +# base_total_agrupada_region_texto <- base_total_agrupada_region %>% +# group_by(region_destino) %>% +# summarise(total = sum(total)) +# +# # Gráfico - Viajes. +# colnames(base_total_agrupada_region) <- c("source", "target", "value") +# base_total_agrupada_region$target <- paste(base_total_agrupada_region$target, " ", sep="") +# +# nodos <- data.frame(name=c(as.character(base_total_agrupada_region$source), as.character(base_total_agrupada_region$target)) %>% unique()) +# +# base_total_agrupada_region$IDsource = match(base_total_agrupada_region$source, nodos$name)-1 +# base_total_agrupada_region$IDtarget = match(base_total_agrupada_region$target, nodos$name)-1 +# +# ColourScal ='d3.scaleOrdinal() .range(["#EE3D8F", "#F7941E", "#FFD100", "#D7DF23", "#50B8B1", "#9283BE", "#37BBED", "#50535C", "#AAAAAA", "#E7E7E7"])' +# +# sankeyNetwork(Links = base_total_agrupada_region, +# Nodes = nodos, +# Source = "IDsource", +# Target = "IDtarget", +# Value = "value", +# NodeID = "name", +# sinksRight = T, +# colourScale = ColourScal, +# nodeWidth = 40, +# fontSize = 13, +# nodePadding = 20) + +colnames(base_total_agrupada_region_pasajeros) <- c("source", "target", "value") + +base_total_agrupada_region_pasajeros$target <- paste(base_total_agrupada_region_pasajeros$target, " ", sep="") + +nodos <- data.frame(name=c(as.character(base_total_agrupada_region_pasajeros$source), + as.character(base_total_agrupada_region_pasajeros$target)) %>% + unique()) + +base_total_agrupada_region_pasajeros$IDsource = match(base_total_agrupada_region_pasajeros$source, nodos$name) - 1 + +base_total_agrupada_region_pasajeros$IDtarget = match(base_total_agrupada_region_pasajeros$target, nodos$name) - 1 + +# Seteo la paleta +ColourScal ='d3.scaleOrdinal() .range(["#EE3D8F", "#F7941E", "#FFD100", "#D7DF23", "#50B8B1", "#9283BE", "#37BBED", "#50535C", "#AAAAAA", "#E7E7E7"])' + +sankey <- sankeyNetwork(Links = base_total_agrupada_region_pasajeros, + Nodes = nodos, + Source = "IDsource", + Target = "IDtarget", + Value = "value", + NodeID = "name", + sinksRight = T, + colourScale = ColourScal, + nodeWidth = 40, + fontSize = 13, + nodePadding = 20) + + +sankey <- htmlwidgets::prependContent(sankey, htmltools::tags$h1("Flujo de pasajeros entre regiones turísticas")) + +sankey + +``` + +```{r} +cnrt <- arrow::open_dataset("/srv/DataDNMYE/cnrt/base_de_trabajo/base_final/") + +graf_7 <- cnrt %>% + mutate(region_destino = case_when(provincia_destino == "Buenos Aires" ~ "Buenos Aires", + provincia_destino == "Ciudad Autónoma de Buenos Aires" ~ "Ciudad Autónoma de Buenos Aires", + provincia_destino == "Córdoba" ~ "Córdoba", + provincia_destino == "Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico Sur" ~ "Patagonia", + provincia_destino == "Santa Cruz" ~ "Patagonia", + provincia_destino == "Chubut" ~ "Patagonia", + provincia_destino == "Neuquén" ~ "Patagonia", + provincia_destino == "Río Negro" ~ "Patagonia", + provincia_destino == "La Pampa" ~ "Patagonia", + provincia_destino == "Mendoza" ~ "Cuyo", + provincia_destino == "San Juan" ~ "Cuyo", + provincia_destino == "San Luis" ~ "Cuyo", + provincia_destino == "La Rioja" ~ "Norte", + provincia_destino == "Catamarca" ~ "Norte", + provincia_destino == "Salta" ~ "Norte", + provincia_destino == "Jujuy" ~ "Norte", + provincia_destino == "Santiago del Estero" ~ "Norte", + provincia_destino == "Tucumán" ~ "Norte", + provincia_destino == "Santa Fe" ~ "Litoral", + provincia_destino == "Chaco" ~ "Litoral", + provincia_destino == "Formosa" ~ "Litoral", + provincia_destino == "Misiones" ~ "Litoral", + provincia_destino == "Corrientes" ~ "Litoral", + provincia_destino == "Entre Ríos" ~ "Litoral", + T ~ "No hay info"), + region_origen = case_when(provincia_origen == "Buenos Aires" ~ "Buenos Aires", + provincia_origen == "Ciudad Autónoma de Buenos Aires" ~ "Ciudad Autónoma de Buenos Aires", + provincia_origen == "Córdoba" ~ "Córdoba", + provincia_origen == "Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico Sur" ~ "Patagonia", + provincia_origen == "Santa Cruz" ~ "Patagonia", + provincia_origen == "Chubut" ~ "Patagonia", + provincia_origen == "Neuquén" ~ "Patagonia", + provincia_origen == "Río Negro" ~ "Patagonia", + provincia_origen == "La Pampa" ~ "Patagonia", + provincia_origen == "Mendoza" ~ "Cuyo", + provincia_origen == "San Juan" ~ "Cuyo", + provincia_origen == "San Luis" ~ "Cuyo", + provincia_origen == "La Rioja" ~ "Norte", + provincia_origen == "Catamarca" ~ "Norte", + provincia_origen == "Salta" ~ "Norte", + provincia_origen == "Jujuy" ~ "Norte", + provincia_origen == "Santiago del Estero" ~ "Norte", + provincia_origen == "Tucumán" ~ "Norte", + provincia_origen == "Santa Fe" ~ "Litoral", + provincia_origen == "Chaco" ~ "Litoral", + provincia_origen == "Formosa" ~ "Litoral", + provincia_origen == "Misiones" ~ "Litoral", + provincia_origen == "Corrientes" ~ "Litoral", + provincia_origen == "Entre Ríos" ~ "Litoral", + T ~ "No hay info"), + fecha = floor_date(fecha, unit = "month")) %>% + group_by(fecha, region_destino) %>% + summarise( + pasajeros = sum(pasajeros, na.rm = T), + # asientos = min(cantidad_asientos_ruta), + # tramos = n_distinct(id_servicio) + ) %>% + collect() %>% + ggplot(aes(x = fecha, + y = pasajeros, + color = region_destino), + alpha = 0.6, + size = 1.25) + + geom_line() + + geom_point(aes(text = paste("Fecha:", + format(fecha,"%b-%y
"), + glue::glue("{region_destino}"), + "
Total:", + format(pasajeros, + big.mark=".", decimal.mark = ",", digits=0)))) + + scale_y_continuous(limits = c(0, 1000000), + breaks = seq(0, 1000000, 100000), + labels = function(x) format(x, big.mark = ".")) + + scale_x_date(date_breaks = "3 month", + date_labels = "%b-%y") + + scale_color_dnmye() + + guides(col = guide_legend(ncol = 2))+ + theme_minimal() + + theme(legend.position = "bottom", + axis.text.x = element_text(angle = 45, + hjust = 1, + vjust = 1)) + + labs(title = "Pasajeros por región turística de destino", + subtitle = "Serie histórica", + y = "Total", + x = "", + color = "") + +ggplotly(graf_7, tooltip = "text") %>% + layout(legend = list(orientation = 'h', + x = -0.05, y = -0.2)) + +``` + +```{r} +# library(treemap) +# library(treemapify) +# +# # Generamos base - viajes +# base_total_treemap <- base_total %>% +# filter(mes == month(max(fecha))) %>% +# group_by(provincia_destino, localidad_destino) %>% +# summarise(total = n()) %>% +# mutate(total_acum = sum(total, na.rm = T), +# pct = total/total_acum, +# localidad_destino = case_when(pct < 0.025 ~ "Otras Localidades", +# T ~ localidad_destino)) %>% +# ungroup() %>% +# group_by(provincia_destino, localidad_destino) %>% +# summarise(total = sum(total)) +# +# treemap(base_total_treemap, +# index = c("provincia_destino", +# "localidad_destino"), +# vSize="total", +# type="index", +# title = "Viajes por provincia") +# +# ggplot(base_total_treemap, +# aes(area = total, +# fill = provincia_destino, +# subgroup = provincia_destino, +# label = localidad_destino)) + +# geom_treemap(place = "centre") + +# geom_treemap_text(colour = "white", +# place = "centre", +# size = 15) + +# geom_treemap_subgroup_border(colour = "black") + +# paletteer::scale_fill_paletteer_d("khroma::soil") + +# labs(title = "Cantidad de viajes por destino", +# subtitle = glue::glue("Servicios regulares - {str_to_title(datos_mes_anio)}")) + +# theme(legend.position = "none") + +``` + +```{r Provincias} +# Destino ruta o destino original? Destino original cuenta varias veces el mismo tryaecto +# Ej ruta caba - rosario -> caba - el talar, caba - san nicolas, el talar - san nicolar, caba - rosario, el talar - rosario, san nicolas - rosarios + +# # Por Viajes +# rank_provs <- base_total %>% +# filter(mes == max(mes)) %>% +# group_by(provincia_destino) %>% +# summarise(viajes = n_distinct(id_servicio)) %>% +# arrange(-viajes) %>% +# top_n(3) +# +# # 1° Prov +# primer_rank_prov <- rank_provs[1,1] %>% pull +# # 2° Prov +# segun_rank_prov <- rank_provs[2,1] %>% pull +# # 3° Prov +# tercer_rank_prov <- rank_provs[3,1] %>% pull + + +# Por pasajeros +rank_provs <- base_total %>% + filter(mes == max(mes)) %>% + group_by(provincia_destino) %>% + summarise(pasajeros = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>% + slice_max(n = 3, pasajeros) + +# 1° Prov +primer_rank_prov <- rank_provs[1,1] %>% pull +primer_rank_prov_tot <- rank_provs[1,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".") +# 2° Prov +segun_rank_prov <- rank_provs[2,1] %>% pull +segun_rank_prov_tot <- rank_provs[2,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".") +# 3° Prov +tercer_rank_prov <- rank_provs[3,1] %>% pull +tercer_rank_prov_tot <- rank_provs[3,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".") + +``` + +Las provincias de **`r primer_rank_prov`, `r segun_rank_prov` y `r tercer_rank_prov`** son aquellas a las que más pasajeros arribaron durante el último mes en buses de media y larga distancia. Las mismas contabilizaron `r primer_rank_prov_tot`, `r segun_rank_prov_tot` y `r tercer_rank_prov_tot`, respectivamente. + +```{r Treemap} +# Generamos base - pasajeros +base_total_treemap <- base_total %>% + filter(mes == month(max(fecha))) %>% + group_by(provincia_destino, localidad_destino) %>% + summarise(total = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>% + mutate(total_acum = sum(total, na.rm = T), + pct = total/total_acum, + localidad_destino = case_when(pct < 0.05 ~ "Otras Localidades", + T ~ localidad_destino)) %>% + ungroup() %>% + group_by(provincia_destino, localidad_destino) %>% + summarise(total = sum(total)) + +# library(treemap) +# treemap(base_total_treemap, +# index = c("provincia_destino", +# "localidad_destino"), +# vSize = "total", +# type = "index", +# title = "Pasajeros por destino", +# border.col = "black", +# border.lwds = c(7,2), +# bg.labels = 0, +# fontsize.labels=c(0,10), +# palette = paletteer::paletteer_d("khroma::soil")) + + +ggplot(base_total_treemap, + aes(area = total, + fill = provincia_destino, + subgroup = provincia_destino, + label = paste(localidad_destino, + paste(round(total/1000, 0), "mil"), + sep = "\n"))) + + geom_treemap(place = "centre", + start = "topleft", + color = "black") + + geom_treemap_text(place = "centre", + size = 15, + start = "topleft") + + geom_treemap_subgroup_border(colour = "black", + start = "topleft") + + paletteer::scale_fill_paletteer_d("khroma::soil") + + labs(title = "Cantidad de pasajeros por destino", + subtitle = glue::glue("Servicios regulares - {str_to_title(datos_mes_anio)}"), + caption = 'Nota: "Otras localidades" incluye todos aquellos destinos que no superan el 5% de los pasajeros provinciales.') + + theme(legend.position = "none") + +``` + +```{r Localidades} +# Localidades por viaje +# rank_locs <- base_total %>% +# filter(mes == max(mes)) %>% +# group_by(localidad_destino) %>% +# summarise(viajes = n_distinct(id_servicio)) %>% +# arrange(-viajes) %>% +# top_n(3) +# +# primer_rank_loc <- rank_locs[1,1] %>% pull +# segun_rank_loc <- rank_locs[2,1] %>% pull +# tercer_rank_loc <- rank_locs[3,1] %>% pull + +# Localidades por pasajeros- +rank_locs <- base_total %>% + filter(mes == max(mes)) %>% + group_by(localidad_destino) %>% + summarise(pasajeros = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>% + slice_max(n = 3, pasajeros) + +# 1° Localidad +primer_rank_loc <- rank_locs[1,1] %>% pull +primer_rank_loc_tot <- rank_locs[1,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".") +# 2° Localidad +segun_rank_loc <- rank_locs[2,1] %>% pull +segun_rank_loc_tot <- rank_locs[2,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".") +# 3° Localidad +tercer_rank_loc <- rank_locs[3,1] %>% pull +tercer_rank_loc_tot <- rank_locs[3,2] %>% pull %>% format(., big.mark = ".") +``` + +Por su parte, a nivel urbano, **`r primer_rank_loc`, `r segun_rank_loc` y `r tercer_rank_loc`** son aquellas localidades del país que más pasajeros recibieron en el período en cuestión. En total, `r primer_rank_loc_tot`, `r segun_rank_loc_tot` y `r tercer_rank_loc_tot` personas arribaron a dichos destinos. + +```{r Localidades por viajes} +# freq_ciudad_dest_24 <- base_total %>% +# filter(mes == max(mes)) %>% +# group_by(localidad_destino) %>% +# summarise(frecuencias_24 = n_distinct(id_servicio)) %>% +# ungroup() %>% +# arrange(desc(frecuencias_24)) %>% +# mutate(posicion_24 = 1:n(), +# participacion_24 = frecuencias_24/sum(frecuencias_24, na.rm = T)) +# +# freq_ciudad_dest_23 <- base_vieja %>% +# filter(mes == max(mes)) %>% +# group_by(localidad_destino) %>% +# summarise(frecuencias_23 = n_distinct(id_servicio)) %>% +# ungroup() %>% +# arrange(desc(frecuencias_23)) %>% +# mutate(posicion_23 = 1:n(), +# participacion_23 = frecuencias_23/sum(frecuencias_23, na.rm = T)) +# +# freq_ciudad_dest_24 <- freq_ciudad_dest_24 %>% +# full_join(freq_ciudad_dest_23, by = "localidad_destino") %>% +# mutate(variacion = (frecuencias_24 - frecuencias_23)/frecuencias_23, +# localidad_destino = case_when(posicion_24 >= 20 ~ "Resto", +# T ~ localidad_destino)) %>% +# group_by(localidad_destino) %>% +# summarise(frecuencias_24 = sum(frecuencias_24, na.rm = T), +# frecuencias_23 = sum(frecuencias_23, na.rm = T), +# posicion_24 = first(posicion_24), +# posicion_23 = first(posicion_23)) %>% +# mutate(variacion = (frecuencias_24-frecuencias_23)/frecuencias_23, +# participacion_24 = frecuencias_24/sum(frecuencias_24, na.rm = T), +# posicion_24 = case_when(localidad_destino == "Resto" ~ "-", +# T ~ as.character(posicion_24)), +# posicion_23 = case_when(localidad_destino == "Resto" ~ "-", +# T ~ as.character(posicion_23))) %>% +# arrange(-frecuencias_24) +# +# resto <- freq_ciudad_dest_24 %>% +# filter(localidad_destino == "Resto") %>% +# mutate(situacion = "-") +# +# freq_ciudad_dest_24 <- freq_ciudad_dest_24 %>% +# filter(localidad_destino != "Resto") %>% +# mutate(situacion = case_when(as.numeric(posicion_24) < as.numeric(posicion_23) ~ "▲", +# as.numeric(posicion_24) > as.numeric(posicion_23) ~ "▼", +# T ~ "=")) %>% +# rbind(resto) %>% +# drop_na(posicion_24) %>% +# mutate(across(.cols = contains("frecuencias"), ~ round(., 0)), +# posicion_23 = if_else(is.na(posicion_23), +# "-", +# posicion_23)) +# +# col_order <- c("localidad_destino", +# "posicion_24", +# "situacion", +# "posicion_23", +# "frecuencias_24", +# "frecuencias_23", +# "variacion", +# "participacion_24") +# +# freq_ciudad_dest_24 <- freq_ciudad_dest_24[, col_order] +# +# freq_ciudad_dest_24[sapply(freq_ciudad_dest_24, is.infinite)] <- NA +# +# freq_ciudad_dest_24 %>% +# gt() %>% +# tab_header( +# title = md("__DESTINOS POR SERVICIOS REGULARES__"), +# subtitle = md(glue::glue("{str_to_title(strftime(max(base_total$fecha), '%B'))}"))) %>% +# tab_source_note( +# source_note = md("**Fuente:** MINTURDEP en base a información de CNRT.")) %>% +# cols_label( +# localidad_destino = md("**Ciudad**"), +# posicion_23 = md("**2023**"), +# situacion = md(""), +# posicion_24 = md("**2024**"), +# frecuencias_23 = md("**2023**"), +# frecuencias_24 = md("**2024**"), +# variacion = md("**v.a. %**"), +# participacion_24 = md("**Participación 2024 (%)**")) %>% +# cols_align( +# align = "center", +# columns = everything()) %>% +# opt_table_font( +# font = list( +# google_font(name = "Encode Sans"))) %>% +# fmt_percent(columns = c("variacion","participacion_24"), decimals = 1, dec_mark = ",", sep_mark = ".") %>% +# tab_spanner( +# label = "Posición", +# columns = c("posicion_23", "situacion", "posicion_24")) %>% +# tab_spanner( +# label = "Frecuencias", +# columns = c("frecuencias_23", "frecuencias_24") +# ) %>% +# tab_style( +# style = list( +# cell_text(weight = "bold")), +# locations = cells_column_spanners(spanners = everything()) +# ) %>% +# tab_style( +# style = list( +# cell_text(color = "#EE3D8F"), +# cell_text(weight = "bold") +# ), +# locations = cells_body( +# columns = variacion, +# rows = variacion < 0) +# ) %>% +# tab_style( +# style = list( +# cell_text(color = "#50B8B1"), +# cell_text(weight = "bold") +# ), +# locations = cells_body( +# columns = variacion, +# rows = variacion > 0)) %>% +# tab_style( +# style = list( +# cell_text(color = "#EE3D8F"), +# cell_text(weight = "bold") +# ), +# locations = cells_body( +# columns = situacion, +# rows = as.numeric(posicion_24) > as.numeric(posicion_23)) +# ) %>% +# tab_style( +# style = list( +# cell_text(color = "#50B8B1"), +# cell_text(weight = "bold") +# ), +# locations = cells_body( +# columns = situacion, +# rows = as.numeric(posicion_24) < as.numeric(posicion_23))) %>% +# sub_missing( +# columns = everything(), +# rows = everything(), +# missing_text = "-") +``` + +```{r Localidades por pasajeros} +freq_ciudad_dest_24 <- base_total %>% + filter(mes == max(mes)) %>% + group_by(localidad_destino) %>% + summarise(pasajeros_24 = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>% + ungroup() %>% + arrange(desc(pasajeros_24)) %>% + mutate(posicion_24 = 1:n(), + participacion_24 = pasajeros_24/sum(pasajeros_24, na.rm = T)) + +freq_ciudad_dest_23 <- base_vieja %>% + filter(mes == max(mes)) %>% + group_by(localidad_destino) %>% + summarise(pasajeros_23 = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>% + ungroup() %>% + arrange(desc(pasajeros_23)) %>% + mutate(posicion_23 = 1:n(), + participacion_23 = pasajeros_23/sum(pasajeros_23, na.rm = T)) + +freq_ciudad_dest_24 <- freq_ciudad_dest_24 %>% + full_join(freq_ciudad_dest_23, by = "localidad_destino") %>% + mutate(variacion = (pasajeros_24 - pasajeros_23)/pasajeros_23, + localidad_destino = case_when(posicion_24 >= 20 ~ "Resto", + T ~ localidad_destino)) %>% + group_by(localidad_destino) %>% + summarise(pasajeros_24 = sum(pasajeros_24, na.rm = T), + pasajeros_23 = sum(pasajeros_23, na.rm = T), + posicion_24 = first(posicion_24), + posicion_23 = first(posicion_23)) %>% + mutate(variacion = (pasajeros_24 - pasajeros_23)/pasajeros_23, + participacion_24 = pasajeros_24/sum(pasajeros_24, na.rm = T), + posicion_24 = case_when(localidad_destino == "Resto" ~ "-", + T ~ as.character(posicion_24)), + posicion_23 = case_when(localidad_destino == "Resto" ~ "-", + T ~ as.character(posicion_23))) %>% + arrange(-pasajeros_24) + +resto <- freq_ciudad_dest_24 %>% + filter(localidad_destino == "Resto") %>% + mutate(situacion = "-") + +freq_ciudad_dest_24 <- freq_ciudad_dest_24 %>% + filter(localidad_destino != "Resto") %>% + mutate(situacion = case_when(as.numeric(posicion_24) < as.numeric(posicion_23) ~ "▲", + as.numeric(posicion_24) > as.numeric(posicion_23) ~ "▼", + T ~ "=")) %>% + rbind(resto) %>% + drop_na(posicion_24) %>% + mutate(across(.cols = contains("pasajeros"), ~ round(., 0)), + posicion_23 = if_else(is.na(posicion_23), + "-", + posicion_23)) + +col_order <- c("localidad_destino", + "posicion_24", + "situacion", + "posicion_23", + "pasajeros_24", + "pasajeros_23", + "variacion", + "participacion_24") + +freq_ciudad_dest_24 <- freq_ciudad_dest_24[, col_order] + +freq_ciudad_dest_24[sapply(freq_ciudad_dest_24, is.infinite)] <- NA + +freq_ciudad_dest_24 %>% + gt() %>% + tab_header( + title = md("__DESTINOS POR CANTIDAD DE PASAJEROS__"), + subtitle = md(glue::glue("{str_to_title(strftime(max(base_total$fecha), '%B'))}"))) %>% + tab_source_note( + source_note = md("**Fuente:** DNMyE en base a información de CNRT.")) %>% + cols_label( + localidad_destino = md("**Ciudad**"), + posicion_23 = md("**2023**"), + situacion = md(""), + posicion_24 = md("**2024**"), + pasajeros_23 = md("**2023**"), + pasajeros_24 = md("**2024**"), + variacion = md("**v.a. %**"), + participacion_24 = md("**Participación 2024 (%)**")) %>% + cols_align( + align = "center", + columns = everything()) %>% + opt_table_font( + font = list( + google_font(name = "Encode Sans"))) %>% + fmt_number(columns = c("pasajeros_23", "pasajeros_24"), sep_mark = ".", decimals = 0) %>% + fmt_percent(columns = c("variacion","participacion_24"), decimals = 1, dec_mark = ",", sep_mark = ".") %>% + tab_spanner( + label = "Posición", + columns = c("posicion_23", "situacion", "posicion_24")) %>% + tab_spanner( + label = "Pasajeros", + columns = c("pasajeros_23", "pasajeros_24") + ) %>% + tab_style( + style = list( + cell_text(weight = "bold")), + locations = cells_column_spanners(spanners = everything()) + ) %>% + tab_style( + style = list( + cell_text(color = "#EE3D8F"), + cell_text(weight = "bold") + ), + locations = cells_body( + columns = variacion, + rows = variacion < 0) + ) %>% + tab_style( + style = list( + cell_text(color = "#50B8B1"), + cell_text(weight = "bold") + ), + locations = cells_body( + columns = variacion, + rows = variacion > 0)) %>% + tab_style( + style = list( + cell_text(color = "#EE3D8F"), + cell_text(weight = "bold") + ), + locations = cells_body( + columns = situacion, + rows = as.numeric(posicion_24) > as.numeric(posicion_23)) + ) %>% + tab_style( + style = list( + cell_text(color = "#50B8B1"), + cell_text(weight = "bold") + ), + locations = cells_body( + columns = situacion, + rows = as.numeric(posicion_24) < as.numeric(posicion_23))) %>% + sub_missing( + columns = everything(), + rows = everything(), + missing_text = "-") +``` + +```{r} +rutas_base <- base_total %>% + filter(mes == max(mes)) %>% + mutate(par_origen_destino = paste0(pmin(localidad_origen, localidad_destino), + " - ", + pmax(localidad_origen, localidad_destino))) %>% + group_by(par_origen_destino, tramo_clasificacion) %>% + summarise(total = n()) %>% # que cuente las veces que se repite o que haga n_distinct(id) para que sume solo los servicios únicos? + ungroup() %>% + slice_max(n = 20, total) + +# 1° Ruta +primer_rank_ruta <- rutas_base[1,1] %>% pull +primer_rank_ruta_tot <- rutas_base[1,3] %>% pull %>% format(., big.mark = ".") +# 2° Ruta +segun_rank_ruta <- (rutas_base %>% filter(tramo_clasificacion == "Intrafederales"))[1,1] %>% pull +segun_rank_ruta_tot <- (rutas_base %>% filter(tramo_clasificacion == "Intrafederales"))[1,3] %>% pull %>% format(., big.mark = ".") +# 3° Ruta +n_ruta_portenias <- (rutas_base %>% + group_by(tramo_clasificacion) %>% + summarise(total = n()) %>% + arrange(desc(tramo_clasificacion)))[1,2] %>% pull + +n_ruta_federales <- (rutas_base %>% + group_by(tramo_clasificacion) %>% + summarise(total = n()) %>% + arrange(desc(tramo_clasificacion)))[2,2] %>% pull +``` + +**La ruta con más servicios en ambos sentidos es `r primer_rank_ruta`**, con `r primer_rank_ruta_tot` número de frecuencias. Entre las rutas que no unen la Capital Federal, la que muestra más servicios es **`r segun_rank_ruta`**, con `r segun_rank_ruta_tot` viajes. En el top 20 de rutas con más servicios del país `r n_ruta_portenias` son porteñas y `r n_ruta_federales` son federales. + +```{r} +rutas_base %>% + ggplot(aes(x = fct_reorder(par_origen_destino, total), y = total, fill = tramo_clasificacion)) + + geom_bar(stat = "identity") + + geom_label(aes(label = total), + fill = "white", + hjust = -0.1, + size = 3.5, + show.legend = F) + + scale_fill_dnmye() + + scale_y_continuous(limits = c(0, 4000), + breaks = seq(0, 4000, 500))+ + labs(title = "Top 20: Rutas más transitadas", + subtitle = "Abril 2023", + x = "", + y = "Viajes", + fill = "", + caption = "Nota: Los números representan viajes totales en ambos sentidos")+ + theme_minimal()+ + coord_flip() + + theme(legend.position = "bottom") + +``` + +```{r} +base_total_pasajeros <- base_total %>% + filter(mes == max(mes)) %>% + mutate(par_origen_destino = paste0(pmin(localidad_origen, localidad_destino), + " - ", + pmax(localidad_origen, localidad_destino))) %>% + group_by(par_origen_destino, tramo_clasificacion) %>% + summarise(total = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>% + ungroup() %>% + slice_max(n = 20, total) + +# 1° Ruta +primer_rank_ruta_pasajeros <- base_total_pasajeros[1,1] %>% pull +primer_rank_ruta_tot_pasajeros <- base_total_pasajeros[1,3] %>% pull %>% format(., big.mark = ".") +# 2° Ruta +segun_rank_ruta_pasajeros <- (base_total_pasajeros %>% filter(tramo_clasificacion == "Intrafederales"))[1,1] %>% pull +segun_rank_ruta_tot_pasajeros <- (base_total_pasajeros %>% filter(tramo_clasificacion == "Intrafederales"))[1,3] %>% pull %>% format(., big.mark = ".") +# 3° Ruta +n_ruta_portenias_pasajeros <- (base_total_pasajeros %>% + group_by(tramo_clasificacion) %>% + summarise(total = n()) %>% + arrange(desc(tramo_clasificacion)))[1,2] %>% pull + +n_ruta_federales_pasajeros <- (base_total_pasajeros %>% + group_by(tramo_clasificacion) %>% + summarise(total = n()) %>% + arrange(desc(tramo_clasificacion)))[2,2] %>% pull +``` + +Con respecto al número de pasajeros, **la ruta más transitada del mes es `r primer_rank_ruta_pasajeros`**, con `r primer_rank_ruta_tot_pasajeros` pasajeros totales. Para con las rutas intrafederales, la más utilizada es **`r segun_rank_ruta_pasajeros`**, con `r segun_rank_ruta_tot_pasajeros` usuarios. En total, del top 20 de rutas con más pasajeros del país, `r n_ruta_portenias_pasajeros` son porteñas y `r n_ruta_federales_pasajeros` son federales. + +```{r} +base_total_pasajeros %>% +ggplot(aes(x = fct_reorder(par_origen_destino, total), y = total, fill = tramo_clasificacion)) + + geom_bar(stat = "identity") + + geom_label(aes(label = format(total, big.mark = ".")), + fill = "white", + hjust = -0.1, + size = 3.5, + show.legend = F) + + scale_fill_dnmye() + + scale_y_continuous(limits = c(0, 40000), + breaks = seq(0, 40000, 5000), + labels = function(x) format(x, + big.mark = "."))+ + labs(title = "Top 20: Rutas más transitadas", + subtitle = "Abril 2023", + x = "", + y = "Pasajeros", + fill = "", + caption = "Nota: Los números representan la suma de pasajeros en ambos sentidos")+ + theme_minimal()+ + coord_flip() + + theme(legend.position = "bottom") +``` + + +```{r RUTAS} + +# Rutas más frecuentes (con 4 o más frecuencias mensuales) +rutas_aereas_numero <- read_file_srv("/srv/DataDNMYE/cnrt/recursos/rutas_por_mes_clasificadas.csv") + +# Rutas Federales +rutas_numero_federales <- (rutas_aereas_numero %>% filter(fecha == max(fecha)))[1,2] %>% pull + +# Rutas Porteñas +rutas_numero_portenias <- (rutas_aereas_numero %>% filter(fecha == max(fecha)))[2,2] %>% pull + +# Rutas Totales +rutas_numero_total <- rutas_numero_federales + rutas_numero_portenias + +# Rutas Totales +rutas_aereas_numero_tot <- rutas_aereas_numero %>% + group_by(fecha) %>% + summarise(total_rutas = sum(total_rutas, na.rm = T)) %>% + filter(year(fecha) >= max(year(fecha)) -1) %>% + filter(month(fecha) == month(max(fecha))) %>% + ungroup() %>% + mutate(var = round((total_rutas/lag(total_rutas) - 1)*100, 2)) + +# Rutas totales 2023 +rutas_numero_total_previo <- rutas_aereas_numero_tot[1,2] %>% pull + +# Diferencias porcentual N Rutas anio actual vs previo +rutas_numero_cabotaje_diferencia <- if_else((rutas_aereas_numero_tot[2,3] %>% pull)>0, + paste0((rutas_aereas_numero_tot[2,3] %>% pull), + "% más"), + paste0((rutas_aereas_numero_tot[2,3] %>% pull)*(-1), + "% menos")) + +``` + +A **`r datos_mes_anio`**, existían en el país **`r rutas_numero_total` rutas con 4 o más frecuencias mensuales**, `r rutas_numero_cabotaje_diferencia` con respecto al mismo mes del año pasado (`r rutas_numero_total_previo`). De dicho total, `r rutas_numero_federales` eran federales y `r rutas_numero_portenias` eran porteñas. + +```{r} + +# VER +graf_4 <- + rutas_aereas_numero %>% + ggplot(aes(x = fecha, + y = total_rutas, + text = paste("Fecha:", + format(fecha,"%b-%y"), + "
Total:", + format(total_rutas, + big.mark=".", + decimal.mark = ",", + digits=0)))) + + geom_segment(aes(xend = fecha, + y = 0, + yend = total_rutas), + color = dnmye_colores("cian"))+ + geom_point(color = dnmye_colores("cian"), + size = 1.25, + fill = alpha(dnmye_colores("cian"), 0.3), + alpha = 0.7, + shape = 21, + stroke = 2) + + geom_point(data = rutas_aereas_numero %>% + filter(month(fecha) == month(max(fecha))), + color = dnmye_colores("rosa"), + size = 1, + fill = alpha(dnmye_colores("rosa"), 0.3), + alpha = 0.7, + shape = 21, + stroke = 1.75) + + scale_y_continuous(limits = c(0, 1000), + breaks = seq(0, 1000, 250))+ + scale_x_date(date_breaks = "4 month", + date_labels = "%b-%y")+ + scale_fill_dnmye(palette = "cualitativa", reverse = -1)+ + labs(title = "Cantidad de rutas", + subtitle = "Con al menos 4 frecuencias mensuales", + y = "", + x = "", + color = "", + caption = glue::glue("Fuente: MINTURDEP en base a información de CNRT\n Nota: En rojo, los meses de {datos_mes_anio}.")) + + theme_minimal() + + theme(legend.position = "bottom", + axis.text.x = element_text(angle = 45, + hjust = 1, + vjust = 1)) + + facet_grid(ruta_clasificacion ~ .) + +ggplotly(graf_4, tooltip = "text") %>% + layout(title = list(text = paste0("Cantidad de rutas", + '
', + '', + "Con 4 o más frecuencias mensuales",''))) +``` + +```{r} +# pasajeros_totales_cabotaje <- cabotaje %>% +# select(anio_local, mes_local, origen_oaci, destino_oaci, pax_ad) %>% +# pivot_longer(cols = c(origen_oaci, destino_oaci), +# names_to = "variable", +# values_to = "oaci") %>% +# filter(oaci != "EGYP") %>% +# group_by(anio_local, mes_local, oaci) %>% +# summarise(pasajeros = sum(pax_ad, na.rm = T)) %>% +# mutate(pasajeros = round(pasajeros)) +# +# pasajeros_totales_cabotaje_mes <- pasajeros_totales_cabotaje %>% +# ungroup() %>% +# filter(anio_local == max(anio_local)) %>% +# filter(mes_local == max(mes_local)) %>% +# rename(pasajeros_mes_actual = pasajeros) %>% +# ungroup() %>% +# select(oaci, +# pasajeros_mes_actual) +# +# pasajeros_totales_cabotaje_mes_previo <- pasajeros_totales_cabotaje %>% +# ungroup() %>% +# filter(anio_local == max(anio_local)) %>% +# filter(mes_local == max(mes_local) - 1) %>% +# rename(pasajeros_mes_previo = pasajeros) %>% +# ungroup() %>% +# select(oaci, +# pasajeros_mes_previo) +# +# pasajeros_totales_cabotaje_mes_anio_previo <- pasajeros_totales_cabotaje %>% +# ungroup() %>% +# filter(anio_local == max(anio_local) - 1) %>% +# filter(mes_local == month(max(base_total$Fecha))) %>% +# rename(pasajeros_mes_anio_previo = pasajeros) %>% +# ungroup() %>% +# select(oaci, +# pasajeros_mes_anio_previo) +# +# pasajeros_totales_cabotaje_mes_2019 <- pasajeros_totales_cabotaje %>% +# ungroup() %>% +# filter(anio_local == 2019) %>% +# filter(mes_local == month(max(base_total$Fecha))) %>% +# rename(pasajeros_mes_2019 = pasajeros) %>% +# ungroup() %>% +# select(oaci, +# pasajeros_mes_2019) +# +# pasajeros_totales_cabotaje_mes <- pasajeros_totales_cabotaje_mes %>% +# full_join(pasajeros_totales_cabotaje_mes_2019, by = "oaci") %>% +# full_join(pasajeros_totales_cabotaje_mes_previo, by = "oaci") %>% +# full_join(pasajeros_totales_cabotaje_mes_anio_previo, by = "oaci") %>% +# mutate(across(.cols = everything(.), +# ~ replace_na(., 0)), +# variacion_mes = (pasajeros_mes_actual/pasajeros_mes_previo) - 1, +# variacion_mes = if_else(!is.finite(variacion_mes), +# 0, +# variacion_mes), +# variacion_anual = (pasajeros_mes_actual/pasajeros_mes_anio_previo) - 1, +# variacion_anual = if_else(!is.finite(variacion_anual), +# 0, +# variacion_anual)) +# +# pasajeros_totales_cabotaje_acumulado <- pasajeros_totales_cabotaje %>% +# ungroup() %>% +# filter(mes_local <= month(max(base_total$Fecha))) %>% +# group_by(anio_local, oaci) %>% +# summarise(pasajeros_acumulados = sum(pasajeros, na.rm = T)) %>% +# mutate(anio_local = paste0("anio_", anio_local)) %>% +# pivot_wider(names_from = anio_local, +# values_from = pasajeros_acumulados) +# +# aeropuertos <- read_file_srv("aerocomercial/libros_de_codigos/ANAC/aeropuertos_nuevos.xlsx", col_types = "text") %>% +# mutate(aeropuerto_etiqueta_anac = case_when(is.na(aeropuerto_etiqueta_anac) ~ nombre_ingles, +# T ~ aeropuerto_etiqueta_anac), +# localidad_etiqueta_indec = case_when(is.na(localidad_etiqueta_indec) ~ localidad_ingles, +# T ~ localidad_etiqueta_indec)) %>% +# select(codigo_oaci, +# aeropuerto = aeropuerto_etiqueta_anac, +# localidad = localidad_etiqueta_indec, +# provincia) +# +# tabla <- pasajeros_totales_cabotaje_acumulado %>% +# left_join(pasajeros_totales_cabotaje_mes, by = "oaci") %>% +# left_join(aeropuertos, by = c("oaci" = "codigo_oaci")) %>% +# arrange(-anio_2024) %>% +# mutate(ranking = row_number(), +# localidad = case_when(ranking >= 40 ~ "Resto", +# T ~ localidad)) %>% +# group_by(localidad) %>% +# summarise(anio_2017 = sum(anio_2017, na.rm = T), +# anio_2018 = sum(anio_2018, na.rm = T), +# anio_2019 = sum(anio_2019, na.rm = T), +# anio_2020 = sum(anio_2020, na.rm = T), +# anio_2021 = sum(anio_2021, na.rm = T), +# anio_2022 = sum(anio_2022, na.rm = T), +# anio_2023 = sum(anio_2023, na.rm = T), +# anio_2024 = sum(anio_2024, na.rm = T), +# pasajeros_mes_actual = sum(pasajeros_mes_actual, na.rm = T), +# pasajeros_mes_2019 = sum(pasajeros_mes_2019, na.rm = T), +# pasajeros_mes_previo = sum(pasajeros_mes_previo, na.rm = T), +# pasajeros_mes_anio_previo = sum(pasajeros_mes_anio_previo, na.rm = T)) %>% +# janitor::adorn_totals(where = "row", +# na.rm = T) %>% +# mutate(across(.cols = 2:13, +# ~ replace_na(., 0)), +# variacion_mes = (pasajeros_mes_actual/pasajeros_mes_previo) - 1, +# variacion_mes = if_else(!is.finite(variacion_mes), +# 0, +# variacion_mes), +# variacion_anual = (pasajeros_mes_actual/pasajeros_mes_anio_previo) - 1, +# variacion_anual = if_else(!is.finite(variacion_anual), +# 0, +# variacion_anual)) %>% +# arrange(-anio_2024) +# +# tabla_grande <- tabla %>% +# select(-ends_with("_previo")) %>% +# gt() %>% +# tab_header( +# title = md("__PASAJEROS TOTALES EN VUELOS DE CABOTAJE POR AEROPUERTO__")) %>% +# tab_source_note( +# source_note = md("**Fuente:** MINTURDEP en base a información de ANAC.")) %>% +# cols_label( +# localidad = md("**Aeropuerto**"), +# anio_2017 = md("2017"), +# anio_2018 = md("2018"), +# anio_2019 = md("2019"), +# anio_2020 = md("2020"), +# anio_2021 = md("2021"), +# anio_2022 = md("2022"), +# anio_2023 = md("2023"), +# anio_2024 = md("2024"), +# pasajeros_mes_2019 = md("2019"), +# pasajeros_mes_actual = md("2024"), +# variacion_mes = md("Mensual"), +# variacion_anual = md("Anual")) %>% +# cols_align( +# align = "center", +# columns = c(2:13)) %>% +# opt_table_font( +# font = list( +# google_font(name = "Encode Sans"))) %>% +# fmt_percent(columns = c(9:13), decimals = 1, dec_mark = ",", sep_mark = ".") %>% +# fmt_missing( +# columns = everything(), +# rows = everything(), +# missing_text = "-") %>% +# data_color( +# columns = contains("variacion"), +# apply_to = "text", +# colors = scales::col_bin( +# bins = c(-Inf, 0, Inf), +# palette = c(dnmye_colores("rosa"), dnmye_colores("azul verde")), +# ) +# ) %>% +# tab_spanner( +# label = "Variación", +# columns = c(variacion_mes, variacion_anual)) %>% +# tab_spanner( +# label = glue::glue("Pasajeros {str_to_title(strftime(max(base_total$Fecha), '%B'))}"), +# columns = c(pasajeros_mes_actual, +# pasajeros_mes_2019)) %>% +# tab_spanner( +# label = glue::glue("Acumulado Período {str_to_title(month(1, , label = T, abbr = T))}","-","{str_to_title(month(max(base_total$Fecha), label = T, abbr = T))}"), +# columns = starts_with("anio")) %>% +# tab_style(style = cell_text(weight = "bold"), +# locations = cells_column_spanners()) %>% +# comunicacion::gt_theme_dnmye(var_total = localidad) %>% +# fmt_number(columns = c(starts_with("anio"), +# starts_with("pasajeros")), +# sep_mark = ".", +# decimals = 0) +# +# # gtsave(tabla, +# # "tabla_aeropuertos.png", vwidth = 2000) +# +# tabla %>% +# select(-ends_with("_previo")) %>% +# select(-c(anio_2017, anio_2018, anio_2020, anio_2021, anio_2022)) %>% +# gt() %>% +# tab_header( +# title = md("__PASAJEROS TOTALES EN VUELOS DE CABOTAJE POR AEROPUERTO__")) %>% +# tab_source_note( +# source_note = md("**Fuente:** MINTURDEP en base a información de ANAC.")) %>% +# cols_label( +# localidad = md("**Aeropuerto**"), +# anio_2024 = md("2024"), +# anio_2023 = md("2023"), +# anio_2019 = md("2019"), +# pasajeros_mes_2019 = md("2019"), +# pasajeros_mes_actual = md("2024"), +# variacion_mes = md("Mensual"), +# variacion_anual = md("Anual")) %>% +# cols_align( +# align = "center", +# columns = c(2:8)) %>% +# opt_table_font( +# font = list( +# google_font(name = "Encode Sans"))) %>% +# fmt_percent(columns = c(7:8), decimals = 1, dec_mark = ",", sep_mark = ".") %>% +# fmt_missing( +# columns = everything(), +# rows = everything(), +# missing_text = "-") %>% +# data_color( +# columns = contains("variacion"), +# apply_to = "text", +# colors = scales::col_bin( +# bins = c(-Inf, 0, Inf), +# palette = c(dnmye_colores("rosa"), dnmye_colores("azul verde")), +# ) +# ) %>% +# tab_spanner( +# label = "Variación", +# columns = c(variacion_mes, variacion_anual)) %>% +# tab_spanner( +# label = glue::glue("Pasajeros {str_to_title(strftime(max(base_total$Fecha), '%B'))}"), +# columns = c(pasajeros_mes_actual, +# pasajeros_mes_2019)) %>% +# tab_spanner( +# label = glue::glue("Acumulado Período {str_to_title(month(1, , label = T, abbr = T))}","-","{str_to_title(month(max(base_total$Fecha), label = T, abbr = T))}"), +# columns = starts_with("anio")) %>% +# tab_style(style = cell_text(weight = "bold"), +# locations = cells_column_spanners()) %>% +# comunicacion::gt_theme_dnmye(var_total = localidad) %>% +# fmt_number(columns = c(starts_with("anio"), +# starts_with("pasajeros")), +# sep_mark = ".", +# decimals = 0) + +``` + diff --git a/docs/cnrt.html b/docs/cnrt.html new file mode 100644 index 0000000..27b18e5 --- /dev/null +++ b/docs/cnrt.html @@ -0,0 +1,7708 @@ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + TABLEROS y REPORTES: Conectividad Terrestre + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
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Conectividad Terrestre

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Resumen de datos de flujo terrestre, en base a los registros de servicios regulares interurbanos de buses de media y larga distancia de la Comisión Nacional Reguladora del Transporte (CNRT).

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(Publicado en junio 2024 con datos actualizados al 30-04-2024)

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El reporte mensual que aquí presentamos se basa en el Documento de Trabajo N°14: “Conectividad Terrestre. Diagnóstico turístico del mercado interurbano de pasajeros.” que analiza el flujo de pasajeros en servicios regulares de buses de media y larga distancia al interior del país entre enero de 2019 y octubre de 2023. En este marco, el actual trabajo busca continuar con la publicación periódica de estadísticas que muestren la evolución de los indicadores luego de la crisis pandémica y la posterior recuperación del sector.

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En el mes de abril, fueron contabilizados 38.279 viajes de buses de media y larga distancia en todo el país, lo que representa un 11,06% menos frente a un año atrás1. En total, en el acumulado anual, se realizaron 172.949 servicios regulares, un 8,77% menos si se compara con el mismo período del año previo.

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En el mismo mes, fueron transportados 1.280.847 pasajeros, un 31,02% menos con respecto a abril del año previo. En el acumulado anual, ello significa que viajaron hasta el momento 6.399.576 personas por el país, un 29,64% menos en comparación al mismo intervalo del año anterior.

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Con respecto al número de asientos disponibles en servicios regulares, en abril, fueron ofrecidos 2.030.723 asientos, lo que supone un 10,44% menos contra un año atrás, y, en lo que va del año, 9.156.369 asientos, 8,22% menos frente al mismo período previo.

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En lo respectivo a las regiones turísticas, el Litoral fue la que más pasajeros recibió durante el mes de abril (279.367 en total). A la misma, le siguieron las regiones Ciudad Autónoma de Buenos Aires y Norte, con 233.314 y 221.519 pasajeros, respectivamente.

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Flujo de pasajeros entre regiones turísticas

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Las provincias de Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Buenos Aires y Córdoba son aquellas a las que más pasajeros arribaron durante el último mes en buses de media y larga distancia. Las mismas contabilizaron 233.314, 177.516 y 118.519, respectivamente.

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Por su parte, a nivel urbano, Ciudad Autonoma De Buenos Aires, Cordoba y Rosario son aquellas localidades del país que más pasajeros recibieron en el período en cuestión. En total, 233.314, 80.904 y 56.715 personas arribaron a dichos destinos.

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DESTINOS POR CANTIDAD DE PASAJEROS
Abril
Ciudad + Posición + + Pasajeros + v.a. %Participación 2024 (%)
2023202420232024
Ciudad Autonoma De Buenos Aires1=1276.618233.314−15,7%18,2%
Cordoba2=299.84980.904−19,0%6,3%
Rosario3=380.16256.715−29,2%4,4%
Mendoza6▲444.12739.530−10,4%3,1%
Salta4▼559.29139.451−33,5%3,1%
San Miguel De Tucuman5▼652.33136.059−31,1%2,8%
San Carlos De Bariloche11▲726.98724.629−8,7%1,9%
Posadas8=832.08321.789−32,1%1,7%
Mar Del Plata7▼936.27121.197−41,6%1,7%
San Juan12▲1025.75221.084−18,1%1,6%
Resistencia14▲1122.50520.192−10,3%1,6%
San Salvador De Jujuy9▼1228.52718.998−33,4%1,5%
Corrientes13=1322.93918.292−20,3%1,4%
San Luis17▲1421.07017.995−14,6%1,4%
Santa Fe15=1522.40216.820−24,9%1,3%
Bahia Blanca20▲1618.19016.446−9,6%1,3%
San Fernando Del Valle De Catamarca19▲1719.69916.295−17,3%1,3%
El Talar18=1820.39715.500−24,0%1,2%
Neuquen25▲1913.67015.06510,2%1,2%
Resto---928.120550.572−40,7%43,0%
Fuente: DNMyE en base a información de CNRT.
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La ruta con más servicios en ambos sentidos es Ciudad Autonoma De Buenos Aires - Rosario, con 3.232 número de frecuencias. Entre las rutas que no unen la Capital Federal, la que muestra más servicios es Salta - San Salvador De Jujuy, con 2.080 viajes. En el top 20 de rutas con más servicios del país 10 son porteñas y 10 son federales.

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Con respecto al número de pasajeros, la ruta más transitada del mes es Ciudad Autonoma De Buenos Aires - Mar Del Plata, con 34.853 pasajeros totales. Para con las rutas intrafederales, la más utilizada es Mendoza - San Juan, con 19.702 usuarios. En total, del top 20 de rutas con más pasajeros del país, 9 son porteñas y 11 son federales.

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A abril, existían en el país 610 rutas con 4 o más frecuencias mensuales, 4.84% menos con respecto al mismo mes del año pasado (641). De dicho total, 421 eran federales y 189 eran porteñas.

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  1. Para ver la serie temporal completa de viajes, asientos y pasajeros totales, acceder al tablero de conectividad terrestre.↩︎

    2. +
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Dirección Nacional de Mercados y Estadísticas | Subsecretaría de Turismo | Ministerio del Interior ()

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+ + + + + + diff --git a/docs/cnrt_files/figure-html5/Treemap-1.png b/docs/cnrt_files/figure-html5/Treemap-1.png new file mode 100644 index 0000000..5bdad78 Binary files /dev/null and b/docs/cnrt_files/figure-html5/Treemap-1.png differ diff --git a/docs/cnrt_files/figure-html5/unnamed-chunk-5-1.png b/docs/cnrt_files/figure-html5/unnamed-chunk-5-1.png new file mode 100644 index 0000000..ec465fe Binary files /dev/null and b/docs/cnrt_files/figure-html5/unnamed-chunk-5-1.png differ diff --git a/docs/cnrt_files/figure-html5/unnamed-chunk-7-1.png b/docs/cnrt_files/figure-html5/unnamed-chunk-7-1.png new file mode 100644 index 0000000..f7452df Binary files /dev/null and b/docs/cnrt_files/figure-html5/unnamed-chunk-7-1.png differ diff --git a/docs/search.json b/docs/search.json index 7b2b0e0..1c318e0 100644 --- a/docs/search.json +++ b/docs/search.json @@ -6,7 +6,15 @@ "description": "Resumen de los últimos datos de visitas a Parques Nacionales y Áreas Protegidas Provinciales según origen (condición de residencia) de los visitantes. La información se obtiene a partir de datos relevados por la Administración de Parques Nacionales y organismos provinciales.", "author": [], "contents": "\n\n\n\n(Publicado en abril 2024 con datos actualizados a marzo de 2024)\n\nParques Nacionales\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nEn el mes de marzo se registraron 358.959 visitas a Parques Nacionales, con 192.938 visitas de residentes y 166.021 de no residentes.\n\n\nhtml {\n font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', 'Fira Sans', 'Droid Sans', Arial, sans-serif;\n}\n\n#yergsjlhpn .gt_table {\n display: table;\n border-collapse: collapse;\n margin-left: auto;\n margin-right: auto;\n color: #333333;\n font-size: 16px;\n font-weight: normal;\n font-style: normal;\n background-color: #FFFFFF;\n width: auto;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #A8A8A8;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 2px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n 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\n\n\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[17517,19798],\"y\":[0,0],\"text\":\"\",\"type\":\"scatter\",\"mode\":\"lines\",\"line\":{\"width\":1.88976377952756,\"color\":\"rgba(0,0,0,0.7)\",\"dash\":\"solid\"},\"hoveron\":\"points\",\"showlegend\":false,\"xaxis\":\"x\",\"yaxis\":\"y\",\"hoverinfo\":\"text\",\"frame\":null},{\"x\":[17532,17563,17591,17622,17652,17683,17713,17744,17775,17805,17836,17866,17897,17928,17956,17987,18017,18048,18078,18109,18140,18170,18201,18231,18262,18293,18322,18353,18383,18414,18444,18475,18506,18536,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631,19662,19692,19723,19754,19783],\"y\":[682.3,516.4,375.1,255.3,162.7,131.8,343.5,234.4,269.1,342,352.8,362.1,615,476.1,408.7,310.1,176.5,184.3,376,258,294.6,359,404.5,436.2,779,616.9,177.7,0,0,0,3.4,5.7,10.5,17.2,26.5,39.2,204,226.4,166.1,103.7,31.5,20.1,143.4,137.7,174.8,272.2,268.5,271.6,606.3,544.6,376.8,323.2,198,191,373.4,245.7,278.7,362.8,369.5,270.4,599.4,488.7,327.5,329.8,255.7,263.7,382.6,255.4,296.8,372.3,318.9,381.3,512.4,414.8,359],\"text\":\"\",\"type\":\"scatter\",\"mode\":\"lines\",\"line\":{\"width\":3.77952755905512,\"color\":\"rgba(146,131,190,0.5)\",\"dash\":\"solid\"},\"hoveron\":\"points\",\"showlegend\":false,\"xaxis\":\"x\",\"yaxis\":\"y\",\"hoverinfo\":\"text\",\"frame\":null},{\"x\":[17532,17563,17591,17622,17652,17683,17713,17744,17775,17805,17836,17866,17897,17928,17956,17987,18017,18048,18078,18109,18140,18170,18201,18231,18262,18293,18322,18353,18383,18414,18444,18475,18506,18536,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631,19662,19692,19723,19754,19783],\"y\":[682.3,516.4,375.1,255.3,162.7,131.8,343.5,234.4,269.1,342,352.8,362.1,615,476.1,408.7,310.1,176.5,184.3,376,258,294.6,359,404.5,436.2,779,616.9,177.7,0,0,0,3.4,5.7,10.5,17.2,26.5,39.2,204,226.4,166.1,103.7,31.5,20.1,143.4,137.7,174.8,272.2,268.5,271.6,606.3,544.6,376.8,323.2,198,191,373.4,245.7,278.7,362.8,369.5,270.4,599.4,488.7,327.5,329.8,255.7,263.7,382.6,255.4,296.8,372.3,318.9,381.3,512.4,414.8,359],\"text\":[\"fecha: 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Palmar\n2.031\n−63,7%\n2,6%\n1.927\n−64,8%\n104\n−10,3%\n33.542\n−8,3%Los Arrayanes\n4.858\n−15,1%\n2,3%\n3.879\n−19,9%\n979\n11,4%\n29.343\n−12,3%Los Cardones\n8.740\n37,7%\n1,8%\n8.358\n35,9%\n382\n94,9%\n22.536\n31,9%Talampaya\n7.016\n56,9%\n1,1%\n6.278\n59,9%\n738\n35,7%\n14.568\n9,6%Calilegua\n2.380\n99,3%\n0,6%\n2.221\n110,1%\n159\n16,1%\n7.588\n41,0%Los Alerces\n-\n−100,0%\n0,5%\n-\n−100,0%\n-\n-\n6.472\n−93,8%Quebrada Del Condorito\n2.451\n63,1%\n0,5%\n2.310\n60,4%\n141\n123,8%\n6.177\n3,3%El Leoncito\n1.010\n−60,4%\n0,4%\n838\n−65,6%\n172\n49,6%\n5.546\n−19,3%Sierra De Las Quijadas\n2.558\n172,7%\n0,4%\n2.428\n175,0%\n130\n136,4%\n5.344\n−21,4%Monte Leon\n837\n20,3%\n0,4%\n565\n21,8%\n272\n17,2%\n4.830\n−13,3%Ciervo De Los Pantanos\n1.449\n4,4%\n0,3%\n1.435\n5,4%\n14\n−46,2%\n4.201\n−30,8%Ibera\n1.578\n79,9%\n0,3%\n1.407\n101,0%\n171\n−3,4%\n3.818\n21,6%Patagonia\n484\n−36,7%\n0,2%\n371\n−36,9%\n113\n−36,2%\n3.098\n−28,3%Perito Moreno\n521\n60,8%\n0,2%\n409\n53,8%\n112\n93,1%\n2.530\n54,4%Lihue Calel\n660\n60,6%\n0,2%\n629\n63,4%\n31\n19,2%\n2.354\n26,9%Laguna Blanca\n428\n162,6%\n0,1%\n414\n158,8%\n14\n366,7%\n1.460\n77,8%Bosques Petrificados\n342\n−12,3%\n0,1%\n286\n−5,9%\n56\n−34,9%\n1.413\n−19,9%Mburucuya\n529\n69,6%\n0,1%\n487\n60,2%\n42\n425,0%\n1.194\n−39,5%El Nogalar De Los Toldos\n179\n145,2%\n0,1%\n161\n198,1%\n18\n−5,3%\n1.050\n−6,9%Laguna De Los Pozuelos\n167\n9,2%\n0,1%\n99\n−11,6%\n68\n65,9%\n961\n32,6%Resto\n819\n−78,6%\n0,2%\n749\n−79,6%\n70\n−55,7%\n3.177\n−83,4%Fuente: Dirección Nacional de Mercados y Estadística, Subsecretaría de Turismo en base a la informacion suministrada por la Dirección de Mercadeo de la Dirección Nacional de Uso Público, APN\n ///: Dato que no corresponde mostrar debido a la naturaleza de las cosas.\n \n\nÁreas Protegidas Provinciales\n\n\n\nEn el caso de los parques provinciales, durante el mes de marzo se registraron 37.796 visitas a áreas naturales protegidas del Chubut, con 23.633 visitas de residentes y 14.163 de no residentes. Mientras que el Parque Provincial Ischigualasto, en San Juan, recibió un total de 8.171 visitas.\n\n\n@import url(\"https://fonts.googleapis.com/css2?family=Encode+Sans:ital,wght@0,100;0,200;0,300;0,400;0,500;0,600;0,700;0,800;0,900;1,100;1,200;1,300;1,400;1,500;1,600;1,700;1,800;1,900&display=swap\");\nhtml {\n font-family: 'Encode Sans', -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', 'Fira Sans', 'Droid Sans', Arial, sans-serif;\n}\n\n#dqalxmkxca .gt_table {\n display: table;\n border-collapse: collapse;\n margin-left: auto;\n margin-right: auto;\n color: #333333;\n font-size: 16px;\n font-weight: normal;\n font-style: normal;\n background-color: #FFFFFF;\n width: auto;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #A8A8A8;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 2px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #A8A8A8;\n 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Visitas\n Var. i.a. %\n Visitas\n Var i.a. %\n Part.%\n Visitas\n Var. i.a. %\n Part.%\n Chubut\n marzo 2024\n37.796\n40,0%\n23.633\n20,4%\n62,5%\n14.163\n92,3%\n37,5%acumulado 2024\n202.850\n−7,6%\n151.341\n−17,2%\n74,6%\n51.509\n39,4%\n25,4%San Juan (Ischigualasto)\n marzo 2024\n8.171\n48,6%\n7.566\n-\n92,6%\n605\n-\n7,4%acumulado 2024\n18.337\n−13,4%\n17.070\n-\n93,1%\n1.267\n-\n6,9%Nota: a partir de enero 2024 se presenta información desagregada por residencia en el Parque Provincial Ishigualasto.\n Fuente: DNMyE en base a datos del Parque Provincial Ischigualasto y el Departamento Observatorio Turístico del Chubut.\n \n\nRecursos - Áreas Protegidas\nDatos Abiertos\nInformes\n\nPara recibir las novedades del SINTA escribíle al bot de Telegram de la DNMyE SintIA: @RDatinaBot 🤖\n\n\n\n\n", - "last_modified": "2024-06-02T19:53:10-03:00" + "last_modified": "2024-06-05T16:10:23-03:00" + }, + { + "path": "cnrt.html", + "title": "Conectividad Terrestre", + "description": "Resumen de datos de flujo terrestre, en base a los registros de servicios regulares interurbanos de buses de media y larga distancia de la Comisión Nacional Reguladora del Transporte (CNRT).", + "author": [], + "contents": "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n(Publicado en junio 2024 con datos actualizados al 30-04-2024)\nEl reporte mensual que aquí presentamos se basa en el Documento de Trabajo N°14: “Conectividad Terrestre. Diagnóstico turístico del mercado interurbano de pasajeros.” que analiza el flujo de pasajeros en servicios regulares de buses de media y larga distancia al interior del país entre enero de 2019 y octubre de 2023. En este marco, el actual trabajo busca continuar con la publicación periódica de estadísticas que muestren la evolución de los indicadores luego de la crisis pandémica y la posterior recuperación del sector.\nEn el mes de abril, fueron contabilizados 38.279 viajes de buses de media y larga distancia en todo el país, lo que representa un 11,06% menos frente a un año atrás1. En total, en el acumulado anual, se realizaron 172.949 servicios regulares, un 8,77% menos si se compara con el mismo período del año previo.\nEn el mismo mes, fueron transportados 1.280.847 pasajeros, un 31,02% menos con respecto a abril del año previo. En el acumulado anual, ello significa que viajaron hasta el momento 6.399.576 personas por el país, un 29,64% menos en comparación al mismo intervalo del año anterior.\nCon respecto al número de asientos disponibles en servicios regulares, en abril, fueron ofrecidos 2.030.723 asientos, lo que supone un 10,44% menos contra un año atrás, y, en lo que va del año, 9.156.369 asientos, 8,22% menos frente al mismo período previo.\n\n\n\nEn lo respectivo a las regiones turísticas, el Litoral fue la que más pasajeros recibió durante el mes de abril (279.367 en total). A la misma, le siguieron las regiones Ciudad Autónoma de Buenos Aires y Norte, con 233.314 y 221.519 pasajeros, respectivamente.\n\nFlujo de pasajeros entre regiones turísticas\n\n{\"x\":{\"links\":{\"source\":[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4,4,5,5,5,5,5,5,5,6,6,6,6,6,6,6],\"target\":[7,8,9,10,11,12,13,7,9,10,11,12,13,7,8,9,10,11,12,13,7,8,9,10,11,12,13,7,8,9,10,11,12,13,7,8,9,10,11,12,13,7,8,9,10,11,12,13],\"value\":[29686,71408,5112,10209,40549,8195,14269,57170,13398,21477,78303,11863,10146,5928,17127,49685,20742,3119,6679,11162,11611,26474,18439,4133,24538,26136,4143,47255,88594,2557,25117,121949,7511,1769,10248,16895,5900,31785,9010,159351,1649,15618,12816,11282,5056,1899,1784,101101]},\"nodes\":{\"name\":[\"Buenos Aires\",\"Ciudad Autónoma de Buenos Aires\",\"Cuyo\",\"Córdoba\",\"Litoral\",\"Norte\",\"Patagonia\",\"Buenos Aires \",\"Ciudad Autónoma de Buenos Aires \",\"Cuyo \",\"Córdoba \",\"Litoral \",\"Norte \",\"Patagonia 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Las mismas contabilizaron 233.314, 177.516 y 118.519, respectivamente.\n\n\n\n\n\n\nPor su parte, a nivel urbano, Ciudad Autonoma De Buenos Aires, Cordoba y Rosario son aquellas localidades del país que más pasajeros recibieron en el período en cuestión. En total, 233.314, 80.904 y 56.715 personas arribaron a dichos destinos.\n\n\n\n\n\n@import url(\"https://fonts.googleapis.com/css2?family=Encode+Sans:ital,wght@0,100;0,200;0,300;0,400;0,500;0,600;0,700;0,800;0,900;1,100;1,200;1,300;1,400;1,500;1,600;1,700;1,800;1,900&display=swap\");\nhtml {\n font-family: 'Encode Sans', -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', 'Fira Sans', 'Droid Sans', Arial, sans-serif;\n}\n\n#pvzicdpmvr .gt_table {\n display: table;\n border-collapse: collapse;\n margin-left: auto;\n margin-right: auto;\n color: #333333;\n font-size: 16px;\n font-weight: normal;\n font-style: normal;\n background-color: #FFFFFF;\n width: auto;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #A8A8A8;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 2px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #A8A8A8;\n border-left-style: 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2024 (%)\n 2023\n \n 2024\n 2023\n 2024\n Ciudad Autonoma De Buenos Aires\n1\n=\n1\n276.618\n233.314\n−15,7%\n18,2%Cordoba\n2\n=\n2\n99.849\n80.904\n−19,0%\n6,3%Rosario\n3\n=\n3\n80.162\n56.715\n−29,2%\n4,4%Mendoza\n6\n▲\n4\n44.127\n39.530\n−10,4%\n3,1%Salta\n4\n▼\n5\n59.291\n39.451\n−33,5%\n3,1%San Miguel De Tucuman\n5\n▼\n6\n52.331\n36.059\n−31,1%\n2,8%San Carlos De Bariloche\n11\n▲\n7\n26.987\n24.629\n−8,7%\n1,9%Posadas\n8\n=\n8\n32.083\n21.789\n−32,1%\n1,7%Mar Del Plata\n7\n▼\n9\n36.271\n21.197\n−41,6%\n1,7%San Juan\n12\n▲\n10\n25.752\n21.084\n−18,1%\n1,6%Resistencia\n14\n▲\n11\n22.505\n20.192\n−10,3%\n1,6%San Salvador De Jujuy\n9\n▼\n12\n28.527\n18.998\n−33,4%\n1,5%Corrientes\n13\n=\n13\n22.939\n18.292\n−20,3%\n1,4%San Luis\n17\n▲\n14\n21.070\n17.995\n−14,6%\n1,4%Santa Fe\n15\n=\n15\n22.402\n16.820\n−24,9%\n1,3%Bahia Blanca\n20\n▲\n16\n18.190\n16.446\n−9,6%\n1,3%San Fernando Del Valle De Catamarca\n19\n▲\n17\n19.699\n16.295\n−17,3%\n1,3%El Talar\n18\n=\n18\n20.397\n15.500\n−24,0%\n1,2%Neuquen\n25\n▲\n19\n13.670\n15.065\n10,2%\n1,2%Resto\n-\n-\n-\n928.120\n550.572\n−40,7%\n43,0%Fuente: DNMyE en base a información de CNRT.\n \n\n\n\n\nLa ruta con más servicios en ambos sentidos es Ciudad Autonoma De Buenos Aires - Rosario, con 3.232 número de frecuencias. Entre las rutas que no unen la Capital Federal, la que muestra más servicios es Salta - San Salvador De Jujuy, con 2.080 viajes. En el top 20 de rutas con más servicios del país 10 son porteñas y 10 son federales.\n\n\n\n\n\n\nCon respecto al número de pasajeros, la ruta más transitada del mes es Ciudad Autonoma De Buenos Aires - Mar Del Plata, con 34.853 pasajeros totales. Para con las rutas intrafederales, la más utilizada es Mendoza - San Juan, con 19.702 usuarios. En total, del top 20 de rutas con más pasajeros del país, 9 son porteñas y 11 son federales.\n\n\n\n\n\n\nA abril, existían en el país 610 rutas con 4 o más frecuencias mensuales, 4.84% menos con respecto al mismo mes del año pasado (641). De dicho total, 421 eran federales y 189 eran porteñas.\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[17897,17897,null,17928,17928,null,17956,17956,null,17987,17987,null,18017,18017,null,18048,18048,null,18078,18078,null,18109,18109,null,18140,18140,null,18170,18170,null,18201,18201,null,18231,18231,null,18262,18262,null,18293,18293,null,18322,18322,null,18353,18353,null,18383,18383,null,18414,18414,null,18444,18444,null,18475,18475,null,18506,18506,null,18536,18536,null,18567,18567,null,18597,18597,null,18628,18628,null,18659,18659,null,18687,18687,null,18718,18718,null,18748,18748,null,18779,18779,null,18809,18809,null,18840,18840,null,18871,18871,null,18901,18901,null,18932,18932,null,18962,18962,null,18993,18993,null,19024,19024,null,19052,19052,null,19083,19083,null,19113,19113,null,19144,19144,null,19174,19174,null,19205,19205,null,19236,19236,null,19266,19266,null,19297,19297,null,19327,19327,null,19358,19358,null,19389,19389,null,19417,19417,null,19448,19448,null,19478,19478,null,19509,19509,null,19539,19539,null,19570,19570,null,19601,19601,null,19631,19631,null,19662,19662,null,19692,19692,null,19723,19723,null,19754,19754,null,19783,19783,null,19814,19814],\"y\":[0,827,null,0,858,null,0,853,null,0,530,null,0,508,null,0,511,null,0,530,null,0,517,null,0,508,null,0,505,null,0,503,null,0,513,null,0,521,null,0,515,null,0,495,null,0,2,null,0,0,null,0,0,null,0,0,null,0,0,null,0,0,null,0,0,null,0,15,null,0,258,null,0,353,null,0,375,null,0,380,null,0,370,null,0,324,null,0,274,null,0,365,null,0,364,null,0,378,null,0,396,null,0,390,null,0,423,null,0,421,null,0,425,null,0,423,null,0,417,null,0,423,null,0,419,null,0,434,null,0,429,null,0,429,null,0,432,null,0,429,null,0,441,null,0,456,null,0,451,null,0,444,null,0,437,null,0,432,null,0,428,null,0,444,null,0,433,null,0,431,null,0,433,null,0,440,null,0,466,null,0,453,null,0,449,null,0,429,null,0,421],\"text\":[\"Fecha: ene-19
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"contents": "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n(Publicado en mayo 2024 con datos actualizados al 30-04-2024)\nEl reporte de seguimiento mensual que acá presentamos se desprende del Documento de Trabajo N°11: “Conectividad Aérea. Diagnóstico turístico del mercado aerocomercial de Argentina.” que analiza el mercado aerocomercial del país en base a una lectura turística de la información. El período de análisis se extiende desde comienzos del 2017 hasta el primer trimestre de 2023. En este marco, el actual trabajo busca continuar con la publicación períodica de estadísticas que muestren la evolución de los indicadores luego de la crisis pandémica y la posterior recuperación del sector. En este sentido, por ejemplo, en el mes de abril, el mercado de cabotaje nacional mostró 9,78% menos de vuelos, un 2,1% menos de pasajeros y un 6,08% menos de asientos en comparación al mismo mes de 20191.\nCABOTAJE\nEn el mes de abril, se estimaron 9.544 vuelos de cabotaje en todo el país, lo que representa un decrecimiento de -8,27% frente a un año atrás2. En total, en el acumulado anual, se realizaron 41.960 vuelos, un 1,03% más si se compara con el mismo período del año previo.\n\n\n\nEn el mismo mes, fueron transportados 1.181.332 pasajeros, un -10,01% menos con respecto a abril del año previo. En el acumulado anual, ello significa que viajaron hasta el momento 5.277.309 personas, un -0,36% menos en comparación al mismo intervalo del año anterior.\nCon respecto al número de asientos disponibles en vuelos comerciales, en abril, fueron ofrecidos 1.428.730 asientos, lo que supone un decrecimiento de -10,26% contra un año atrás, y, en lo que va del año, 6.172.057 asientos, -2,05% menos frente al mismo período previo.\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nAerolíneas Argentinas fue la compañía aérea que realizó la mayor cantidad de vuelos de cabotaje (6.920) en abril, explicando el 72,6% de las frecuencias aéreas. Le siguen Flybondi con 17,1% (1.630 frecuencias) y JetSMART Airlines con 9,5% (910).\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[18170,18201,18231,18262,18293,18322,18353,18383,18414,18444,18475,18506,18536,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631,19662,19692,19723,19754,19783,19814],\"y\":[7818,7441,7648,7670,6988,4420,16,42,32,12,26,30,122,743,1513,2938,2601,3001,2930,2070,1310,2711,3118,3540,4170,4830,4792,5375,5150,5877,6046,6150,5973,6982,7115,6659,7252,6840,7356,7778,6646,8010,7312,7525,7436,8160,7714,7501,8115,8301,8604,8300,7766,8491,6920],\"text\":\"\",\"type\":\"scatter\",\"mode\":\"lines\",\"line\":{\"width\":4.7244094488188981,\"color\":\"rgba(55,187,237,0.6)\",\"dash\":\"solid\"},\"hoveron\":\"points\",\"name\":\"Aerolíneas Argentinas\",\"legendgroup\":\"Aerolíneas Argentinas\",\"showlegend\":true,\"xaxis\":\"x\",\"yaxis\":\"y\",\"hoverinfo\":\"text\",\"frame\":null},{\"x\":[18170,18201,18231,18262,18293,18322,18444,18475,18506,18536,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631,19662,19692,19723,19754,19783,19814],\"y\":[718,683,696,714,658,392,2,2,3,2,2,114,182,189,354,333,192,314,382,570,580,610,741,784,702,738,786,852,752,882,962,1146,1171,1258,1286,1619,1522,1453,1706,1730,1685,1598,1686,1922,1698,2024,1878,1742,1546,1628,1611,1630],\"text\":\"\",\"type\":\"scatter\",\"mode\":\"lines\",\"line\":{\"width\":4.7244094488188981,\"color\":\"rgba(255,209,0,0.6)\",\"dash\":\"solid\"},\"hoveron\":\"points\",\"name\":\"Flybondi\",\"legendgroup\":\"Flybondi\",\"showlegend\":true,\"xaxis\":\"x\",\"yaxis\":\"y\",\"hoverinfo\":\"text\",\"frame\":null},{\"x\":[18170,18201,18231,18262,18293,18322,18383,18414,18444,18475,18506,18536,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631,19662,19692,19723,19754,19783,19814],\"y\":[427,458,566,597,556,262,2,1,6,7,6,0,40,216,454,502,512,432,175,120,420,600,664,742,788,807,859,816,887,880,1000,966,1084,1074,970,1202,1249,1273,1250,1142,1262,1254,1366,1294,1536,1470,1382,1354,1288,1118,958,849,964,910],\"text\":\"\",\"type\":\"scatter\",\"mode\":\"lines\",\"line\":{\"width\":4.7244094488188981,\"color\":\"rgba(146,131,190,0.6)\",\"dash\":\"solid\"},\"hoveron\":\"points\",\"name\":\"JetSMART Airlines\",\"legendgroup\":\"JetSMART Airlines\",\"showlegend\":true,\"xaxis\":\"x\",\"yaxis\":\"y\",\"hoverinfo\":\"text\",\"frame\":null},{\"x\":[18170,18201,18231,18262,18293,18322,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631,19662,19692,19723,19754,19783,19814],\"y\":[36,29,36,39,28,22,15,30,38,37,42,52,45,38,52,48,73,70,88,87,72,60,110,89,114,110,146,130,140,152,86,104,117,91,142,108,110,94,97,92,114,124,88,89,81,70,66,71],\"text\":\"\",\"type\":\"scatter\",\"mode\":\"lines\",\"line\":{\"width\":4.7244094488188981,\"color\":\"rgba(80,83,92,0.6)\",\"dash\":\"solid\"},\"hoveron\":\"points\",\"name\":\"LADE - Líneas Aéreas Del Estado\",\"legendgroup\":\"LADE - Líneas Aéreas Del Estado\",\"showlegend\":true,\"xaxis\":\"x\",\"yaxis\":\"y\",\"hoverinfo\":\"text\",\"frame\":null},{\"x\":[18170,18201,18231,18262,18293,18322,18353,18383,18414,18444,18475,18506,18536,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631,19662,19692,19723,19754,19783,19814],\"y\":[7818,7441,7648,7670,6988,4420,16,42,32,12,26,30,122,743,1513,2938,2601,3001,2930,2070,1310,2711,3118,3540,4170,4830,4792,5375,5150,5877,6046,6150,5973,6982,7115,6659,7252,6840,7356,7778,6646,8010,7312,7525,7436,8160,7714,7501,8115,8301,8604,8300,7766,8491,6920],\"text\":[\"Fecha: oct-19
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Aires\n1\n=\n1\n3688\n3314\n−10,1%\n34,7%Ezeiza\n3\n▲\n2\n730\n790\n8,2%\n8,3%Córdoba\n2\n▼\n3\n796\n780\n−2,1%\n8,2%Mendoza\n4\n=\n4\n626\n572\n−8,6%\n6,0%Puerto Iguazú\n6\n▲\n5\n451\n422\n−6,4%\n4,4%San Carlos de Bariloche\n5\n▼\n6\n500\n407\n−18,5%\n4,3%Salta\n7\n=\n7\n433\n376\n−13,0%\n3,9%Neuquén\n8\n=\n8\n366\n354\n−3,3%\n3,7%Ushuaia\n10\n▲\n9\n258\n248\n−3,7%\n2,6%San Miguel de Tucumán\n9\n▼\n10\n292\n247\n−15,6%\n2,6%El Calafate\n11\n=\n11\n252\n244\n−3,4%\n2,6%Comodoro Rivadavia\n12\n=\n12\n240\n215\n−10,2%\n2,3%San Salvador de Jujuy\n13\n=\n13\n195\n168\n−13,8%\n1,8%Mar del Plata\n17\n▲\n14\n124\n120\n−4,0%\n1,3%Rosario\n15\n=\n15\n156\n118\n−23,8%\n1,2%Posadas\n16\n=\n16\n131\n115\n−12,2%\n1,2%Trelew\n20\n▲\n17\n107\n112\n4,2%\n1,2%Bahía Blanca\n19\n▲\n18\n113\n109\n−3,5%\n1,1%Resistencia\n-\n=\n19\n0\n82\n-\n0,9%Resto\n-\n-\n-\n900\n752\n−16,5%\n7,9%Fuente: MINTURDEP en base a información de ANAC.\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nA abril, existían en el país 108 rutas aéreas de cabotaje con 4 o más frecuencias mensuales, 3 menos con respecto al mismo mes del año pasado (111).\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[17167,17167,null,17198,17198,null,17226,17226,null,17257,17257,null,17287,17287,null,17318,17318,null,17348,17348,null,17379,17379,null,17410,17410,null,17440,17440,null,17471,17471,null,17501,17501,null,17532,17532,null,17563,17563,null,17591,17591,null,17622,17622,null,17652,17652,null,17683,17683,null,17713,17713,null,17744,17744,null,17775,17775,null,17805,17805,null,17836,17836,null,17866,17866,null,17897,17897,null,17928,17928,null,17956,17956,null,17987,17987,null,18017,18017,null,18048,18048,null,18078,18078,null,18109,18109,null,18140,18140,null,18170,18170,null,18201,18201,null,18231,18231,null,18262,18262,null,18293,18293,null,18322,18322,null,18353,18353,null,18383,18383,null,18414,18414,null,18444,18444,null,18475,18475,null,18506,18506,null,18536,18536,null,18567,18567,null,18597,18597,null,18628,18628,null,18659,18659,null,18687,18687,null,18718,18718,null,18748,18748,null,18779,18779,null,18809,18809,null,18840,18840,null,18871,18871,null,18901,18901,null,18932,18932,null,18962,18962,null,18993,18993,null,19024,19024,null,19052,19052,null,19083,19083,null,19113,19113,null,19144,19144,null,19174,19174,null,19205,19205,null,19236,19236,null,19266,19266,null,19297,19297,null,19327,19327,null,19358,19358,null,19389,19389,null,19417,19417,null,19448,19448,null,19478,19478,null,19509,19509,null,19539,19539,null,19570,19570,null,19601,19601,null,19631,19631,null,19662,19662,null,19692,19692,null,19723,19723,null,19754,19754,null,19783,19783,null,19814,19814],\"y\":[0,99,null,0,98,null,0,86,null,0,83,null,0,78,null,0,75,null,0,89,null,0,82,null,0,87,null,0,91,null,0,86,null,0,95,null,0,88,null,0,91,null,0,98,null,0,88,null,0,88,null,0,88,null,0,102,null,0,94,null,0,103,null,0,106,null,0,102,null,0,104,null,0,105,null,0,104,null,0,103,null,0,98,null,0,96,null,0,95,null,0,98,null,0,99,null,0,104,null,0,100,null,0,99,null,0,99,null,0,105,null,0,101,null,0,100,null,0,2,null,0,6,null,0,3,null,0,1,null,0,3,null,0,6,null,0,12,null,0,39,null,0,41,null,0,49,null,0,50,null,0,84,null,0,79,null,0,76,null,0,65,null,0,72,null,0,75,null,0,78,null,0,72,null,0,82,null,0,84,null,0,90,null,0,90,null,0,94,null,0,98,null,0,96,null,0,99,null,0,106,null,0,107,null,0,96,null,0,103,null,0,106,null,0,111,null,0,116,null,0,112,null,0,117,null,0,111,null,0,100,null,0,106,null,0,110,null,0,110,null,0,107,null,0,112,null,0,112,null,0,112,null,0,111,null,0,112,null,0,108,null,0,108],\"text\":[\"Fecha: 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Con dicho valor, el acumulado anual escala a 26.752 vuelos, un 16,43% más frente al mismo período del año previo3.\n\n\n\nEn el mes en cuestión, viajaron 965.234 pasajeros, (4.455.244 en el acumulado anual), lo que supone un 11,89% más frente al mismo mes del año pasado (y un 16,87% más en lo referente al total acumulado anual).\nPara con al número de asientos disponibles en vuelos internacionales, 1.191.139 plazas fueron contadas, lo que equivale a un crecimiento de 15,58% frente al abril del año anterior. En el acumulado anual, 5.332.694 asientos fueron sumados, lo que supone una variación de 17,4% .\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nEn total, 28 aerolíneas comerciales realizaron vuelos internacionales hacia Argentina en abril, 1 más con respecto a un año atrás (27).\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[17167,17167,null,17198,17198,null,17226,17226,null,17257,17257,null,17287,17287,null,17318,17318,null,17348,17348,null,17379,17379,null,17410,17410,null,17440,17440,null,17471,17471,null,17501,17501,null,17532,17532,null,17563,17563,null,17591,17591,null,17622,17622,null,17652,17652,null,17683,17683,null,17713,17713,null,17744,17744,null,17775,17775,null,17805,17805,null,17836,17836,null,17866,17866,null,17897,17897,null,17928,17928,null,17956,17956,null,17987,17987,null,18017,18017,null,18048,18048,null,18078,18078,null,18109,18109,null,18140,18140,null,18170,18170,null,18201,18201,null,18231,18231,null,18262,18262,null,18293,18293,null,18322,18322,null,18353,18353,null,18383,18383,null,18414,18414,null,18444,18444,null,18475,18475,null,18506,18506,null,18536,18536,null,18567,18567,null,18597,18597,null,18628,18628,null,18659,18659,null,18687,18687,null,18718,18718,null,18748,18748,null,18779,18779,null,18809,18809,null,18840,18840,null,18871,18871,null,18901,18901,null,18932,18932,null,18962,18962,null,18993,18993,null,19024,19024,null,19052,19052,null,19083,19083,null,19113,19113,null,19144,19144,null,19174,19174,null,19205,19205,null,19236,19236,null,19266,19266,null,19297,19297,null,19327,19327,null,19358,19358,null,19389,19389,null,19417,19417,null,19448,19448,null,19478,19478,null,19509,19509,null,19539,19539,null,19570,19570,null,19601,19601,null,19631,19631,null,19662,19662,null,19692,19692,null,19723,19723,null,19754,19754,null,19783,19783,null,19814,19814],\"y\":[0,27,null,0,28,null,0,28,null,0,27,null,0,28,null,0,30,null,0,31,null,0,30,null,0,30,null,0,30,null,0,30,null,0,31,null,0,31,null,0,33,null,0,33,null,0,32,null,0,32,null,0,31,null,0,32,null,0,31,null,0,32,null,0,32,null,0,32,null,0,35,null,0,35,null,0,35,null,0,35,null,0,35,null,0,34,null,0,34,null,0,35,null,0,34,null,0,34,null,0,34,null,0,34,null,0,34,null,0,34,null,0,34,null,0,34,null,0,4,null,0,3,null,0,2,null,0,5,null,0,4,null,0,5,null,0,15,null,0,19,null,0,21,null,0,22,null,0,21,null,0,21,null,0,18,null,0,18,null,0,16,null,0,17,null,0,19,null,0,20,null,0,20,null,0,20,null,0,24,null,0,27,null,0,26,null,0,26,null,0,26,null,0,27,null,0,27,null,0,27,null,0,27,null,0,27,null,0,27,null,0,28,null,0,28,null,0,28,null,0,28,null,0,27,null,0,27,null,0,28,null,0,28,null,0,29,null,0,28,null,0,28,null,0,28,null,0,30,null,0,30,null,0,29,null,0,29,null,0,29,null,0,28],\"text\":[\"Fecha: ene-17
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center;\n}\n\n#qgrknvkyzh .gt_right {\n text-align: right;\n font-variant-numeric: tabular-nums;\n}\n\n#qgrknvkyzh .gt_font_normal {\n font-weight: normal;\n}\n\n#qgrknvkyzh .gt_font_bold {\n font-weight: bold;\n}\n\n#qgrknvkyzh .gt_font_italic {\n font-style: italic;\n}\n\n#qgrknvkyzh .gt_super {\n font-size: 65%;\n}\n\n#qgrknvkyzh .gt_footnote_marks {\n font-style: italic;\n font-weight: normal;\n font-size: 75%;\n vertical-align: 0.4em;\n}\n\n#qgrknvkyzh .gt_asterisk {\n font-size: 100%;\n vertical-align: 0;\n}\n\n#qgrknvkyzh .gt_indent_1 {\n text-indent: 5px;\n}\n\n#qgrknvkyzh .gt_indent_2 {\n text-indent: 10px;\n}\n\n#qgrknvkyzh .gt_indent_3 {\n text-indent: 15px;\n}\n\n#qgrknvkyzh .gt_indent_4 {\n text-indent: 20px;\n}\n\n#qgrknvkyzh .gt_indent_5 {\n text-indent: 25px;\n}\nRANKING DE DESTINOS POR VUELOS INTERNACIONALES\n Abril\n Ciudad\n \n Posición\n \n \n Frecuencias\n \n v.a. %\n Participación 2024 (%)\n 2023\n \n 2024\n 2023\n 2024\n Santiago\n2\n▲\n1\n447\n526\n17,7%\n17,4%São Paulo\n1\n▼\n2\n453\n480\n6,0%\n15,9%Río de Janeiro\n3\n=\n3\n235\n299\n27,2%\n9,9%Lima\n4\n=\n4\n213\n257\n20,7%\n8,5%Panamá\n5\n=\n5\n193\n225\n16,6%\n7,4%Madrid\n7\n▲\n6\n118\n149\n26,3%\n4,9%Asunción\n6\n▼\n7\n135\n117\n−13,3%\n3,9%Bogotá\n10\n▲\n8\n89\n109\n22,5%\n3,6%Montevideo\n8\n▼\n9\n110\n95\n−13,6%\n3,1%Miami\n9\n▼\n10\n92\n83\n−9,8%\n2,7%Florianópolis\n12\n▲\n11\n45\n76\n68,9%\n2,5%Nueva York\n14\n▲\n12\n40\n69\n72,5%\n2,3%Santa Cruz de la Sierra\n11\n▼\n13\n72\n69\n−4,2%\n2,3%Roma\n13\n▼\n14\n42\n46\n9,5%\n1,5%México DF\n18\n▲\n15\n30\n41\n36,7%\n1,4%Porto Alegre\n23\n▲\n16\n24\n32\n33,3%\n1,1%Amsterdam\n22\n▲\n17\n24\n30\n25,0%\n1,0%Atlanta\n15\n▼\n18\n31\n30\n−3,2%\n1,0%Frankfurt am Main\n16\n▼\n19\n31\n30\n−3,2%\n1,0%Resto\n-\n=\n-\n216\n264\n22,2%\n8,7%Fuente: MINTURDEP en base a información de ANAC.\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nPor último, Aerolíneas Argentinas se destacó como la principal aerolínea internacional del mes, realizando 26,3% de los vuelos (776 frecuencias). A la misma, le siguió LATAM con 510 vuelos (17,3% del total).\n\n\n\n\n\n@import url(\"https://fonts.googleapis.com/css2?family=Encode+Sans:ital,wght@0,100;0,200;0,300;0,400;0,500;0,600;0,700;0,800;0,900;1,100;1,200;1,300;1,400;1,500;1,600;1,700;1,800;1,900&display=swap\");\nhtml {\n font-family: 'Encode Sans', -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', 'Fira Sans', 'Droid Sans', Arial, sans-serif;\n}\n\n#gkqnkajyfb .gt_table {\n display: table;\n border-collapse: collapse;\n margin-left: auto;\n margin-right: auto;\n color: #333333;\n font-size: 16px;\n font-weight: normal;\n font-style: normal;\n background-color: #FFFFFF;\n width: auto;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #A8A8A8;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 2px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #A8A8A8;\n border-left-style: none;\n 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.gt_left {\n text-align: left;\n}\n\n#gkqnkajyfb .gt_center {\n text-align: center;\n}\n\n#gkqnkajyfb .gt_right {\n text-align: right;\n font-variant-numeric: tabular-nums;\n}\n\n#gkqnkajyfb .gt_font_normal {\n font-weight: normal;\n}\n\n#gkqnkajyfb .gt_font_bold {\n font-weight: bold;\n}\n\n#gkqnkajyfb .gt_font_italic {\n font-style: italic;\n}\n\n#gkqnkajyfb .gt_super {\n font-size: 65%;\n}\n\n#gkqnkajyfb .gt_footnote_marks {\n font-style: italic;\n font-weight: normal;\n font-size: 75%;\n vertical-align: 0.4em;\n}\n\n#gkqnkajyfb .gt_asterisk {\n font-size: 100%;\n vertical-align: 0;\n}\n\n#gkqnkajyfb .gt_indent_1 {\n text-indent: 5px;\n}\n\n#gkqnkajyfb .gt_indent_2 {\n text-indent: 10px;\n}\n\n#gkqnkajyfb .gt_indent_3 {\n text-indent: 15px;\n}\n\n#gkqnkajyfb .gt_indent_4 {\n text-indent: 20px;\n}\n\n#gkqnkajyfb .gt_indent_5 {\n text-indent: 25px;\n}\nRANKING DE COMPAÑÍAS AÉREAS POR VUELOS\nINTERNACIONALES AL PAÍS\n Abril 2024\n Compañía Aérea\n \n Posición\n \n \n Frecuencias\n \n v. a. %\n Participación 2024 (%)\n 2023\n \n 2024\n 2023\n 2024\n Aerolíneas Argentinas\n1\n=\n1\n762\n776\n1,8%\n26,3%LATAM\n2\n=\n2\n485\n510\n5,2%\n17,3%Gol Transportes Aéreos\n4\n▲\n3\n165\n244\n47,9%\n8,3%JetSMART Airlines\n7\n▲\n4\n98\n224\n128,6%\n7,6%Copa Airlines\n3\n▼\n5\n182\n219\n20,3%\n7,4%Sky Airline\n5\n▼\n6\n104\n116\n11,5%\n3,9%Flybondi\n6\n▼\n7\n99\n99\n0,0%\n3,4%Avianca\n9\n▲\n8\n73\n75\n2,7%\n2,5%Iberia Airlines\n13\n▲\n9\n53\n67\n26,4%\n2,3%American Airlines\n8\n▼\n10\n90\n61\n−32,2%\n2,1%Paranair\n10\n▼\n11\n56\n60\n7,1%\n2,0%KLM\n12\n=\n12\n54\n58\n7,4%\n2,0%Delta Air Lines\n17\n▲\n13\n28\n54\n92,9%\n1,8%Boliviana de Aviación\n14\n=\n14\n42\n46\n9,5%\n1,6%Air Europa\n11\n▼\n15\n55\n45\n−18,2%\n1,5%Aeroméxico\n15\n▼\n16\n30\n34\n13,3%\n1,2%ITA Airways\n18\n▲\n17\n28\n30\n7,1%\n1,0%Lufthansa\n19\n▲\n18\n27\n29\n7,4%\n1,0%Turkish Airlines\n24\n▲\n19\n17\n29\n70,6%\n1,0%Otras empresas\n-\n=\n-\n155\n172\n11,0%\n5,8%Fuente: MINTURDEP en base a información de ANAC.\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nANEXO - VUELOS DE CABOTAJE\n\n\n@import url(\"https://fonts.googleapis.com/css2?family=Encode+Sans:ital,wght@0,100;0,200;0,300;0,400;0,500;0,600;0,700;0,800;0,900;1,100;1,200;1,300;1,400;1,500;1,600;1,700;1,800;1,900&display=swap\");\nhtml {\n font-family: 'Encode Sans', -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', 'Fira Sans', 'Droid Sans', Arial, sans-serif;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_table {\n display: table;\n border-collapse: collapse;\n margin-left: auto;\n margin-right: auto;\n color: #333333;\n font-size: 16px;\n font-weight: normal;\n font-style: normal;\n background-color: #FFFFFF;\n width: auto;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #A8A8A8;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 2px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #A8A8A8;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 2px;\n 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.gt_col_headings {\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 1px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 1px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_col_heading {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n font-size: 100%;\n font-weight: normal;\n text-transform: inherit;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 1px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 1px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n vertical-align: bottom;\n padding-top: 5px;\n padding-bottom: 6px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n overflow-x: hidden;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_column_spanner_outer {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n font-size: 100%;\n font-weight: normal;\n text-transform: inherit;\n padding-top: 0;\n 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border-right-width: 1px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n vertical-align: middle;\n text-align: left;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_empty_group_heading {\n padding: 0.5px;\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n font-size: 100%;\n font-weight: initial;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n vertical-align: middle;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_from_md > :first-child {\n margin-top: 0;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_from_md > :last-child {\n margin-bottom: 0;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_row {\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n margin: 10px;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 1px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 1px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 1px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n vertical-align: middle;\n overflow-x: 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{\n border-top-width: 2px;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_last_summary_row {\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_grand_summary_row {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n text-transform: inherit;\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_first_grand_summary_row {\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n border-top-style: double;\n border-top-width: 6px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_striped {\n background-color: rgba(128, 128, 128, 0.05);\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_table_body {\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_footnotes {\n color: #333333;\n 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text-align: center;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_right {\n text-align: right;\n font-variant-numeric: tabular-nums;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_font_normal {\n font-weight: normal;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_font_bold {\n font-weight: bold;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_font_italic {\n font-style: italic;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_super {\n font-size: 65%;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_footnote_marks {\n font-style: italic;\n font-weight: normal;\n font-size: 75%;\n vertical-align: 0.4em;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_asterisk {\n font-size: 100%;\n vertical-align: 0;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_indent_1 {\n text-indent: 5px;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_indent_2 {\n text-indent: 10px;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_indent_3 {\n text-indent: 15px;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_indent_4 {\n text-indent: 20px;\n}\n\n#isanvfdbcr .gt_indent_5 {\n text-indent: 25px;\n}\nCUOTA DE MERCADO DE CABOTAJE POR AEROLÍNEA\n Sobre el total de pasajeros - Abril\n Aerolínea\n 2017\n 2018\n 2019\n 2020\n 2021\n 2022\n 2023\n 2024\n Aerolíneas Argentinas\n77,3%\n71,8%\n66,7%\n100,0%\n73,8%\n71,8%\n63,3%\n66,2%Andes Líneas Aéreas\n3,5%\n6,0%\n2,8%\n0,0%\n0,0%\n0,0%\n0,0%\n0,2%Avianca\n0,0%\n1,4%\n0,6%\n0,0%\n0,0%\n0,0%\n0,0%\n0,0%Flybondi\n0,0%\n5,5%\n9,3%\n0,0%\n13,2%\n14,7%\n21,7%\n22,1%JetSMART Airlines\n0,0%\n0,0%\n1,1%\n0,0%\n12,8%\n13,4%\n14,9%\n11,5%LADE - Líneas Aéreas Del Estado\n0,1%\n0,1%\n0,0%\n0,0%\n0,1%\n0,1%\n0,1%\n0,1%LATAM\n19,2%\n15,2%\n11,7%\n0,0%\n0,0%\n0,0%\n0,0%\n0,0%Norwegian Air Shuttle\n0,0%\n0,0%\n7,8%\n0,0%\n0,0%\n0,0%\n0,0%\n0,0%Índice de Herfindahl\n58,3%\n48,1%\n39,9%\n100,0%\n51,9%\n49,2%\n39,4%\n42,9%Fuente: MINTURDEP en base a información de ANAC.\n Nota: El índice de Herfindahl se obtiene sumando las cuotas de mercado de cada actor elevadas al cuadrado.\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[17167,17167,null,17198,17198,null,17226,17226,null,17257,17257,null,17287,17287,null,17318,17318,null,17348,17348,null,17379,17379,null,17410,17410,null,17440,17440,null,17471,17471,null,17501,17501,null,17532,17532,null,17563,17563,null,17591,17591,null,17622,17622,null,17652,17652,null,17683,17683,null,17713,17713,null,17744,17744,null,17775,17775,null,17805,17805,null,17836,17836,null,17866,17866,null,17897,17897,null,17928,17928,null,17956,17956,null,17987,17987,null,18017,18017,null,18048,18048,null,18078,18078,null,18109,18109,null,18140,18140,null,18170,18170,null,18201,18201,null,18231,18231,null,18262,18262,null,18293,18293,null,18322,18322,null,18506,18506,null,18536,18536,null,18567,18567,null,18597,18597,null,18628,18628,null,18659,18659,null,18687,18687,null,18718,18718,null,18748,18748,null,18779,18779,null,18809,18809,null,18840,18840,null,18871,18871,null,18901,18901,null,18932,18932,null,18962,18962,null,18993,18993,null,19024,19024,null,19052,19052,null,19083,19083,null,19113,19113,null,19144,19144,null,19174,19174,null,19205,19205,null,19236,19236,null,19266,19266,null,19297,19297,null,19327,19327,null,19358,19358,null,19389,19389,null,19417,19417,null,19448,19448,null,19478,19478,null,19509,19509,null,19539,19539,null,19570,19570,null,19601,19601,null,19631,19631,null,19662,19662,null,19692,19692,null,19723,19723,null,19754,19754,null,19783,19783,null,19814,19814,null,18353,18353,null,18383,18383,null,18414,18414,null,18444,18444,null,18475,18475],\"y\":[0,48,null,0,45,null,0,38,null,0,35,null,0,34,null,0,32,null,0,40,null,0,35,null,0,41,null,0,43,null,0,38,null,0,45,null,0,42,null,0,42,null,0,42,null,0,34,null,0,34,null,0,32,null,0,43,null,0,36,null,0,44,null,0,45,null,0,43,null,0,44,null,0,44,null,0,44,null,0,41,null,0,37,null,0,37,null,0,35,null,0,38,null,0,40,null,0,44,null,0,41,null,0,39,null,0,40,null,0,44,null,0,42,null,0,39,null,0,1,null,0,1,null,0,12,null,0,10,null,0,17,null,0,18,null,0,18,null,0,24,null,0,26,null,0,24,null,0,23,null,0,24,null,0,31,null,0,30,null,0,33,null,0,33,null,0,37,null,0,38,null,0,39,null,0,39,null,0,38,null,0,39,null,0,47,null,0,48,null,0,44,null,0,49,null,0,49,null,0,51,null,0,54,null,0,51,null,0,57,null,0,51,null,0,42,null,0,45,null,0,51,null,0,51,null,0,48,null,0,54,null,0,54,null,0,53,null,0,51,null,0,51,null,0,50,null,0,47,null,0,0,null,0,0,null,0,0,null,0,0,null,0,0],\"text\":[\"Fecha: 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center;\n}\n\n#poiyvffazi .gt_right {\n text-align: right;\n font-variant-numeric: tabular-nums;\n}\n\n#poiyvffazi .gt_font_normal {\n font-weight: normal;\n}\n\n#poiyvffazi .gt_font_bold {\n font-weight: bold;\n}\n\n#poiyvffazi .gt_font_italic {\n font-style: italic;\n}\n\n#poiyvffazi .gt_super {\n font-size: 65%;\n}\n\n#poiyvffazi .gt_footnote_marks {\n font-style: italic;\n font-weight: normal;\n font-size: 75%;\n vertical-align: 0.4em;\n}\n\n#poiyvffazi .gt_asterisk {\n font-size: 100%;\n vertical-align: 0;\n}\n\n#poiyvffazi .gt_indent_1 {\n text-indent: 5px;\n}\n\n#poiyvffazi .gt_indent_2 {\n text-indent: 10px;\n}\n\n#poiyvffazi .gt_indent_3 {\n text-indent: 15px;\n}\n\n#poiyvffazi .gt_indent_4 {\n text-indent: 20px;\n}\n\n#poiyvffazi .gt_indent_5 {\n text-indent: 25px;\n}\nPASAJEROS TOTALES EN VUELOS DE CABOTAJE POR AEROPUERTO\n Aeropuerto\n \n Acumulado Período Ene-Abr\n \n \n Pasajeros Abril\n \n \n Variación\n \n 2019\n 2023\n 2024\n 2024\n 2019\n Mensual\n Anual\n Total\n10.338.050\n10.592.763\n10.554.272\n2.362.604\n2.413.241\n−14,4%\n−10,0%Ciudad de Buenos Aires\n3.817.686\n3.750.076\n3.670.205\n840.896\n886.574\n−14,0%\n−13,4%Ezeiza\n337.571\n951.031\n966.942\n217.982\n92.872\n−8,1%\n7,0%Córdoba\n916.623\n701.725\n761.209\n187.524\n222.628\n−2,6%\n−4,8%San Carlos de Bariloche\n523.417\n705.568\n709.958\n118.889\n98.688\n−33,8%\n−19,0%Mendoza\n573.408\n553.193\n548.768\n132.428\n156.522\n−9,9%\n−13,3%Puerto Iguazú\n500.704\n475.161\n455.504\n115.896\n118.234\n−5,9%\n−11,1%Ushuaia\n323.329\n414.174\n444.518\n67.806\n49.424\n−40,4%\n−7,0%El Calafate\n291.347\n354.836\n399.976\n70.275\n49.546\n−35,3%\n−5,8%Salta\n385.818\n437.027\n393.420\n101.114\n96.795\n−1,9%\n−11,9%Neuquén\n336.128\n340.221\n325.036\n88.852\n86.914\n0,6%\n−2,5%San Miguel de Tucumán\n280.620\n275.532\n237.945\n60.299\n68.272\n−7,9%\n−16,1%San Salvador de Jujuy\n129.814\n194.423\n185.995\n41.800\n30.446\n−17,8%\n−15,4%Comodoro Rivadavia\n215.715\n157.788\n164.400\n39.872\n50.894\n−12,1%\n−8,4%Mar del Plata\n176.275\n122.910\n142.896\n22.008\n29.698\n−30,6%\n8,9%Trelew\n111.452\n95.795\n116.531\n25.250\n22.294\n−28,8%\n32,9%Posadas\n102.491\n129.956\n107.059\n27.702\n27.674\n3,5%\n−16,3%San Martín de los Andes\n46.060\n67.765\n97.545\n20.901\n8.554\n−14,2%\n38,2%Rosario\n113.919\n105.200\n95.885\n18.273\n27.834\n−30,4%\n−25,3%Bahía Blanca\n118.348\n77.265\n77.927\n20.444\n31.414\n−8,1%\n−4,9%Resistencia\n81.177\n44.927\n70.918\n15.133\n25.441\n−21,7%\n27.924,1%Santiago del Estero\n48.736\n72.131\n68.435\n16.422\n12.778\n−4,6%\n−9,7%Río Gallegos\n89.292\n74.436\n67.583\n14.110\n19.400\n−12,0%\n−22,5%Corrientes\n68.933\n113.190\n60.057\n18.218\n16.756\n24,2%\n−52,6%San Juan\n40.661\n58.697\n59.716\n15.012\n0\n−8,1%\n−6,4%Río Grande\n51.897\n46.261\n55.033\n10.181\n12.502\n−23,5%\n−7,8%Formosa\n33.024\n31.290\n39.088\n7.936\n8.552\n−28,0%\n8,6%Esquel\n17.884\n29.015\n30.731\n6.140\n3.912\n−23,4%\n10,5%Puerto Madryn\n28.219\n59.753\n28.701\n0\n6.317\n0,0%\n−100,0%La Rioja\n20.098\n21.475\n25.921\n6.248\n6.128\n−6,2%\n3,7%Santa Fe\n38.152\n19.736\n25.308\n7.386\n9.800\n18,5%\n16,5%San Fernando del Valle de Catamarca\n19.337\n21.654\n24.654\n7.106\n5.644\n17,0%\n13,0%San Luis\n26.249\n19.955\n23.082\n5.404\n6.852\n−11,8%\n1,7%San Rafael\n17.802\n9.409\n18.581\n3.486\n3.960\n−28,8%\n−12,5%Santa Rosa\n14.338\n16.717\n14.161\n3.205\n4.076\n−17,1%\n−29,2%Paraná\n16.749\n12.361\n13.918\n2.298\n4.848\n−39,1%\n−45,1%Viedma\n12.402\n12.667\n12.478\n3.195\n3.007\n14,3%\n4,3%Río Cuarto\n11.838\n8.652\n7.534\n1.249\n3.220\n−42,8%\n−50,2%Rio Hondo\n3.373\n7.444\n3.273\n1.010\n1.366\n7,2%\n−58,4%Merlo\n0\n2.971\n2.799\n654\n0\n−1,2%\n−17,2%Resto\n397.164\n376\n582\n0\n103.405\n−100,0%\n−100,0%Fuente: MINTURDEP en base a información de ANAC.\n \n\n\nPor su parte, el mercado internacional resgistró un 13,89% menos de vuelos, un 16,18% menos de pasajeros y un 14,35% menos de asientos en respecto al mismo período. Si bien dichos valores se encuentran debajo de los niveles prepandémicos, los mismos no distan de los indicadores a nivel regional. A su vez, se espera que en los próximos meses se reactiven viejos corredores detenidos durante la pandemia, se añadan nuevas frecuencias a las rutas existentes, y se incorporen nuevos actores y rutas al mercado - Ver Documento de Trabajo N°11.↩︎\nPara ver la serie temporal completa de vuelos, asientos y pasajeros totales, acceder al tablero de conectividad aérea.↩︎\nÍbidem.↩︎\n", - "last_modified": "2024-06-02T19:53:10-03:00" + "last_modified": "2024-06-05T16:10:23-03:00" }, { "path": "empleo.html", @@ -22,7 +30,7 @@ "description": "Puestos de trabajo registrados, empleo por género y empresas en ramas turísticas a partir de datos abiertos publicados por el Centro de Estudios para la Producción (CEP XXI) en base al SIPA", "author": [], "contents": "\n(Publicado en mayo 2024 con datos actualizados a noviembre 2023)\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n A continuación se presenta información sobre empleo registrado en Ramas Características del Turismo, con datos abiertos publicados por el Centro de Estudios para la Producción (CEP XXI), al mes de noviembre 2023.\nLa metodología de las series elaboradas por el CEP XXI se encuentra aquí.\nSe seleccionaron 56 ramas de actividad a 6 dígitos de CLAE (ver Anexo), agrupándolas en 5 categorías:\nAgencias de Viaje: 4 ramas.\nAlojamiento: 5 ramas.\nGastronomía: 9 ramas.\nTransporte: 12 ramas.\nOtros Servicios Turísticos: 26 ramas.\n\n\n\n\nPUESTOS DE TRABAJO\nRCT vs NO RCT\nEn el mes de noviembre 2023 se registraron 459.501 puestos de trabajo formales en ramas turísticas, presentando una variación de 5,1% con respecto a noviembre 2022. El resto de los sectores presentó una variación de 2,1%. En la comparación con noviembre 2019, la variación en ramas turísticas fue de 3,6%, mientras que en el resto de las ramas fue de 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Cada línea gris es una rama a 6 dígitos y el grosor de cada una depende del peso que tiene el empleo promedio de todo el período en esa rama sobre el total. Puede consultarse en el Anexo a qué actividad coresponde el código de CLAE.\n\n\n\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[13514,13545,13573,13604,13634,13665,13695,13726,13757,13787,13818,13848,13879,13910,13939,13970,14000,14031,14061,14092,14123,14153,14184,14214,14245,14276,14304,14335,14365,14396,14426,14457,14488,14518,14549,14579,14610,14641,14669,14700,14730,14761,14791,14822,14853,14883,14914,14944,14975,15006,15034,15065,15095,15126,15156,15187,15218,15248,15279,15309,15340,15371,15400,15431,15461,15492,15522,15553,15584,15614,15645,15675,15706,15737,15765,15796,15826,15857,15887,15918,15949,15979,16010,16040,16071,16102,16130,16161,16191,16222,16252,16283,16314,16344,16375,16405,16436,16467,16495,16526,16556,16587,16617,16648,16679,16709,16740,16770,16801,16832,16861,16892,16922,16953,16983,17014,17045,17075,17106,17136,17167,17198,17226,17257,17287,17318,17348,17379,17410,17440,17471,17501,17532,17563,17591,17622,17652,17683,17713,17744,17775,17805,17836,17866,17897,17928,17956,17987,18017,18048,18078,18109,18140,18170,18201,18231,18262,18293,18322,18353,18383,18414,18444,18475,18506,18536,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631,19662],\"y\":[100,104,112.00000000000001,120,82,136,100,104,null,null,112.00000000000001,140,124,113.99999999999999,178,84,93,104,114.99999999999999,110.00000000000001,124,103,160,158,159,199,140,117,111.00000000000001,104,93,93,120,90,126,133,157,170,118,103,94,106,104,98,101,112.99999999999999,127,130,149,131,106,104,88,87,91,94,96,117,130,128,158,142,126,113.99999999999999,111.00000000000001,117,120,131,133,135,159,151,182,187,157,135,127,117,133,143,138,139,169,172,null,188,144,138,129,133,132,143,143,153,175,183,null,null,166,154,139,141,172,171,175,183,null,null,null,null,190,175,165,167,188,188,191,197,null,null,null,null,null,199,193,184,null,null,null,200,null,null,null,null,null,null,193,191,null,null,null,null,null,null,null,null,null,200,199,186,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,190,183,179,174,182,176,197,182,null,null,161,146,136,133,136,135,132,128,166,179,null,null,null,199,183,192,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null],\"text\":[\"fecha: ene-07
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trabajo.\n\n\n\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[13514,13545,13573,13604,13634,13665,13695,13726,13757,13787,13818,13848,13879,13910,13939,13970,14000,14031,14061,14092,14123,14153,14184,14214,14245,14276,14304,14335,14365,14396,14426,14457,14488,14518,14549,14579,14610,14641,14669,14700,14730,14761,14791,14822,14853,14883,14914,14944,14975,15006,15034,15065,15095,15126,15156,15187,15218,15248,15279,15309,15340,15371,15400,15431,15461,15492,15522,15553,15584,15614,15645,15675,15706,15737,15765,15796,15826,15857,15887,15918,15949,15979,16010,16040,16071,16102,16130,16161,16191,16222,16252,16283,16314,16344,16375,16405,16436,16467,16495,16526,16556,16587,16617,16648,16679,16709,16740,16770,16801,16832,16861,16892,16922,16953,16983,17014,17045,17075,17106,17136,17167,17198,17226,17257,17287,17318,17348,17379,17410,17440,17471,17501,17532,17563,17591,17622,17652,17683,17713,17744,17775,17805,17836,17866,17897,17928,17956,17987,18017,18048,18078,18109,18140,18170,18201,18231,18262,18293,18322,18353,18383,18414,18444,18475,18506,18536,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631,19662],\"y\":[0.29748944005713568,0.29664631103643974,0.29554604315082633,0.29580196476035386,0.29556288926810931,0.29690900407548027,0.29649488581258926,0.29681098454493093,0.29716698661942992,0.29778464343881361,0.29936254230360981,0.30153643264767843,0.29930641250872936,0.29901458528751057,0.29897132954550582,0.29904492631016522,0.29991025304539715,0.30168692391583352,0.30126002847751854,0.30216444444844814,0.30260768114688591,0.30409927905563927,0.30545430467368662,0.30705751427547573,0.30670753326462524,0.30687191811860759,0.30653418509052127,0.30729816264504001,0.30748211157990252,0.30850329789501824,0.3078591887742041,0.30838574156046827,0.3088183284532951,0.30890645163230307,0.30986750160076953,0.31148861955738177,0.31012680198342446,0.30995703063376839,0.30869938959206494,0.30876863014839634,0.30949973520823537,0.31036605240716625,0.30985135342761594,0.31003670199941064,0.30970334949320011,0.31017596830738953,0.31017097783310993,0.31178236173434687,0.31051548266957052,0.31006980608845552,0.30833715394532557,0.30811608721071365,0.30805227332500856,0.30904284604201304,0.30906622006970536,0.30961222355050805,0.30959777125634785,0.30962042772812998,0.31015130374495636,0.31211641581883648,0.31085893892773581,0.31120840838688602,0.31038317902946294,0.3107366172658077,0.31091481521269676,0.31232297561693984,0.31240687486805074,0.31302319557731784,0.31340241401906693,0.31355798518170452,0.31374132649746234,0.314335057253677,0.31237171019291338,0.31338268309365747,0.31210808461723177,0.31191901876940814,0.31208712679263251,0.31348341287347037,0.31283772813021521,0.31392139338986835,0.31344150566039752,0.31396149235275744,0.3150761004859351,0.31570121885599262,0.31413957215073302,0.3151330366348174,0.31462103028562716,0.31454037437929189,0.31486535191282422,0.31514866422707255,0.31496863195641783,0.31581252334933274,0.31582904692505109,0.3161984966599326,0.31597533979635289,0.31725281261885113,0.31576097341346226,0.31546384393437876,0.31476289746334207,0.31446086714792021,0.3147842952215435,0.31491485965242816,0.31495128373545284,0.31662523696788097,0.31643408593185518,0.3179086094743715,0.31892815847660044,0.32072107232037506,0.32015550299710382,0.32086962768319233,0.32088499106533014,0.32136705109604036,0.3220110380649856,0.3224868779483091,0.32262899089902791,0.32277010177392651,0.32300593341223072,0.32330587995283228,0.3230398400314401,0.32400038165033052,0.32220261793798005,0.32185396040977826,0.32139099711017233,0.32148563325360208,0.32118540942058821,0.3214914160549856,0.32165400035239999,0.3225705744726457,0.32167781102418042,0.32242743723774492,0.32161088532270926,0.32298385889547443,0.32094624154925661,0.32135915094034379,0.32128125474161684,0.32136855417964627,0.32206085080664332,0.3226143755148343,0.32273505274735287,0.32295887187688543,0.32398736843962589,0.3246120374769223,0.32463363860182848,0.32567210558530935,0.32349827648840884,0.3228577337373793,0.32292911970548988,0.32313322095447206,0.32356776336346449,0.32482613144050398,0.32476986358818033,0.32655647643322883,0.32634551665463157,0.32857439463939764,0.32770057728957247,0.32931825078532756,0.3283582316137203,0.32825300429130372,0.32847935759462388,0.32886364268840346,0.3287839483481621,0.32819634882272208,0.32802284660045,0.32771436512038382,0.32697628641993648,0.32645281997950515,0.32567893752776178,0.32618919108707356,0.32502433907738415,0.32417108607051937,0.32393019122225392,0.32392808950959939,0.32391712566625352,0.32403029067444017,0.32405555348119908,0.32512972761826386,0.3260085267288117,0.32540175396459264,0.32629051473876786,0.3258395916480698,0.32429405104027553,0.32426254906367202,0.32508121920770089,0.32555822701544579,0.32591326877535232,0.32647076854080359,0.3266016013420574,0.327258519402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Mientras que las categorías Alojamiento y Agencias de Viaje presentan una participación mayor al 50%, Gastronomía y Otros Servicios Turísticos están en torno al 40%, por encima de las ramas no turísticas. Por último, la categoría Transporte presenta una muy baja participación femenina.\n\n\n\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[13514,13545,13573,13604,13634,13665,13695,13726,13757,13787,13818,13848,13879,13910,13939,13970,14000,14031,14061,14092,14123,14153,14184,14214,14245,14276,14304,14335,14365,14396,14426,14457,14488,14518,14549,14579,14610,14641,14669,14700,14730,14761,14791,14822,14853,14883,14914,14944,14975,15006,15034,15065,15095,15126,15156,15187,15218,15248,15279,15309,15340,15371,15400,15431,15461,15492,15522,15553,15584,15614,15645,15675,15706,15737,15765,15796,15826,15857,15887,15918,15949,15979,16010,16040,16071,16102,16130,16161,16191,16222,16252,16283,16314,16344,16375,16405,16436,16467,16495,16526,16556,16587,16617,16648,16679,16709,16740,16770,16801,16832,16861,16892,16922,16953,16983,17014,17045,17075,17106,17136,17167,17198,17226,17257,17287,17318,17348,17379,17410,17440,17471,17501,17532,17563,17591,17622,17652,17683,17713,17744,17775,17805,17836,17866,17897,17928,17956,17987,18017,18048,18078,18109,18140,18170,18201,18231,18262,18293,18322,18353,18383,18414,18444,18475,18506,18536,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631,19662],\"y\":[0.51926240745818486,0.51996985681989449,0.52297015961138094,0.52921034241788956,0.527601746232925,0.51996527777777779,0.5132573331625464,0.51154950680484457,0.51118506193381397,0.5199569183983781,0.52527223516082333,0.52082821332022611,0.52434501734657257,0.52709034118212394,0.52776257373958524,0.53228385192473249,0.5338885174153547,0.52627911028515018,0.52688415220218243,0.52583211924240725,0.52633921121432947,0.5337818575745481,0.53590303308823528,0.53104815864022659,0.53004027746699489,0.53130162346909715,0.53423609066823663,0.53548972188633615,0.53738403882779384,0.5296605122096486,0.52702861853727478,0.52349777881692772,0.52229114731288773,0.52642857142857147,0.52559788486960701,0.52309271296613069,0.52531857813547955,0.53064241046048888,0.53388658367911479,0.53923400280242872,0.54273780810635919,0.53566402071722119,0.52713896457765663,0.5231075482864368,0.52605312583847597,0.53183747725894481,0.53351380617217103,0.53046235138705411,0.53303737352880443,0.53764337851929089,0.5406846539404927,0.5444289244654561,0.54498548855207996,0.54276140836081266,0.53432384789725507,0.53248242508849775,0.53080521548721016,0.53827261563651252,0.53891060459921825,0.53592858913959829,0.53815417600623716,0.54311899038461542,0.54736735108761947,0.5524887579469685,0.55121824779678585,0.5418296719831478,0.53357496204143606,0.52959652089876785,0.52816592823409125,0.53359390461112211,0.53782764098490865,0.54087357243037471,0.54181521849852299,0.54508277493102086,0.54893211671513087,0.55219556820491966,0.55501758320167172,0.54712780169214781,0.53432185323795534,0.52821586415445454,0.52545749362983551,0.53500236183278227,0.53975470000473547,0.5359315055675119,0.53957667546662957,0.54602750190985483,0.54682898095425092,0.54909054366395338,0.54843940008107017,0.54169562195969423,0.53230235583176755,0.52841447243796169,0.52590624406908337,0.53046680696384163,0.53698274619118569,0.53047605620564875,0.53269044433165691,0.54067739932164527,0.5458974858702007,0.54818744473916892,0.54997280055387965,0.54531400966183574,0.53673488200589969,0.53467428571428577,0.53583121134958167,0.54069287874621941,0.54092672905729289,0.53521253198078911,0.5416517377284128,0.54452117027076141,0.54678416535941676,0.55103581709216176,0.55360474573027796,0.55219715245258028,0.5415946904264024,0.53771157752200405,0.53703537035370352,0.54141340832804141,0.53973923914984823,0.53446767561893094,0.54084938704028018,0.54426317197111529,0.54646874003916035,0.54960914010823814,0.55062939651980747,0.5477258167841127,0.54304195649284481,0.541992144401783,0.53873024190027075,0.54171262187320779,0.541617971691988,0.53756931803750585,0.5440948942753997,0.54653585691960405,0.54948956946293825,0.55230657464584088,0.55298572145431324,0.55166902598292156,0.54480095859406208,0.54357031424114111,0.54387535816618915,0.54269517475338125,0.53957056567170758,0.53531195840554591,0.54377306478146814,0.54660018132366273,0.54744389607970945,0.55244191559981037,0.55404889228418641,0.55171436667611218,0.54716721672167212,0.54533023383016543,0.54509210888094584,0.54422270359957603,0.54250191450065322,0.53872663809481736,0.54459220260518315,0.54540037585369205,0.54749082590668641,0.55292741238109777,0.55434043221181517,0.5518391108758931,0.55125714902341638,0.54849114366936369,0.54780590250911909,0.54841421046733163,0.54430741121388604,0.54314108455882348,0.53838204053510941,0.53527508090614884,0.53788932567281522,0.53454198473282444,0.53690918746680827,0.53783674021930417,0.53450837385197192,0.53300285209832954,0.53279913078908059,0.52927639989772435,0.52224767876522371,0.51387614678899085,0.51560799587605244,0.51881782498268303,0.52686173402086578,0.5378797428463381,0.54570130034086606,0.54412294393084404,0.537524557956778,0.53594206031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Cada línea gris es una rama a 6 dígitos y el grosor de cada una depende del peso que tiene el empleo promedio de todo el período en esa rama sobre el total. Puede consultarse en el Anexo a qué actividad coresponde el código de CLAE.\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[13514,13545,13573,13604,13634,13665,13695,13726,13757,13787,13818,13848,13879,13910,13939,13970,14000,14031,14061,14092,14123,14153,14184,14214,14245,14276,14304,14335,14365,14396,14426,14457,14488,14518,14549,14579,14610,14641,14669,14700,14730,14761,14791,14822,14853,14883,14914,14944,14975,15006,15034,15065,15095,15126,15156,15187,15218,15248,15279,15309,15340,15371,15400,15431,15461,15492,15522,15553,15584,15614,15645,15675,15706,15737,15765,15796,15826,15857,15887,15918,15949,15979,16010,16040,16071,16102,16130,16161,16191,16222,16252,16283,16314,16344,16375,16405,16436,16467,16495,16526,16556,16587,16617,16648,16679,16709,16740,16770,16801,16832,16861,16892,16922,16953,16983,17014,17045,17075,17106,17136,17167,17198,17226,17257,17287,17318,17348,17379,17410,17440,17471,17501,17532,17563,17591,17622,17652,17683,17713,17744,17775,17805,17836,17866,17897,17928,17956,17987,18017,18048,18078,18109,18140,18170,18201,18231,18262,18293,18322,18353,18383,18414,18444,18475,18506,18536,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631,19662],\"y\":[0.22935779000000001,0.22123894,0.25409836000000002,0.26717559000000002,0.16853932999999999,0.20945944999999999,0.23853210999999999,0.19469027,0.20987654,0.24096386,0.30327868000000002,0.35947712999999998,0.34814813999999999,0.35483870000000001,0.42268041000000001,0.26086956,0.27722773000000001,0.2300885,0.31200000999999999,0.30000000999999998,0.30370370000000002,0.30357142999999998,0.38505748000000001,0.38953489000000002,0.32369941000000002,0.38709675999999998,0.26797387,0.296875,0.23140495999999999,0.24441536,0.25742576,0.25742576,0.22137404999999999,0.25302279,0.28467155,0.28275862000000002,0.30994153000000002,0.30810811999999999,0.26356590000000002,0.28571429999999998,0.27450982000000002,0.26956521999999999,0.25663715999999998,0.26168224000000001,0.28181817999999997,0.27642276999999998,0.31884058999999998,0.30985916000000002,0.32716051000000002,0.30069929000000001,0.25862067999999999,0.28318584000000002,0.27083333999999998,0.29473683000000001,0.3131313,0.31372549999999999,0.32380953000000001,0.32283464000000001,0.3309859,0.34532373999999999,0.36046510999999998,0.36129033999999999,0.35766423000000003,0.33064516999999999,0.34710743999999999,0.37007874000000002,0.36641222000000001,0.34965035,0.33793104000000002,0.34013605000000002,0.34104045999999999,0.35486363999999998,0.36868685000000001,0.34803920999999999,0.36257308999999999,0.34693879,0.35507246999999997,0.33858265999999998,0.31724137000000002,0.33333333999999998,0.30666666999999997,0.31788081000000001,0.30434781,0.29787233000000002,0.2882883,0.28292683000000002,0.26114649000000001,0.25999999000000001,0.24822696,0.24827585999999999,0.28472220999999998,0.30128205000000002,0.2820513,0.2754491,0.30366492,0.29145729999999997,0.28352490000000002,0.25862067999999999,0.24861878000000001,0.26190478,0.25827812999999999,0.25974026,0.28723404000000002,0.28494623000000002,0.27748692000000003,0.28140703,0.31838566000000001,0.32467531999999999,0.29824560999999999,0.296875,0.28019324000000001,0.29319372999999999,0.2888889,0.27472529000000001,0.27317074000000002,0.26341461999999999,0.27884614000000002,0.27441859000000002,0.27966102999999998,0.26274511,0.28125,0.28440367999999999,0.26720649000000002,0.26728111999999998,0.24761905000000001,0.24875621000000001,0.25333333000000002,0.26872246999999999,0.25333333000000002,0.23853210999999999,0.25301205999999998,0.25092249999999999,0.28779069000000002,0.29042906000000002,0.28925619000000002,0.27555554999999998,0.26666667999999999,0.25961539,0.2631579,0.26400000000000001,0.27615061000000002,0.25217390000000001,0.28417265000000003,0.31746033000000001,0.29714286000000001,0.29738563000000001,0.26953125,0.26605505000000002,0.27188939000000001,0.25615764000000002,0.26744187000000003,0.27450982000000002,0.26258993000000003,0.24535315999999999,0.28440367999999999,0.28086421,0.31024930000000001,0.32020998000000001,0.28315413,0.26339287,0.26570049000000001,0.245,0.25128207000000002,0.24736843,0.24242425000000001,0.23958333000000001,0.25581396000000001,0.26262626,0.28070176000000002,0.26484018999999998,0.25,0.21383648,0.22297296999999999,0.22068964999999999,0.23648648,0.21768707000000001,0.21527778,0.20714286000000001,0.25414365999999999,0.25128207000000002,0.35691318,0.35423198,0.30252101999999997,0.28110600000000002,0.22499999000000001,0.22009569000000001,0.24302789999999999,0.24180326999999999,0.23140495999999999,0.22317597,0.26262626,0.26380368999999998,0.32008829999999999,0.32018560000000001,0.29850745000000001,0.30097088,0.29896906000000001,0.29729729999999999,0.32493702000000002,0.34042551999999998,0.32898172999999997,0.31034482000000002,0.31065089000000001],\"text\":[\"fecha: ene-07
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El resto de los sectores presentó una variación de 0,6%. En la comparación con octubre 2019, la variación en ramas turísticas fue de -10,7%, mientras que en el resto de las ramas fue de 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categorías:\n\n\n\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[13514,13545,13573,13604,13634,13665,13695,13726,13757,13787,13818,13848,13879,13910,13939,13970,14000,14031,14061,14092,14123,14153,14184,14214,14245,14276,14304,14335,14365,14396,14426,14457,14488,14518,14549,14579,14610,14641,14669,14700,14730,14761,14791,14822,14853,14883,14914,14944,14975,15006,15034,15065,15095,15126,15156,15187,15218,15248,15279,15309,15340,15371,15400,15431,15461,15492,15522,15553,15584,15614,15645,15675,15706,15737,15765,15796,15826,15857,15887,15918,15949,15979,16010,16040,16071,16102,16130,16161,16191,16222,16252,16283,16314,16344,16375,16405,16436,16467,16495,16526,16556,16587,16617,16648,16679,16709,16740,16770,16801,16832,16861,16892,16922,16953,16983,17014,17045,17075,17106,17136,17167,17198,17226,17257,17287,17318,17348,17379,17410,17440,17471,17501,17532,17563,17591,17622,17652,17683,17713,17744,17775,17805,17836,17866,17897,17928,17956,17987,18017,18048,18078,18109,18140,18170,18201,18231,18262,18293,18322,18353,18383,18414,18444,18475,18506,18536,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631],\"y\":[1,1.004746835443038,0.99789029535864981,0.99367088607594933,0.99894514767932485,1.003691983122363,1.0226793248945147,1.0363924050632911,1.0427215189873418,1.0406118143459915,1.0622362869198312,1.0759493670886076,1.0886075949367089,1.0912447257383966,1.0896624472573839,1.0859704641350212,1.0933544303797469,1.1023206751054853,1.1170886075949367,1.1228902953586497,1.1371308016877637,1.1471518987341771,1.1561181434599157,1.1645569620253164,1.1766877637130801,1.1798523206751055,1.1703586497890295,1.1645569620253164,1.1566455696202531,1.1503164556962024,1.1487341772151898,1.1487341772151898,1.1550632911392404,1.1745780590717299,1.1793248945147679,1.1930379746835442,1.2051687763713079,1.2125527426160339,1.2025316455696202,1.1898734177215189,1.1872362869198312,1.1867088607594938,1.1930379746835442,1.1930379746835442,1.1972573839662448,1.1998945147679325,1.2088607594936709,1.2294303797468353,1.2552742616033756,1.2573839662447257,1.2457805907172996,1.244198312236287,1.2362869198312236,1.2325949367088607,1.2378691983122363,1.2410337552742616,1.235759493670886,1.2399789029535866,1.2552742616033756,1.2684599156118144,1.2879746835443038,1.2853375527426161,1.2758438818565401,1.264240506329114,1.260548523206751,1.255801687763713,1.2600210970464134,1.260548523206751,1.2637130801687764,1.2732067510548524,1.2774261603375527,1.2985232067510548,1.3111814345991561,1.3127637130801688,1.2990506329113924,1.2911392405063291,1.2763713080168777,1.284282700421941,1.2985232067510548,1.3043248945147679,1.3117088607594938,1.3095991561181435,1.3264767932489452,1.340717299578059,1.364451476793249,1.365506329113924,1.3444092827004219,1.3296413502109705,1.3312236286919832,1.3233122362869199,1.3254219409282701,1.3248945147679325,1.3259493670886076,1.3317510548523206,1.3359704641350212,1.3581223628691983,1.3818565400843883,1.3802742616033756,1.3734177215189873,1.3670886075949367,1.354957805907173,1.3575949367088607,1.3665611814345993,1.3681434599156117,1.3755274261603376,1.3871308016877637,1.3966244725738397,1.404535864978903,1.4156118143459915,1.4161392405063291,1.4018987341772151,1.3887130801687764,1.3792194092827004,1.3755274261603376,1.3881856540084387,1.3887130801687764,1.3871308016877637,1.3966244725738397,1.4140295358649788,1.4193037974683544,1.4404008438818565,1.4398734177215189,1.4224683544303798,1.4077004219409284,1.404535864978903,1.4082278481012658,1.4224683544303798,1.4256329113924051,1.4335443037974684,1.4282700421940928,1.4361814345991561,1.4435654008438819,1.470464135021097,1.4583333333333333,1.4467299578059072,1.4356540084388185,1.4356540084388185,1.4309071729957805,1.4335443037974684,1.4340717299578059,1.4324894514767932,1.4224683544303798,1.4235232067510548,1.4309071729957805,1.4409282700421941,1.4388185654008439,1.4171940928270041,1.3971518987341771,1.3945147679324894,1.390295358649789,1.395042194092827,1.3982067510548524,1.4018987341772151,1.4034810126582278,1.4161392405063291,1.4261603375527425,1.4425105485232068,1.4483122362869199,1.4203586497890295,1.3866033755274261,1.3602320675105486,1.3401898734177216,1.3222573839662448,1.3080168776371308,1.2932489451476794,1.2858649789029535,1.279535864978903,1.2758438818565401,1.2531645569620253,1.229957805907173,1.1983122362869199,1.1698312236286921,1.1466244725738397,1.1323839662447257,1.128691983122363,1.1207805907172996,1.1170886075949367,1.1160337552742616,1.135548523206751,1.1529535864978904,1.1671940928270041,1.1661392405063291,1.1529535864978904,1.143987341772152,1.1492616033755274,1.1603375527426161,1.1693037974683544,1.1745780590717299,1.1845991561181435,1.1951476793248945,1.215717299578059,1.2325949367088607,1.2552742616033756,1.264240506329114,1.2616033755274261,1.264240506329114,1.268987341772152,1.2800632911392404,1.28797468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Cada línea gris es una rama a 6 dígitos y el grosor de cada una depende del peso que tiene el número de empresas promedio de todo el período en esa rama sobre el total. Puede consultarse en el Anexo a qué actividad coresponde el código de CLAE.\n\n\n\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[13514,13545,13573,13604,13634,13665,13695,13726,13757,13787,13818,13848,13879,13910,13939,13970,14000,14031,14061,14092,14123,14153,14184,14214,14245,14276,14304,14335,14365,14396,14426,14457,14488,14518,14549,14579,14610,14641,14669,14700,14730,14761,14791,14822,14853,14883,14914,14944,14975,15006,15034,15065,15095,15126,15156,15187,15218,15248,15279,15309,15340,15371,15400,15431,15461,15492,15522,15553,15584,15614,15645,15675,15706,15737,15765,15796,15826,15857,15887,15918,15949,15979,16010,16040,16071,16102,16130,16161,16191,16222,16252,16283,16314,16344,16375,16405,16436,16467,16495,16526,16556,16587,16617,16648,16679,16709,16740,16770,16801,16832,16861,16892,16922,16953,16983,17014,17045,17075,17106,17136,17167,17198,17226,17257,17287,17318,17348,17379,17410,17440,17471,17501,17532,17563,17591,17622,17652,17683,17713,17744,17775,17805,17836,17866,17897,17928,17956,17987,18017,18048,18078,18109,18140,18170,18201,18231,18262,18293,18322,18353,18383,18414,18444,18475,18506,18536,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631],\"y\":[100,104,112.00000000000001,96,96,108,108,104,100,104,115.99999999999999,112.00000000000001,148,136,136,108,108,104,120,115.99999999999999,124,120,136,132,156,164,164,136,124,100,92,96,108,112.00000000000001,124,136,148,152,136,132,115.99999999999999,115.99999999999999,124,104,112.00000000000001,128,140,144,140,140,108,115.99999999999999,108,108,112.00000000000001,112.00000000000001,115.99999999999999,128,156,156,152,152,136,124,124,128,124,132,120,124,140,156,152,160,148,144,124,112.00000000000001,112.00000000000001,132,112.00000000000001,115.99999999999999,144,156,168,160,148,148,148,148,144,156,148,152,168,176,204,204,172,172,156,152,156,152,156,172,184,188,200,204,196,164,152,156,172,168,156,172,184,188,227.99999999999997,227.99999999999997,200,152,148,148,160,160,164,160,196,216,224.00000000000003,216,188,168,156,164,168,168,172,164,204,216,224.00000000000003,216,180,172,168,168,172,164,176,172,208,212,231.99999999999997,240,192,176,168,164,156,156,156,156,172,172,180,180,160,140,132,132,140,132,144,140,164,180,227.99999999999997,240,196,188,192,192,200,188,188,192,212,220.00000000000003,236,240,208,204,208,220.00000000000003,216,212,212,212],\"text\":[\"fecha: ene-07
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(empresas)<\\/caption>\",\"data\":[[\"1\",\"2\",\"3\",\"4\",\"5\",\"6\",\"7\",\"8\",\"9\",\"10\",\"11\",\"12\",\"13\",\"14\",\"15\",\"16\",\"17\",\"18\",\"19\",\"20\",\"21\",\"22\",\"23\",\"24\",\"25\",\"26\",\"27\",\"28\",\"29\",\"30\",\"31\",\"32\",\"33\",\"34\",\"35\",\"36\",\"37\",\"38\",\"39\",\"40\",\"41\",\"42\",\"43\",\"44\",\"45\",\"46\",\"47\",\"48\",\"49\",\"50\",\"51\",\"52\",\"53\",\"54\",\"55\",\"56\"],[491120,492120,492150,492160,492170,492180,501100,502101,511000,524110,524330,551021,551022,551023,551090,552000,561011,561012,561013,561014,561019,561020,561030,561040,562099,591300,592000,771110,791100,791200,791901,791909,854950,854960,900011,900021,900030,900040,900091,910100,910200,910300,910900,920001,920009,931010,931020,931030,931041,931042,931050,931090,939010,939020,939030,939090],[\"Servicio de transporte ferroviario interurbano de pasajeros\",\"Servicios de transporte automotor de pasajeros mediante taxis y remises, alquiler de autos con chofer (Incluye los radiotaxis)\",\"Servicio de transporte automotor interurbano regular de pasajeros, E1203excepto transporte internacional (Incluye los llamados servicios de larga distancia)\",\"Servicio de transporte automotor interurbano no regular de pasajeros \",\"Servicio de transporte automotor internacional de pasajeros \",\"Servicio de transporte automotor turístico de pasajeros \",\"Servicio de transporte marítimo de pasajeros\",\"Servicio de transporte fluvial y lacustre de pasajeros\",\"Servicio de transporte aéreo de pasajeros\",\"Servicios de explotación de infraestructura para el transporte terrestre, peajes y otros derechos\",\"Servicios para la aeronavegación (Incluye remolque de aeronaves y actividades de control de tráfico aéreo, etc.)\",\"Servicios de alojamiento en pensiones\",\"Servicios de alojamiento en hoteles, hosterías y residenciales similares, excepto por hora, que incluyen servicio de restaurante al público\",\"Servicios de alojamiento en hoteles, hosterías y residenciales similares, excepto por hora, que no incluyen servicio de restaurante al público\",\"Servicios de hospedaje temporal n.c.p. (Incluye hospedaje en estancias, residencias para estudiantes y albergues juveniles, apartamentos turísticos, etc.)\",\"Servicios de alojamiento en campings (Incluye refugios de montaña)\",\"Servicios de restaurantes y cantinas sin espectáculo \",\"Servicios de restaurantes y cantinas con espectáculo \",\"Servicios de \\\"fast food\\\" y locales de venta de comidas y bebidas al paso (Incluye el expendio de hamburguesas, productos lácteos excepto helados, etc.) \",\"Servicios de expendio de bebidas en bares (Incluye: bares, cervecerías, pubs, cafeterías)\",\"Servicios de expendio de comidas y bebidas en establecimientos con servicio de mesa y/o en mostrador n.c.p.\",\"Servicios de preparación de comidas para llevar (Incluye rotiserías, casas de empanadas, pizzerías sin consumo en el local) \",\"Servicio de expendio de helados\",\"Servicios de preparación de comidas realizadas por/para vendedores ambulantes.\",\"Servicios de comidas n.c.p.\",\"Exhibición de filmes y videocintas\",\"Servicios de grabación de sonido y edición de música\",\"Alquiler de automóviles sin conductor\",\"Servicios minoristas de agencias de viajes\",\"Servicios mayoristas de agencias de viajes\",\"Servicios de turismo aventura\",\"Servicios complementarios de apoyo turístico n.c.p.\",\"Enseñanza de gimnasia, deportes y actividades físicas\",\"Enseñanza artística\",\"Producción de espectáculos teatrales y musicales\",\"Composición y representación de obras teatrales, musicales y artísticas (Incluye a compositores, actores, músicos, conferencistas, pintores, artistas plásticos etc.) \",\"Servicios conexos a la producción de espectáculos teatrales y musicales (Incluye diseño y manejo de escenografía, montaje de iluminación y sonido, etc.)\",\"Servicios de agencias de ventas de entradas\",\"Servicios de espectáculos artísticos n.c.p. (Incluye espectáculos circenses, de títeres, mimos, etc.)\",\"Servicios de bibliotecas y archivos\",\"Servicios de museos y preservación de lugares y edificios históricos\",\"Servicios de jardines botánicos, zoológicos y de parques nacionales\",\"Servicios culturales n.c.p. (Incluye actividades sociales, culturales, recreativas y de interés local desarrollado por centros vecinales, barriales, sociedades de fomento, clubes no deportivos, etc.)\",\"Servicios de recepción de apuestas de quiniela, lotería y similares \",\"Servicios relacionados con juegos de azar y apuestas n.c.p. \",\"Servicios de organización, dirección y gestión de prácticas deportivas en clubes (Incluye clubes de fútbol, golf, tiro, boxeo, etc.)\",\"Explotación de instalaciones deportivas, excepto clubes\",\"Promoción y producción de espectáculos deportivos\",\"Servicios prestados por deportistas y atletas para la realización de prácticas deportivas\",\"Servicios prestados por profesionales y técnicos para la realización de prácticas deportivas (Incluye la actividad realizada por entrenadores, instructores, jueces árbitros, cronometradores, etc.)\",\"Servicios de acondicionamiento físico (Incluye gimnasios de musculación, pilates, yoga, personal trainner, etc.)\",\"Servicios para la práctica deportiva n.c.p.\",\"Servicios de parques de diversiones y parques temáticos\",\"Servicios de salones de juegos (Incluye salones de billar, pool, bowling, juegos electrónicos, etc.) \",\"Servicios de salones de baile, discotecas y similares\",\"Servicios de entretenimiento n.c.p.\"],[\"Transporte\",\"Transporte\",\"Transporte\",\"Transporte\",\"Transporte\",\"Transporte\",\"Transporte\",\"Transporte\",\"Transporte\",\"Transporte\",\"Transporte\",\"Alojamiento\",\"Alojamiento\",\"Alojamiento\",\"Alojamiento\",\"Alojamiento\",\"Gastronomía\",\"Gastronomía\",\"Gastronomía\",\"Gastronomía\",\"Gastronomía\",\"Gastronomía\",\"Gastronomía\",\"Gastronomía\",\"Gastronomía\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Transporte\",\"Agencias de Viaje\",\"Agencias de Viaje\",\"Agencias de Viaje\",\"Agencias de Viaje\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\",\"Otros Servicios Turísticos\"],[311,13892,22846,872,662,6494,321,1264,16004,1901,2667,237,41814,19806,2571,425,47303,5029,39652,8536,83944,6342,13168,340,2657,3198,216,1751,11177,4842,338,6373,1042,369,3707,862,3037,187,1218,952,295,801,906,4536,25766,28373,5517,578,61,1194,1674,1489,1639,1210,2418,4717],[\"-\",\"10,2\",\" 6,9\",\" 9,8\",\" 6,7\",\"12,2\",\"41,0\",\"27,0\",\"32,6\",\"26,7\",\"21,8\",\"75,3\",\"52,1\",\"59,5\",\"58,7\",\"39,6\",\"40,1\",\"43,6\",\"53,2\",\"51,1\",\"47,7\",\"51,9\",\"54,9\",\"48,6\",\"43,9\",\"50,4\",\"44,0\",\"22,5\",\"60,0\",\"59,7\",\"31,0\",\"45,6\",\"51,3\",\"64,5\",\"41,3\",\"45,7\",\"34,9\",\"43,8\",\"39,2\",\"60,3\",\"49,5\",\"43,4\",\"63,3\",\"75,9\",\"42,9\",\"26,6\",\"40,8\",\"22,2\",\"18,0\",\"28,0\",\"54,3\",\"34,6\",\"47,2\",\"52,7\",\"40,6\",\"48,2\"],[null,7290,346,91,18,794,31,66,109,17,28,112,1697,2869,631,89,3795,475,2455,1111,8362,1844,2064,11,485,79,38,208,1710,386,53,343,259,73,243,122,266,22,119,215,28,19,110,2381,668,1326,755,48,20,240,377,247,63,107,222,308]],\"container\":\"\\n \\n \\n
<\\/th>\\n CLAE<\\/th>\\n Descripción<\\/th>\\n Categoría<\\/th>\\n Puestos<\\/th>\\n % de mujeres<\\/th>\\n Empresas<\\/th>\\n <\\/tr>\\n <\\/thead>\\n<\\/table>\",\"options\":{\"columnDefs\":[{\"className\":\"dt-right\",\"targets\":[1,4,6]},{\"orderable\":false,\"targets\":0}],\"order\":[],\"autoWidth\":false,\"orderClasses\":false}},\"evals\":[],\"jsHooks\":[]}\n\nPara recibir las novedades del SINTA escribíle al bot de Telegram de la DNMyE SintIA: @RDatinaBot 🤖\n\n\n\n\n", - "last_modified": "2024-06-02T19:53:10-03:00" + "last_modified": "2024-06-05T16:10:23-03:00" }, { "path": "eoh.html", @@ -30,7 +38,7 @@ "description": "Resumen de los últimos datos de la Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH), operativo conjunto entre el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) y la Subsecretaría de Turismo, que releva información de los establecimientos hoteleros y parahoteleros de 49 localidades del país.", "author": [], "contents": "\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n(Publicado en mayo 2024 con datos actualizados a marzo de 2024)\nEn marzo de 2024, se hospedaron 1,6 millones de viajeros (cayendo -5,9% en comparación con el mismo mes de 2023) con una estadía de 2,4 noches en promedio (2,4% var. i.a). El total de pernoctes registrados ascendió a 4 millones de noches (-3,6% var .i.a).\nEl 75% de los viajeros hospedados fueron residentes, los cuales registraron el 77% de las pernoctaciones.\nLos hoteles 4 y 5 estrellas concentraron la mayor cantidad de pernoctaciones (1.187 mil), con una tasa de ocupación de plazas de 41,4%; seguidos por los establecimientos de 3 estrellas, boutiques y aparts, con 1.168,8 mil pernoctes y una ocupación de 33,3% de las plazas disponibles.\n\nORIGEN DE LOS VIAJEROS\n\nEvolución de las 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#FFFFFF;\n text-transform: inherit;\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n}\n\n#elndaaidrq .gt_first_summary_row {\n border-top-style: solid;\n border-top-color: #D3D3D3;\n}\n\n#elndaaidrq .gt_first_summary_row.thick {\n border-top-width: 2px;\n}\n\n#elndaaidrq .gt_last_summary_row {\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n}\n\n#elndaaidrq .gt_grand_summary_row {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n text-transform: inherit;\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n}\n\n#elndaaidrq .gt_first_grand_summary_row {\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n border-top-style: double;\n border-top-width: 6px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n}\n\n#elndaaidrq .gt_striped {\n background-color: rgba(128, 128, 128, 0.05);\n}\n\n#elndaaidrq .gt_table_body {\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n}\n\n#elndaaidrq .gt_footnotes {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n border-bottom-style: none;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 2px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 2px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n}\n\n#elndaaidrq .gt_footnote {\n margin: 0px;\n font-size: 90%;\n padding-left: 4px;\n padding-right: 4px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n}\n\n#elndaaidrq .gt_sourcenotes {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n border-bottom-style: none;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 2px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n border-right-style: none;\n 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{\n text-indent: 20px;\n}\n\n#elndaaidrq .gt_indent_5 {\n text-indent: 25px;\n}\nSegún origen de los viajeros. Marzo 2024\n Período\n \n PERNOCTACIONES\n \n \n VIAJEROS HOSPEDADOS\n \n \n ESTADÍA PROMEDIO\n \n Millones de noches\n Var % i.a.\n Millones de viajeros\n Var % i.a.\n Noches\n Var % i.a.\n Total\n Mar 24\n4,0\n−4%\n1,6\n−6%\n2,4\n2%Acum. 2024\n14,6\n−7%\n5,4\n−7%\n2,7\n−0%Residentes\n Mar 24\n3,0\n−7%\n1,2\n−10%\n2,5\n4%Acum. 2024\n11,5\n−12%\n4,1\n−12%\n2,8\n1%No residentes\n Mar 24\n0,9\n8%\n0,4\n9%\n2,3\n−1%Acum. 2024\n3,1\n13%\n1,3\n14%\n2,3\n−1%Fuente: Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH) INDEC y Dirección Nacional de Mercados, Subsecretaría de Turismo\n \n\n\nCATEGORÍA HOTELERA\nPlazas y pernoctaciones\n\n\nhtml {\n font-family: Roboto, -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', 'Fira Sans', 'Droid Sans', Arial, sans-serif;\n}\n\n#onmpnested .gt_table {\n display: table;\n border-collapse: collapse;\n margin-left: 0;\n margin-right: auto;\n color: #333333;\n font-size: 12px;\n font-weight: normal;\n font-style: normal;\n background-color: #FFFFFF;\n width: auto;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #A8A8A8;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 2px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #A8A8A8;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 2px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n}\n\n#onmpnested .gt_heading {\n background-color: #FFFFFF;\n text-align: center;\n border-bottom-color: #FFFFFF;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 1px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 1px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n}\n\n#onmpnested .gt_caption {\n padding-top: 4px;\n padding-bottom: 4px;\n}\n\n#onmpnested .gt_title {\n color: #333333;\n font-size: 125%;\n font-weight: initial;\n padding-top: 4px;\n padding-bottom: 4px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n border-bottom-color: #FFFFFF;\n border-bottom-width: 0;\n}\n\n#onmpnested .gt_subtitle {\n color: #333333;\n font-size: 85%;\n font-weight: initial;\n padding-top: 0;\n padding-bottom: 6px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n border-top-color: #FFFFFF;\n border-top-width: 0;\n}\n\n#onmpnested .gt_bottom_border {\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n}\n\n#onmpnested .gt_col_headings {\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 1px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 1px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n}\n\n#onmpnested .gt_col_heading {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n font-size: 100%;\n font-weight: normal;\n text-transform: inherit;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 1px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 1px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n vertical-align: bottom;\n padding-top: 5px;\n padding-bottom: 6px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n overflow-x: hidden;\n}\n\n#onmpnested .gt_column_spanner_outer {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n font-size: 100%;\n font-weight: normal;\n text-transform: inherit;\n padding-top: 0;\n padding-bottom: 0;\n padding-left: 4px;\n padding-right: 4px;\n}\n\n#onmpnested .gt_column_spanner_outer:first-child {\n padding-left: 0;\n}\n\n#onmpnested .gt_column_spanner_outer:last-child {\n padding-right: 0;\n}\n\n#onmpnested .gt_column_spanner {\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n vertical-align: bottom;\n padding-top: 5px;\n padding-bottom: 5px;\n overflow-x: hidden;\n display: inline-block;\n width: 100%;\n}\n\n#onmpnested .gt_group_heading {\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n font-size: 100%;\n font-weight: initial;\n text-transform: inherit;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 1px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 1px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n vertical-align: middle;\n text-align: left;\n}\n\n#onmpnested .gt_empty_group_heading {\n padding: 0.5px;\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n font-size: 100%;\n font-weight: initial;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n vertical-align: middle;\n}\n\n#onmpnested .gt_from_md > :first-child {\n margin-top: 0;\n}\n\n#onmpnested .gt_from_md > :last-child {\n margin-bottom: 0;\n}\n\n#onmpnested .gt_row {\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n margin: 10px;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 1px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 1px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 1px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n vertical-align: middle;\n overflow-x: hidden;\n}\n\n#onmpnested .gt_stub {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n font-size: 100%;\n font-weight: initial;\n text-transform: inherit;\n border-right-style: solid;\n border-right-width: 2px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n}\n\n#onmpnested .gt_stub_row_group {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n font-size: 100%;\n font-weight: initial;\n text-transform: inherit;\n border-right-style: solid;\n border-right-width: 2px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n vertical-align: top;\n}\n\n#onmpnested .gt_row_group_first td {\n border-top-width: 2px;\n}\n\n#onmpnested .gt_summary_row {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n text-transform: inherit;\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n}\n\n#onmpnested .gt_first_summary_row {\n border-top-style: solid;\n border-top-color: #D3D3D3;\n}\n\n#onmpnested .gt_first_summary_row.thick {\n border-top-width: 2px;\n}\n\n#onmpnested .gt_last_summary_row {\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n}\n\n#onmpnested .gt_grand_summary_row {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n text-transform: inherit;\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n}\n\n#onmpnested .gt_first_grand_summary_row {\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n border-top-style: double;\n border-top-width: 6px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n}\n\n#onmpnested .gt_striped {\n background-color: rgba(128, 128, 128, 0.05);\n}\n\n#onmpnested .gt_table_body {\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n}\n\n#onmpnested .gt_footnotes {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n border-bottom-style: none;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 2px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 2px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n}\n\n#onmpnested .gt_footnote {\n margin: 0px;\n font-size: 90%;\n padding-left: 4px;\n padding-right: 4px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n}\n\n#onmpnested .gt_sourcenotes {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n border-bottom-style: none;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n border-left-style: 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10px;\n}\n\n#onmpnested .gt_indent_3 {\n text-indent: 15px;\n}\n\n#onmpnested .gt_indent_4 {\n text-indent: 20px;\n}\n\n#onmpnested .gt_indent_5 {\n text-indent: 25px;\n}\nSegún categoría. Marzo 2024\n Categoría\n \n PLAZAS DISPONIBLES\n \n \n PERNOCTACIONES TOTALES\n \n \n PERNOCTACIONES RESIDENTES\n \n \n PERNOCTACIONES NO RESIDENTES\n \n Millones\n Millones de noches\n Var % i.a.\n Millones de noches\n Var % i.a.\n Millones de noches\n Var % i.a.\n Total\n11,8\n4,0\n−4%\n3,0\n−7%\n0,9\n8%4 y 5 estrellas\n2,9\n1,2\n−4%\n0,7\n−15%\n0,5\n15%3 estrellas/boutiques/aparts\n3,5\n1,2\n−5%\n0,9\n−7%\n0,2\n7%1 y 2 estrellas\n2,1\n0,6\n1%\n0,6\n0%\n0,1\n6%Para Hoteles\n3,3\n1,0\n−5%\n0,9\n−3%\n0,1\n−13%///: Dato que no corresponde mostrar debido a la naturaleza de las cosas.\n Fuente: Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH) INDEC y Dirección Nacional de Mercados, Subsecretaría de Turismo\n \n\n\nOcupación\n\n\n\nREGIONES\nPernoctaciones, viajeros y estadía\n\n\nhtml {\n font-family: Roboto, -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', 'Fira Sans', 'Droid Sans', Arial, sans-serif;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_table {\n display: table;\n 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4px;\n padding-bottom: 4px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n border-bottom-color: #FFFFFF;\n border-bottom-width: 0;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_subtitle {\n color: #333333;\n font-size: 85%;\n font-weight: initial;\n padding-top: 0;\n padding-bottom: 6px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n border-top-color: #FFFFFF;\n border-top-width: 0;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_bottom_border {\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_col_headings {\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 1px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 1px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_col_heading {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n font-size: 100%;\n font-weight: normal;\n 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.gt_sourcenotes {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n border-bottom-style: none;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 2px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 2px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_sourcenote {\n font-size: 90%;\n padding-top: 4px;\n padding-bottom: 4px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_left {\n text-align: left;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_center {\n text-align: center;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_right {\n text-align: right;\n font-variant-numeric: tabular-nums;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_font_normal {\n font-weight: normal;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_font_bold {\n font-weight: bold;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_font_italic {\n font-style: italic;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_super {\n font-size: 65%;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_footnote_marks {\n font-style: italic;\n font-weight: normal;\n font-size: 75%;\n vertical-align: 0.4em;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_asterisk {\n font-size: 100%;\n vertical-align: 0;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_indent_1 {\n text-indent: 5px;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_indent_2 {\n text-indent: 10px;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_indent_3 {\n text-indent: 15px;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_indent_4 {\n text-indent: 20px;\n}\n\n#tpworwmjho .gt_indent_5 {\n text-indent: 25px;\n}\nSegún región. Marzo 2024\n Región\n \n Pernoctaciones (en miles de noches)\n \n \n Viajeros hospedados (en miles)\n \n \n Estadía promedio (en noches)\n \n Total\n Residentes\n No residentes\n Total\n Residentes\n No residentes\n Total\n Residentes\n No residentes\n Buenos Aires\n740,7\n735,3\n5,3\n197,8\n196,2\n1,7\n3,7\n3,7\n3,2CABA\n787,2\n362,6\n424,6\n349,4\n162,7\n186,6\n2,3\n2,2\n2,3Cuyo\n334,0\n272,4\n61,6\n138,6\n115,6\n23,0\n2,4\n2,4\n2,7Córdoba\n515,4\n495,2\n20,2\n189,2\n180,5\n8,7\n2,7\n2,7\n2,3Litoral\n429,3\n353,6\n75,7\n215,2\n178,0\n37,2\n2,0\n2,0\n2,0Norte\n306,0\n258,3\n47,8\n162,1\n138,1\n24,0\n1,9\n1,9\n2,0Patagonia\n844,9\n572,6\n272,3\n374,6\n252,9\n121,7\n2,3\n2,3\n2,2///: Dato que no corresponde mostrar debido a la naturaleza de las cosas.\n Fuente: Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH) INDEC y Dirección Nacional de Mercados, Subsecretaría de Turismo\n \n\n\nPernoctaciones\n\n\n\n\nLa mayor cantidad de pernoctaciones se registraron en la región Patagonia, con 844,9 mil noches, seguida por CABA (787,2 mil) y Buenos Aires (740,7 mil noches), mientras que en la distribución de los viajeros fue, nuevamente, la región Patagonia la que concentró la mayor cantidad (374,6 mil), seguida por CABA y Litoral (con 349,4 mil y 215,2 mil viajeros hospedados, respectivamente).\nLas mayores estadías en marzo de 2024 se estimaron en Buenos Aires con 3,7 noches promedio.\n\nLOCALIDADES\nPernoctaciones, viajeros y estadía\n\n\n\n\n\nhtml {\n font-family: Roboto, -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', 'Fira Sans', 'Droid Sans', Arial, sans-serif;\n}\n\n#zjuhhkittg .gt_table {\n display: table;\n border-collapse: collapse;\n margin-left: 0;\n margin-right: auto;\n color: #333333;\n font-size: 12px;\n font-weight: normal;\n font-style: normal;\n background-color: #FFFFFF;\n width: 700px;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #A8A8A8;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 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hidden;\n}\n\n#zjuhhkittg .gt_column_spanner_outer {\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n font-size: 100%;\n font-weight: normal;\n text-transform: inherit;\n padding-top: 0;\n padding-bottom: 0;\n padding-left: 4px;\n padding-right: 4px;\n}\n\n#zjuhhkittg .gt_column_spanner_outer:first-child {\n padding-left: 0;\n}\n\n#zjuhhkittg .gt_column_spanner_outer:last-child {\n padding-right: 0;\n}\n\n#zjuhhkittg .gt_column_spanner {\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #D3D3D3;\n vertical-align: bottom;\n padding-top: 5px;\n padding-bottom: 5px;\n overflow-x: hidden;\n display: inline-block;\n width: 100%;\n}\n\n#zjuhhkittg .gt_group_heading {\n padding-top: 8px;\n padding-bottom: 8px;\n padding-left: 5px;\n padding-right: 5px;\n color: #333333;\n background-color: #FFFFFF;\n font-size: 100%;\n font-weight: bold;\n text-transform: inherit;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #D3D3D3;\n 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.gt_indent_5 {\n text-indent: 25px;\n}\nSegún localidad. Marzo 2024\n Localidad\n \n Pernoctaciones\n \n \n Viajeros hospedados\n \n \n Estadía promedio\n \n Noches\n var % i.a.\n Viajeros\n var % i.a.\n Noches\n var % i.a.\n Buenos Aires\n Bahía Blanca\n16.120\n−10%\n8.063\n−30%\n2,0\n28%Mar del Plata\n444.896\n−6%\n115.147\n−4%\n3,9\n−3%Pinamar\n98.390\n6%\n28.525\n−11%\n3,4\n19%Tandil\n26.362\n6%\n9.246\n−23%\n2,9\n37%Villa Gesell\n139.652\n16%\n30.020\n34%\n4,7\n−14%CABA\n CABA\n787.199\n−9%\n349.388\n−9%\n2,3\n0%Cuyo\n La Rioja\n5.633\n−37%\n3.505\n−31%\n1,6\n−9%Malargue-Las Leñas\n14.368\n45%\n3.914\n3%\n3,7\n41%Mendoza\n132.135\n6%\n50.704\n−4%\n2,6\n10%Merlo\n35.619\n−29%\n12.150\n−21%\n2,9\n−9%San Juan\n17.808\n6%\n9.486\n10%\n1,9\n−4%San Luis\n15.887\n9%\n9.052\n16%\n1,8\n−5%San Rafael\n43.597\n15%\n11.941\n1%\n3,7\n13%Valle de Uco\n9.976\n−9%\n4.228\n−10%\n2,4\n0%Córdoba\n Carlos Paz\n121.535\n8%\n43.687\n8%\n2,8\n0%Córdoba\n69.978\n−12%\n33.527\n−25%\n2,1\n18%La Falda\n32.462\n−12%\n8.568\n−12%\n3,8\n0%Mar Chiquita\n9.978\n−21%\n3.943\n−24%\n2,5\n5%Mina Clavero\n21.299\n−5%\n5.297\n−15%\n4,0\n12%Río Cuarto\n10.917\n−9%\n7.105\n−10%\n1,5\n1%Villa General Belgrano\n51.946\n31%\n14.842\n12%\n3,5\n17%\n\nhtml {\n font-family: Roboto, -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', 'Fira Sans', 'Droid Sans', Arial, sans-serif;\n}\n\n#sycgnqgkwe .gt_table {\n display: table;\n border-collapse: collapse;\n margin-left: 0;\n margin-right: auto;\n color: #333333;\n font-size: 12px;\n font-weight: normal;\n font-style: normal;\n background-color: #FFFFFF;\n width: 700px;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #A8A8A8;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 2px;\n border-right-color: #D3D3D3;\n border-bottom-style: solid;\n border-bottom-width: 2px;\n border-bottom-color: #A8A8A8;\n border-left-style: none;\n border-left-width: 2px;\n border-left-color: #D3D3D3;\n}\n\n#sycgnqgkwe .gt_heading {\n 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Corrientes\n12.700\n///\n6.506\n///\n2,0\n///Formosa\n7.264\n6%\n5.713\n10%\n1,3\n−3%Gualeguaychú\n18.231\n−28%\n7.938\n−31%\n2,3\n4%Paraná\n14.583\n−9%\n7.342\n−14%\n2,0\n5%Posadas\n24.372\n0%\n13.196\n−8%\n1,8\n9%Puerto Iguazú\n140.507\n///\n58.318\n///\n2,4\n///Rafaela\n5.108\n8%\n2.870\n0%\n1,8\n8%Resistencia\n18.735\n15%\n11.380\n14%\n1,6\n1%Rosario\n56.137\n−11%\n28.130\n−24%\n2,0\n16%Santa Fe\n17.308\n−20%\n11.851\n−17%\n1,5\n−4%Norte\n Cafayate\n17.038\n−5%\n9.937\n4%\n1,7\n−8%Catamarca\n7.250\n−23%\n4.373\n−23%\n1,7\n0%Jujuy\n17.500\n34%\n12.487\n31%\n1,4\n2%Salta\n86.257\n−5%\n39.440\n−10%\n2,2\n5%Santiago del Estero\n15.432\n−30%\n9.106\n−32%\n1,7\n2%Termas\n31.642\n13%\n12.441\n11%\n2,5\n2%Tucumán\n24.555\n−34%\n12.585\n−41%\n2,0\n11%Patagonia\n Bariloche\n187.780\n−7%\n61.237\n−4%\n3,1\n−3%Calafate\n...\n...\n...\n...\n...\n...La Angostura\n24.272\n0%\n9.089\n10%\n2,7\n−9%Las Grutas\n...\n...\n...\n...\n...\n...Neuquén\n35.632\n///\n22.294\n///\n1,6\n///Puerto Madryn\n13.659\n−17%\n6.515\n−5%\n2,1\n−13%Rio Gallegos\n9.886\n−40%\n6.771\n−38%\n1,5\n−3%San Martín de los Andes\n49.421\n−16%\n18.552\n−17%\n2,7\n1%Santa Rosa\n13.668\n−33%\n9.190\n−25%\n1,5\n−10%Ushuaia\n83.099\n−6%\n34.878\n3%\n2,4\n−9%Viedma\n4.506\n−5%\n2.503\n−7%\n1,8\n1%... : Dato no disponible a la hora de presentar los resultados.\n /// : Dato que no corresponde presentar debido a la naturaleza de las cosas.\n Fuente: Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH) INDEC y Dirección Nacional de Mercados, Subsecretaría de Turismo\n \n\n\nRecursos - Sector Hotelero\nDatos Abiertos\nInformes\n\nPara recibir las novedades del SINTA escribíle al bot de Telegram de la DNMyE SintIA: @RDatinaBot 🤖\n\n\n\n\n", - "last_modified": "2024-06-02T19:53:10-03:00" + "last_modified": "2024-06-05T16:10:23-03:00" }, { "path": "index.html", @@ -38,7 +46,7 @@ "description": "El contenido acá listado busca facilitar el acceso a datos mediante reportes y tableros interactivos de turismo en Argentina \n", "author": [], "contents": "\n\n\nd-article img {\n margin-bottom: 0px;\n}\n\n.btn-primary {\n background-color: #74a08a;\n color: #FFFFFF;\n padding: 3px 5px 3px 5px;\n margin: 0 2px 0 2px;\n border-radius: 5px; /* Rounded edges */\n border: 0px;\n}\n\n.btn-primary:hover {\n background-color: #8a74a0;\n color: #FFFFFF;\n}\n\n\n\n\n\n\nTodos\nTablero\nReporte\n\n\n\n\n\n\n\nTablero interactivo con los últimos datos del turismo en Argentina\n\nTablero\n\n\n\n\n\n\nTablero para la consulta de datos desagregados de las estimaciones históricas de Turismo Internacional\n\nTablero\n\n\n\n\n\n\nEl reporte presenta la última información de turismo receptivo, emisivo y balanza turística\n por todas las vías (aéreo, terrestre y fluvial / marítimo)\n\nReporte\n\n\n\n\n\n\nReporte de los últimos datos de Turismo Interno estimados por la Encuesta de Viajes y Turismo de los Hogares\n\nReporte\n\n\n\n\n\n\nTablero interactivo con datos históricos de la Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH)\n\nTablero\n\n\n\n\n\n\nPresenta los últimos datos disponibles de la Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH)\n\nReporte\n\n\n\n\n\n\nTablero para la consulta de información de visitas a Áreas Protegidas Nacionales y Provinciales\n\nTablero\n\n\n\n\n\n\nInformación de visitas a Áreas Protegidas Nacionales y Provinciales\n\nReporte\n\n\n\n\n\n\nTablero interactivo con información aerocomercial para el turismo\n\nTablero\n\n\n\n\n\n\nReporte mensual sobre los últimos datos del sector aerocomercial a partir de la información de la Administración Nacional de Aviación Civil\n\nReporte\n\n\n\n\n\n\nTablero interactivo con información de servicios regulares interurbanos de buses\n\nTablero\n\n\n\n\n\n\nTablero interactivo con información sobre el crucerismo en Argentina\n\nTablero\n\n\n\n\n\n\nTablero para la consulta de estimaciones agregadas del Padrón Único Nacional de Alojamientos (PUNA)\n\nTablero\n\n\n\n\n\n\nReporte sobre empleo registrado en las ramas características del turismo\n\nReporte\n\n\n\n\n\n\nReporte sobre transacciones en divisas relacionadas al turismo en el Mercado de Cambios (BCRA)\n\nReporte\n\n\n\n\n\n\nVisor de Información Geográfica de Turismo para Plataforma de Inversiones\n\nTablero\n\n\n\n\n\n\nTablero interactivo para la exploración del Índice Turístico de Localidades\n\nTablero\n\n\n\n\n\n\nTablero interactivo para el seguimiento de indicadores de turismo en Argentina relacionados con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)\n\nTablero\n\n\n\n\n\n\nTablero para la generación de mapas con información georeferenciada de Turismo\n\nTablero\n\n\n\n\n\n\nTablero con información del Registro de Agencias de Viajes de la Dirección Nacional de Agencias de Viajes\n\nTablero\n\n\n\n\n\n\n\n", - "last_modified": "2024-06-02T19:53:10-03:00" + "last_modified": "2024-06-05T16:10:23-03:00" }, { "path": "internacional.html", @@ -46,7 +54,7 @@ "description": "Resumen de la estimación del turismo emisivo y receptivo de la Argentina, por todas las vías.", "author": [], "contents": "\n\n\n\n(Publicado en mayo 2024 con datos actualizados a marzo 2024)\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nEn el mes de marzo de 2024 se estimaron 673.210 viajes de turistas no residentes en el país (19,1% interanual), mientras que se estimaron 666.815 viajes al exterior de turistas residentes (-1,6% interanual).\nLos 673.210 viajes de turistas no residentes fueron realizados por 631.142 turistas, con un crecimiento interanual de 26,7% 1.\nEn el total del año 2024 se registraron 2,33 millones de viajes de turistas no residentes en el país (17,9% en relación al año anterior) y 2,83 millones de viajes de turistas residentes al exterior (-9,3% en relación al año anterior).\n\n\n@import url(\"https://fonts.googleapis.com/css2?family=Encode+Sans:ital,wght@0,100;0,200;0,300;0,400;0,500;0,600;0,700;0,800;0,900;1,100;1,200;1,300;1,400;1,500;1,600;1,700;1,800;1,900&display=swap\");\nhtml {\n font-family: 'Encode Sans', -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, 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Marzo 2024 y acumulado anual\n Medio de Transporte\n \n RECEPTIVO\n \n \n EMISIVO\n \n \n BALANCE (RECEPTIVO - EMISIVO)\n \n Viajes de turistas\n Var % i.a.\n Viajes de turistas\n Var % i.a.\n Viajes de turistas\n Var absoluta i.a.\n TOTAL\n Marzo 2024\n673.210\n19,1%\n666.815\n−1,6%\n6.395\n118.757Acumulado 2024\n2.328.690\n17,9%\n2.826.533\n−9,3%\n−497.843\n643.907Aéreo\n Marzo 2024\n257.032\n12,4%\n272.745\n7,8%\n−15.713\n8.737Acumulado 2024\n843.275\n22,0%\n905.190\n9,7%\n−61.915\n72.521Terrestre\n Marzo 2024\n280.027\n19,4%\n329.237\n−4,3%\n−49.210\n60.101Acumulado 2024\n1.093.255\n15,2%\n1.607.633\n−16,6%\n−514.378\n465.155Fluvial/marítimo\n Marzo 2024\n136.151\n33,1%\n64.833\n−19,8%\n71.318\n49.919Acumulado 2024\n392.160\n16,8%\n313.710\n−13,7%\n78.450\n106.231Fuente: Dirección Nacional de Mercados y Estadística, Subsecretaría de Desarrollo Estratégico, Ministerio de Turismo y Deportes con base en la información de la Dirección Nacional de Migraciones y la Encuesta de Turismo Internacional.\n \n \n\n\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[16778.400000000001,19805.599999999999],\"y\":[0,0],\"text\":\"\",\"type\":\"scatter\",\"mode\":\"lines\",\"line\":{\"width\":1.8897637795275593,\"color\":\"rgba(190,190,190,0.7)\",\"dash\":\"solid\"},\"hoveron\":\"points\",\"showlegend\":false,\"xaxis\":\"x\",\"yaxis\":\"y\",\"hoverinfo\":\"text\",\"frame\":null},{\"x\":[16801,16832,16861,16892,16922,16953,16983,17014,17045,17075,17106,17136,17167,17198,17226,17257,17287,17318,17348,17379,17410,17440,17471,17501,17532,17563,17591,17622,17652,17683,17713,17744,17775,17805,17836,17866,17897,17928,17956,17987,18017,18048,18078,18109,18140,18170,18201,18231,18262,18293,18322,18353,18383,18414,18444,18475,18506,18536,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631,19662,19692,19723,19754,19783],\"y\":[1540558.5042844696,1500820.0195799051,960503.99374093255,626543.53888044204,604946.32813883852,592780.68710332923,848271.1401451464,678919.0195241801,674938.02967974846,810266.52503120084,721459.91515059746,856922.93664368009,1906785.1689309105,1738663.2482720998,1124132.1285114046,896603.27454017254,756179.59165052534,642990.89419235534,1004278.22645566,786835.91751329787,776043.25822177203,875097.91175011639,812725.57904142584,892682.3675879885,1982761.644596677,1820754.2734531183,1081877.227750232,1029041.9127273451,766389.68169199326,568145.50433523697,820433.89126670104,631426.29348186671,584906.23502294067,617592.32926337456,565923.74629135372,660930.41903744696,1311146.2570780122,1194868.9915736148,929596.05331062933,707140.35252975812,589929.1346440803,596313.18925901025,740270.04095086164,653275.03927885124,597520.04841556784,609859.63520594675,577115.30797028728,606530.11119641713,1167152.5328006069,1205562.9873996654,331091.85132631933,0,0,0,5438.9999990650031,5962.0000001960016,11041.999997005982,18500.005000000001,33544.000355150973,62828.226630244288,64491.085364080485,63915.982960000612,59647.967030000043,31100.028859999977,33168.951203999568,41197.041508000009,29737.976399999607,46069.003969999983,54196.591600064741,85663.948851515132,149132.1385335791,174417.80724566829,417971.00000000012,468230.99999999994,381949,371450.99999999994,362643.99999999988,360222.99999999994,469071.99999999988,424827.99999999965,441004.99999999988,536811.00000000012,450307.99999999977,457800.00000000029,1288309.9999999986,1151544.9999999995,677833.00000000012,531761,490525.99999999988,411678.99999999977,535848.99999999977,457578.99999999988,444774.99999999994,524432.99999999965,462392.99999999761,460546.99999999994,1112608.0000000049,1047109.999999995,666814.99999999092],\"text\":\"\",\"type\":\"scatter\",\"mode\":\"lines\",\"line\":{\"width\":3.7795275590551185,\"color\":\"rgba(146,131,190,0.5)\",\"dash\":\"solid\"},\"hoveron\":\"points\",\"showlegend\":false,\"xaxis\":\"x\",\"yaxis\":\"y\",\"hoverinfo\":\"text\",\"frame\":null},{\"x\":[16801,16832,16861,16892,16922,16953,16983,17014,17045,17075,17106,17136,17167,17198,17226,17257,17287,17318,17348,17379,17410,17440,17471,17501,17532,17563,17591,17622,17652,17683,17713,17744,17775,17805,17836,17866,17897,17928,17956,17987,18017,18048,18078,18109,18140,18170,18201,18231,18262,18293,18322,18353,18383,18414,18444,18475,18506,18536,18567,18597,18628,18659,18687,18718,18748,18779,18809,18840,18871,18901,18932,18962,18993,19024,19052,19083,19113,19144,19174,19205,19236,19266,19297,19327,19358,19389,19417,19448,19478,19509,19539,19570,19601,19631,19662,19692,19723,19754,19783],\"y\":[1540558.5042844696,1500820.0195799051,960503.99374093255,626543.53888044204,604946.32813883852,592780.68710332923,848271.1401451464,678919.0195241801,674938.02967974846,810266.52503120084,721459.91515059746,856922.93664368009,1906785.1689309105,1738663.2482720998,1124132.1285114046,896603.27454017254,756179.59165052534,642990.89419235534,1004278.22645566,786835.91751329787,776043.25822177203,875097.91175011639,812725.57904142584,892682.3675879885,1982761.644596677,1820754.2734531183,1081877.227750232,1029041.9127273451,766389.68169199326,568145.50433523697,820433.89126670104,631426.29348186671,584906.23502294067,617592.32926337456,565923.74629135372,660930.41903744696,1311146.2570780122,1194868.9915736148,929596.05331062933,707140.35252975812,589929.1346440803,596313.18925901025,740270.04095086164,653275.03927885124,597520.04841556784,609859.63520594675,577115.30797028728,606530.11119641713,1167152.5328006069,1205562.9873996654,331091.85132631933,0,0,0,5438.9999990650031,5962.0000001960016,11041.999997005982,18500.005000000001,33544.000355150973,62828.226630244288,64491.085364080485,63915.982960000612,59647.967030000043,31100.028859999977,33168.951203999568,41197.041508000009,29737.976399999607,46069.003969999983,54196.591600064741,85663.948851515132,149132.1385335791,174417.80724566829,417971.00000000012,468230.99999999994,381949,371450.99999999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vertical-align: 0;\n}\n\n#mjmqnhohgm .gt_indent_1 {\n text-indent: 5px;\n}\n\n#mjmqnhohgm .gt_indent_2 {\n text-indent: 10px;\n}\n\n#mjmqnhohgm .gt_indent_3 {\n text-indent: 15px;\n}\n\n#mjmqnhohgm .gt_indent_4 {\n text-indent: 20px;\n}\n\n#mjmqnhohgm .gt_indent_5 {\n text-indent: 25px;\n}\nVIAJES DE TURISTAS NO RESIDENTES SEGÚN PAÍS DE RESIDENCIA Y DE TURISTAS RESIDENTES SEGÚN DESTINO PRINCIPAL VISITADO EN EL EXTERIOR\n Total país. Marzo 2024 y acumulado anual\n PAÍS DE RESIDENCIA /DESTINO DEL EXTERIOR\n \n RECEPTIVO\n \n \n EMISIVO\n \n \n BALANCE (RECEPTIVO - EMISIVO)\n \n Viajes de turistas\n Var % i.a.\n Part. %\n Viajes de turistas\n Var.% i.a.\n Part. %\n Viajes de turistas\n Var. Abs. i. a.\n TOTAL PAÍSES LIMÍTROFES\n Marzo 2024\n368.585\n19,5%\n54,8%\n509.755\n−2,2%\n76,4%\n−141.170\n71.753Acumulado 2024\n1.396.418\n16,2%\n60,0%\n2.325.305\n−11,6%\n82,3%\n−928.886\n498.472Bolivia\n Marzo 2024\n14.216\n−12,7%\n2,1%\n31.757\n−1,6%\n4,8%\n−17.541\n−1.559Acumulado 2024\n68.294\n−11,7%\n2,9%\n145.815\n7,1%\n5,2%\n−77.521\n−18.755Brasil\n Marzo 2024\n99.561\n33,6%\n14,8%\n217.834\n−2,1%\n32,7%\n−118.273\n29.645Acumulado 2024\n395.408\n31,7%\n17,0%\n919.138\n−12,1%\n32,5%\n−523.729\n222.284Chile\n Marzo 2024\n97.910\n−4,9%\n14,5%\n108.134\n19,4%\n16,2%\n−10.224\n−22.658Acumulado 2024\n465.183\n11,9%\n20,0%\n424.816\n−11,5%\n15,0%\n40.367\n104.677Paraguay\n Marzo 2024\n44.174\n16,6%\n6,6%\n60.173\n−0,5%\n9,0%\n−15.999\n6.563Acumulado 2024\n145.828\n−1,9%\n6,3%\n318.524\n−9,4%\n11,3%\n−172.697\n30.268Uruguay\n Marzo 2024\n112.724\n46,7%\n16,7%\n91.856\n−20,6%\n13,8%\n20.867\n59.762Acumulado 2024\n321.706\n23,7%\n13,8%\n517.012\n−16,0%\n18,3%\n−195.307\n159.998EE.UU. Y CANADÁ\n Marzo 2024\n90.813\n6,8%\n13,5%\n44.418\n−17,4%\n6,7%\n46.395\n15.144Acumulado 2024\n285.764\n10,7%\n12,3%\n145.342\n−2,9%\n5,1%\n140.422\n31.886RESTO DE AMÉRICA\n Marzo 2024\n69.990\n44,6%\n10,4%\n67.733\n13,1%\n10,2%\n2.257\n13.726Acumulado 2024\n200.731\n39,4%\n8,6%\n209.921\n6,1%\n7,4%\n−9.190\n44.703EUROPA\n Marzo 2024\n114.856\n11,8%\n17,1%\n37.368\n15,0%\n5,6%\n77.488\n7.279Acumulado 2024\n358.407\n17,3%\n15,4%\n119.637\n8,9%\n4,2%\n238.770\n43.211RESTO DEL MUNDO\n Marzo 2024\n28.966\n39,1%\n4,3%\n7.541\n−26,5%\n1,1%\n21.425\n10.854Acumulado 2024\n87.369\n31,4%\n3,8%\n26.327\n−15,3%\n0,9%\n61.042\n25.636Fuente: Dirección Nacional de Mercados y Estadística, Subsecretaría de Desarrollo Estratégico, Ministerio de Turismo y Deportes con base en la\ninformación de la Dirección Nacional de Migraciones y la Encuesta de Turismo Internacional.\n \n\nRecursos - Turismo Internacional\nTablero\nDatos Abiertos\nInformes\n\nA partir del reporte del mes de septiembre de 2022, hemos renombrado la unidad de análisis que contabilizamos mensualmente. En pos de definir mejor la terminología utilizada según las definiciones internacionales de turismo, lo que antes llamábamos “turistas”, ahora lo renombramos como “viajes de turistas” tanto para el turismo receptivo como el emisivo. Si bien la serie de datos publicada puede presentar rectificaciones, debido a una mejor operacionalización de los criterios utilizados, se mantiene la misma metodología de estimación. El viaje realizado por un turista no residente se registra desde el momento que llega a la Argentina hasta que sale. Un turista no residente puede salir de Argentina para efectuar visitas a otros países y volver a ingresar en un corto período de tiempo, antes de regresar a su país de residencia habitual. Por ello, la cantidad de viajes de turistas receptivos puede ser mayor que la cantidad de turistas receptivos. En tanto, el viaje realizado por un visitante residente en Argentina (turismo emisivo) se registra desde el momento en que sale del país hasta que retorna, independientemente de la cantidad de países visitados. Por ello, la cantidad de viajes emisivos coincide con la cantidad de visitantes emisivos.↩︎\n", - "last_modified": "2024-06-02T19:53:10-03:00" + "last_modified": "2024-06-05T16:10:23-03:00" }, { "path": "interno.html", @@ -54,7 +62,7 @@ "description": "Resumen de los últimos datos del turismo dentro de Argentina realizado por los residentes en los grandes aglomerados urbanos del país, donde reside el 62% de la población argentina, en base a los resultados de la Encuesta de Viajes y Turismo de los Hogares (EVyTH), con frecuencia trimestral.", "author": [], "contents": "\n\n\n\n(Publicado en octubre 2023 con datos actualizados al 2 ° trimestre de 2023)\n\n\n\n\n\n\n\nDurante el 2 ° trimestre de 2023 se estimaron 4,9 millones de turistas internos, lo que significó una variación interanual de -9,5%. En este periodo los viajes tuvieron una estadía promedio de 3,5 noches (14,2% con respecto al mismo período del año anterior) y un gasto promedio de $30.528 por turista (8% en términos reales con respecto al año anterior).\n\n\n@import url(\"https://fonts.googleapis.com/css2?family=Encode+Sans:ital,wght@0,100;0,200;0,300;0,400;0,500;0,600;0,700;0,800;0,900;1,100;1,200;1,300;1,400;1,500;1,600;1,700;1,800;1,900&display=swap\");\nhtml {\n font-family: 'Encode Sans', -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', 'Fira Sans', 'Droid Sans', Arial, sans-serif;\n}\n\n#rjjyoiizez .gt_table {\n display: table;\n border-collapse: collapse;\n margin-left: auto;\n margin-right: auto;\n color: #333333;\n font-size: 12px;\n font-weight: normal;\n font-style: normal;\n background-color: #FFFFFF;\n width: auto;\n border-top-style: solid;\n border-top-width: 2px;\n border-top-color: #A8A8A8;\n border-right-style: none;\n border-right-width: 2px;\n 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.gt_indent_5 {\n text-indent: 25px;\n}\nTurismo Interno\n \n \n Turistas\n \n \n Pernoctaciones\n \n \n Estadía\n \n \n Gasto Total\n \n \n Gasto Promedio\n \n Millones\n Var. i.a.\n Millones\n Var. i.a.\n Noches\n Var. ia\n $ corrientes (millones)\n Var. ia\n($ constantes)\n $ corrientes\n Var. ia\n($ constantes)\n 2° trimestre. 2023\n4,9\n−9,5%\n17,2\n3,3%\n3,5\n14,2%\n148.748\n−2,3%\n30.528\n8,0%Nota: Gasto en pesos constantes calculado con IPC.\n 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Automóvil\n73,6%\n−6,8Ómnibus\n17,7%\n6,4Avión\n7,8%\n2,4Resto\n0,9%\n−2,0Motivo de viaje\n Esparcimiento, ocio, recreacion\n69,3%\n7,2Visitas a familiares o amigos\n27,9%\n−4,2Trabajo, negocios, motivos profesionales\n1,8%\n−1,8Resto\n1,0%\n−1,1Tipo de alojamiento\n Vivienda de familiares y amigos\n32,0%\n−7,4Hotel o similar hasta 3 estrellas\n29,1%\n13,2Segunda vivienda del hogar\n19,9%\n−7,6Vivienda alquilada por temporada\n11,9%\n−0,6Hotel similar 4 o 5 estrellas\n5,2%\n2,8Camping\n1,6%\n−0,5Resto\n0,2%\n0,1Región de destino\n Prov. de Buenos Aires\n36,2%\n−4,4Litoral\n23,5%\n9,1Centro\n12,5%\n−0,5Norte\n9,5%\n−3,2Patagonia\n7,7%\n0,4Cuyo\n7,3%\n−1,3CABA\n3,3%\n−0,1Fuente: DNMyE en base a EVYTH\n \n\n\nCaracterísticas del visitante\n\n\n@import url(\"https://fonts.googleapis.com/css2?family=Encode+Sans:ital,wght@0,100;0,200;0,300;0,400;0,500;0,600;0,700;0,800;0,900;1,100;1,200;1,300;1,400;1,500;1,600;1,700;1,800;1,900&display=swap\");\nhtml {\n font-family: 'Encode Sans', 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{\n font-style: italic;\n}\n\n#ghdvjpwrxe .gt_super {\n font-size: 65%;\n}\n\n#ghdvjpwrxe .gt_footnote_marks {\n font-style: italic;\n font-weight: normal;\n font-size: 75%;\n vertical-align: 0.4em;\n}\n\n#ghdvjpwrxe .gt_asterisk {\n font-size: 100%;\n vertical-align: 0;\n}\n\n#ghdvjpwrxe .gt_indent_1 {\n text-indent: 5px;\n}\n\n#ghdvjpwrxe .gt_indent_2 {\n text-indent: 10px;\n}\n\n#ghdvjpwrxe .gt_indent_3 {\n text-indent: 15px;\n}\n\n#ghdvjpwrxe .gt_indent_4 {\n text-indent: 20px;\n}\n\n#ghdvjpwrxe .gt_indent_5 {\n text-indent: 25px;\n}\nCaracterísticas del turista\n \n Participación\n Var. i.a. en pp\n Quintiles\n Quintiles 1 y 2\n13,5%\n−11,2Quintiles 3 y 4\n37,8%\n1,1Quintil 5\n48,6%\n10,0Edad\n Menos de 14 años\n14,8%\n−3,214 a 29 años\n17,7%\n−3,030 a 44 años\n17,1%\n3,045 a 59 años\n29,9%\n5,660 años o más\n20,6%\n−2,4Región de origen\n Buenos Aires\n36,7%\n−9,2Litoral\n17,7%\n6,3CABA\n14,8%\n3,6Centro\n10,0%\n−0,9Norte\n8,6%\n−1,9Patagonia\n6,8%\n2,8Cuyo\n5,4%\n−0,7Género\n Mujer\n52,9%\n3,5Varón\n47,1%\n−3,5Fuente: DNMyE en base a EVYTH\n \n\nRecursos - Turismo Interno\nDatos Abiertos\nInformes\n\nPara recibir las novedades del SINTA escribíle al bot de Telegram de la DNMyE SintIA: @RDatinaBot 🤖\n\n\n\n\n", - "last_modified": "2024-06-02T19:53:10-03:00" + "last_modified": "2024-06-05T16:10:23-03:00" }, { "path": "mulc.html", @@ -62,7 +70,7 @@ "description": "Resumen de las transacciones en divisas a través del Mercado de Cambios en rubros de servicios vinculados al turismo, con información mensual proveniente del Banco Central de la República Argentina (BCRA)", "author": [], "contents": "\n\n\n\n(Publicado en junio 2024 con datos actualizados a abril 2024)\n\n\n\nEn el mes de abril, los egresos de divisas por turismo, por el mercado oficial de cambios, alcanzaron un total de US$576,4 millones, con una variación respecto al mismo mes del año 2023 del -1,9%. Por su parte, los ingresos fueron de US$241,4 millones, con una variación interanual del 62,5%.\nContinuando con la tendencia de los últimos años, la balanza de divisas en el mercado oficial, por turismo, es deficitaria. En el mes de abril de 2024, se registró una balanza deficitaria en US$335,1 millones, mientras que en el mismo mes de 2023 había sido también deficitaria en US$439,3 millones.\n\n\n\n\n\n\nEn el acumulado enero - abril de 2024, los egresos de divisas por turismo, por el mercado oficial de cambios, fueron de US$2.016,8 millones (-18,1% vs mismo período de 2023). Por su parte, los ingresos de divisas fueron de US$961,6 millones (60,8% vs mismo período de 2023). Esto significó una balanza deficitaria en US$1.055,1 millones.\n\nEvolución de las transacciones de Turismo en el Mercado de Cambios\nEn millones de 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Por su lado, los ingresos por turismo representaron un 32,4% del total de ingresos por servicios.\n\n\n\n\n\n\nPor su lado, en el acumulado del año, los egresos por turismo representaron un 66,8% y los ingresos por turismo un 36,4%.\nContribución del turismo en el mercado oficial de divisas\nProporción de Ingresos y egresos por Turismo sobre el total en 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rubro: Turismo
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rubro: Empresariales, profesionales y técnicos
monto: US$ 210,5 M\",\"
rubro: Información e informática
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rubro: Fletes
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rubro: Otros
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rubro: Turismo
monto: US$2.016,8 M\",\"type\":\"bar\",\"marker\":{\"autocolorscale\":false,\"color\":\"rgba(238,61,143,1)\",\"line\":{\"width\":null,\"color\":\"transparent\"}},\"name\":\"(si,1)\",\"legendgroup\":\"(si,1)\",\"showlegend\":true,\"xaxis\":\"x\",\"yaxis\":\"y\",\"hoverinfo\":\"text\",\"frame\":null},{\"x\":[-110.92159668810001,2329.3535304501002],\"y\":[0,0],\"text\":\"\",\"type\":\"scatter\",\"mode\":\"lines\",\"line\":{\"width\":0.37795275590551186,\"color\":\"rgba(0,0,0,1)\",\"dash\":\"solid\"},\"hoveron\":\"points\",\"showlegend\":false,\"xaxis\":\"x\",\"yaxis\":\"y\",\"hoverinfo\":\"text\",\"frame\":null}],\"layout\":{\"margin\":{\"t\":28.176560121765604,\"r\":7.3059360730593621,\"b\":42.396568423965697,\"l\":269.98754669987545},\"font\":{\"color\":\"rgba(0,0,0,1)\",\"family\":\"Encode Sans\",\"size\":14.611872146118724},\"xaxis\":{\"domain\":[0,1],\"automargin\":true,\"type\":\"linear\",\"autorange\":false,\"range\":[-110.92159668810001,2329.3535304501002],\"tickmode\":\"array\",\"ticktext\":[\"0\",\"500\",\"1000\",\"1500\",\"2000\"],\"tickvals\":[1.4210854715202004e-14,499.99999999999994,1000,1500,2000.0000000000002],\"categoryorder\":\"array\",\"categoryarray\":[\"0\",\"500\",\"1000\",\"1500\",\"2000\"],\"nticks\":null,\"ticks\":\"\",\"tickcolor\":null,\"ticklen\":3.6529680365296811,\"tickwidth\":0,\"showticklabels\":true,\"tickfont\":{\"color\":\"rgba(77,77,77,1)\",\"family\":\"Encode Sans\",\"size\":13.283520132835205},\"tickangle\":-90,\"showline\":false,\"linecolor\":null,\"linewidth\":0,\"showgrid\":true,\"gridcolor\":\"rgba(235,235,235,1)\",\"gridwidth\":0,\"zeroline\":false,\"anchor\":\"y\",\"title\":{\"text\":\"\",\"font\":{\"color\":\"rgba(0,0,0,1)\",\"family\":\"Encode Sans\",\"size\":14.611872146118724}},\"hoverformat\":\".2f\"},\"yaxis\":{\"domain\":[0,1],\"automargin\":true,\"type\":\"linear\",\"autorange\":false,\"range\":[0.40000000000000002,5.5999999999999996],\"tickmode\":\"array\",\"ticktext\":[\"Otros\",\"Fletes\",\"Información e informática\",\"Empresariales, profesionales y técnicos\",\"Turismo\"],\"tickvals\":[1,2,3,4,5],\"categoryorder\":\"array\",\"categoryarray\":[\"Otros\",\"Fletes\",\"Información e informática\",\"Empresariales, profesionales y técnicos\",\"Turismo\"],\"nticks\":null,\"ticks\":\"\",\"tickcolor\":null,\"ticklen\":3.6529680365296811,\"tickwidth\":0,\"showticklabels\":true,\"tickfont\":{\"color\":\"rgba(77,77,77,1)\",\"family\":\"Encode Sans\",\"size\":13.283520132835198},\"tickangle\":-0,\"showline\":false,\"linecolor\":null,\"linewidth\":0,\"showgrid\":true,\"gridcolor\":\"rgba(235,235,235,1)\",\"gridwidth\":0,\"zeroline\":false,\"anchor\":\"x\",\"title\":{\"text\":\"\",\"font\":{\"color\":\"rgba(0,0,0,1)\",\"family\":\"Encode Sans\",\"size\":14.611872146118724}},\"hoverformat\":\".2f\"},\"shapes\":[{\"type\":\"rect\",\"fillcolor\":null,\"line\":{\"color\":null,\"width\":0,\"linetype\":[]},\"yref\":\"paper\",\"xref\":\"paper\",\"x0\":0,\"x1\":1,\"y0\":0,\"y1\":1}],\"showlegend\":false,\"legend\":{\"bgcolor\":null,\"bordercolor\":null,\"borderwidth\":0,\"font\":{\"color\":\"rgba(0,0,0,1)\",\"family\":\"Encode Sans\",\"size\":11.68949771689498},\"orientation\":\"v\",\"x\":0.80000000000000004},\"hovermode\":\"closest\",\"barmode\":\"relative\"},\"config\":{\"doubleClick\":\"reset\",\"showSendToCloud\":false},\"source\":\"A\",\"attrs\":{\"5ab9660b5c36\":{\"x\":{},\"y\":{},\"text\":{},\"fill\":{},\"type\":\"bar\"},\"5ab91bab7585\":{\"yintercept\":{}}},\"cur_data\":\"5ab9660b5c36\",\"visdat\":{\"5ab9660b5c36\":[\"function (y) \",\"x\"],\"5ab91bab7585\":[\"function (y) \",\"x\"]},\"highlight\":{\"on\":\"plotly_click\",\"persistent\":false,\"dynamic\":false,\"selectize\":false,\"opacityDim\":0.20000000000000001,\"selected\":{\"opacity\":1},\"debounce\":0},\"shinyEvents\":[\"plotly_hover\",\"plotly_click\",\"plotly_selected\",\"plotly_relayout\",\"plotly_brushed\",\"plotly_brushing\",\"plotly_clickannotation\",\"plotly_doubleclick\",\"plotly_deselect\",\"plotly_afterplot\",\"plotly_sunburstclick\"],\"base_url\":\"https://plot.ly\"},\"evals\":[],\"jsHooks\":[]}\nApertura del rubro “Viajes y otros pagos con tarjeta”\n\n\n\nEn el mes de abril de 2024, los ingresos de divisas por cancelación de compras con tarjetas fueron de US$81,9 millones, presentando una variación del 18,5% respecto al mismo mes del año 2023. Por su lado, los ingresos por cobros de operadores turísticos locales fueron de US$118,2 millones, presentando una variación del 607,3% interanual.\nPor su parte, los egresos de divisas por cancelación de compras con tarjetas fueron de US$413,7 millones, presentando una variación del 26,6% respecto al mismo mes del año 2023. Los egresos por pagos al exterior realizados por operadores turísticos locales fueron de US$98,9 millones, presentando una variación del -29% interanual.\nIngresos de divisas por viajes y otros pagos con tarjeta. Apertura por rubros\nEn millones de 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ingresos totales asociados al turismo, según la Balanza de Pagos (“BP”). Por su lado, un 26,4% de esos ingresos se canalizaron por el mercado oficial de cambios, es decir, US$424,5 millones.\nNOTA: Es importante notar que, los ingresos por turismo a través del mercado oficial de cambios (MULC) siempre deberían ser menores, o al menos iguales, al total de ingresos por turismo que percibe la Argentina según la Balanza de Pagos. Sin embargo, en los trimestres 2, 3 y 4 del año 2020 y 3 de 2021, la proporción MULC/BP es mayor al 100%. Esto es debido a las diferencias en cuanto a la metodología de registración de ambas fuentes de información y los desfasajes en la vuelta de los turistas no residentes a sus lugares de origen, producto de las restricciones al tránsito internacional por la pandemia por el virus COVID-19.\nEvolución trimestral de los ingresos por turismo - BP vs Mercado de Cambios\nen millones de dólares\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52],\"y\":[2127.8257657999998,1554.2476353,1685.5935517999999,1890.4791610999998,2109.7445914999998,1476.2305821,1485.6504634,1622.0395424999999,1740.3138704,1295.1042808,1267.3848442000001,1825.0599407,1902.0451317,1401.6402197,1458.4910079000001,1845.2883127,1987.2818479,1212.3175839999999,1309.1518478,1642.1306649000001,1685.6988524999999,993.64251722000006,1254.9501612000001,1411.0871533,1776.9600837999999,1075.51314295,1260.5439956,1572.9525231,1989.7219159000001,1089.8439605999999,1227.2944123099999,1534.0322775,1774.7270053,1119.2800754100001,1142.649973,1505.9705072000002,1531.8068412006205,70.857222776511762,56.979637918151163,87.058789950276392,59.719942237408596,44.175216273449159,45.031489098885274,243.77167965972049,587.9622551383934,745.54903509176052,1008.7382487229062,1190.0149421627075,1608.4829985968202,1160.1028130867498,1298.566860720972,1609.578841619611],\"text\":[\"BP
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trimestre de 2023, se registraron US$1.937,8 millones de egresos totales asociados al turismo, según la BP. Por su lado, el Mercado de Cambios registró una salida de divisas en los rubros turísticos de US$2.414 millones, es decir, un 124,6% de los egresos registrados por la BP.\nNOTA: En el caso de los egresos, también se debe cumplir la misma condición (egresos por turismo a través del mercado oficial de cambios-MULC-siempre deberían ser menores, o al menos iguales, al total de egresos por turismo de la Argentina según la Balanza de Pagos), sin embargo, nuevamente existen trimestres, a partir del año 2020, en donde esto no se cumple . Se debe a que, además de las diferencias metodológicas de ambas fuentes -registro de transacciones vs. estimación a partir de encuestas de demanda-, sucede que el componente turístico del MULC incluye pagos con tarjeta realizados por residentes en Argentina a residentes en el exterior y que pueden no ser gastos turísticos. Ejemplos de esto podrían ser los pagos de servicios de streaming. Por lo tanto, en los casos en que el ratio MULC/BP es mayor al 100% se evidencia que los gastos con tarjeta por motivos no turísticos aumentaron la componente “viajes y otros gastos con tarjeta” del MULC por encima de los gastos del turismo emisivo registrado por la BP. En los trimestres comprendidos en la pandemia por COVID-19, esta situación se refleja aún más debido a la reducción cercana al 100% i.a. del turismo emisivo.\nEvolución trimestral de los egresos por turismo - BP vs Mercado de Cambios\nen millones de dólares\n\n\n{\"x\":{\"data\":[{\"x\":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52],\"y\":[3101.4790366999996,2159.3480251000001,1808.9759842000001,2039.1823089000002,3667.1292645999997,2554.0877875000001,1947.7996962,1905.0234837999999,3550.9761883000001,2183.9411165000001,1915.2889784000001,2038.3243462,3318.4885494,2026.2023085000001,1804.0454705,1641.7241532,3297.2428014000002,2180.1518344999999,2237.5367806999998,2289.8918951000001,3957.1037870999999,2552.5648996999998,2822.4321414999999,2740.1257486,4682.0988797,2949.7466068000003,3247.1989111999997,3062.0248335000001,5053.0971916999997,3060.6242288000003,2556.4576419999999,2188.5313010999998,3282.7354248000001,2189.4569218000001,2198.4930669999999,2063.5025446,2575.1513060277762,134.17372315541567,214.19828246844415,338.70116608416424,298.37417752112538,288.98054759134163,355.75098227094912,905.81761379893442,1737.7282872141725,1672.1540722784016,2010.4557987173962,1892.577286193088,3302.3162513499478,1984.4231962223062,2060.9397281361107,1937.806921342911],\"text\":[\"BP
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distribution. + +* Neither the name of the author nor the names of contributors may be used to + endorse or promote products derived from this software without specific prior + written permission. + +THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" AND +ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED +WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE +DISCLAIMED. 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+},lineEnd:function(){(this._line||0!==this._line&&3===this._point)&&this._context.closePath(),this._line=1-this._line},point:function(t,n){if(t=+t,n=+n,this._point){var e=this._x2-t,r=this._y2-n;this._l23_a=Math.sqrt(this._l23_2a=Math.pow(e*e+r*r,this._alpha))}switch(this._point){case 0:this._point=1;break;case 1:this._point=2;break;case 2:this._point=3,this._line?this._context.lineTo(this._x2,this._y2):this._context.moveTo(this._x2,this._y2);break;case 3:this._point=4;default:gc(this,t,n)}this._l01_a=this._l12_a,this._l12_a=this._l23_a,this._l01_2a=this._l12_2a,this._l12_2a=this._l23_2a,this._x0=this._x1,this._x1=this._x2,this._x2=t,this._y0=this._y1,this._y1=this._y2,this._y2=n}};var Kb=function t(n){function e(t){return n?new bc(t,n):new yc(t,0)}return e.alpha=function(n){return t(+n)},e}(.5);wc.prototype={areaStart:jb,areaEnd:jb,lineStart:function(){this._point=0},lineEnd:function(){this._point&&this._context.closePath()},point:function(t,n){t=+t,n=+n,this._point?this._context.lineTo(t,n):(this._point=1,this._context.moveTo(t,n))}};var tw=function(t){return new wc(t)};Sc.prototype={areaStart:function(){this._line=0},areaEnd:function(){this._line=NaN},lineStart:function(){this._x0=this._x1=this._y0=this._y1=this._t0=NaN,this._point=0},lineEnd:function(){switch(this._point){case 2:this._context.lineTo(this._x1,this._y1);break;case 3:kc(this,this._t0,Nc(this,this._t0))}(this._line||0!==this._line&&1===this._point)&&this._context.closePath(),this._line=1-this._line},point:function(t,n){var e=NaN;if(t=+t,n=+n,t!==this._x1||n!==this._y1){switch(this._point){case 0:this._point=1,this._line?this._context.lineTo(t,n):this._context.moveTo(t,n);break;case 1:this._point=2;break;case 2:this._point=3,kc(this,Nc(this,e=Tc(this,t,n)),e);break;default:kc(this,this._t0,e=Tc(this,t,n))}this._x0=this._x1,this._x1=t,this._y0=this._y1,this._y1=n,this._t0=e}}},(Ec.prototype=Object.create(Sc.prototype)).point=function(t,n){Sc.prototype.point.call(this,n,t)},Ac.prototype={moveTo:function(t,n){this._context.moveTo(n,t)},closePath:function(){this._context.closePath()},lineTo:function(t,n){this._context.lineTo(n,t)},bezierCurveTo:function(t,n,e,r,i,o){this._context.bezierCurveTo(n,t,r,e,o,i)}},Pc.prototype={areaStart:function(){this._line=0},areaEnd:function(){this._line=NaN},lineStart:function(){this._x=[],this._y=[]},lineEnd:function(){var t=this._x,n=this._y,e=t.length;if(e)if(this._line?this._context.lineTo(t[0],n[0]):this._context.moveTo(t[0],n[0]),2===e)this._context.lineTo(t[1],n[1]);else for(var r=Rc(t),i=Rc(n),o=0,u=1;u=0&&(this._t=1-this._t,this._line=1-this._line)},point:function(t,n){switch(t=+t,n=+n,this._point){case 0:this._point=1,this._line?this._context.lineTo(t,n):this._context.moveTo(t,n);break;case 1:this._point=2;default:if(this._t<=0)this._context.lineTo(this._x,n),this._context.lineTo(t,n);else{var e=this._x*(1-this._t)+t*this._t;this._context.lineTo(e,this._y),this._context.lineTo(e,n)}}this._x=t,this._y=n}};var ew=function(t){return new qc(t,.5)},rw=Array.prototype.slice,iw=function(t,n){if((r=t.length)>1)for(var e,r,i=1,o=t[n[0]],u=o.length;i=0;)e[n]=n;return e},uw=function(){function t(t){var o,u,a=n.apply(this,arguments),c=t.length,s=a.length,f=new Array(s);for(o=0;o0){for(var e,r,i,o=0,u=t[0].length;o0){for(var e,r=0,i=t[n[0]],o=i.length;r0&&(r=(e=t[n[0]]).length)>0){for(var e,r,i,o=0,u=1;u=a)return null;var c=t-i.site[0],s=n-i.site[1],f=c*c+s*s;do i=o.cells[r=u],u=null,i.halfedges.forEach(function(e){var r=o.edges[e],a=r.left;if(a!==i.site&&a||(a=r.right)){var c=t-a[0],s=n-a[1],l=c*c+s*s;le?(e+r)/2:Math.min(0,e)||Math.max(0,r),o>i?(i+o)/2:Math.min(0,i)||Math.max(0,o))}function o(t){return[(+t[0][0]+ +t[1][0])/2,(+t[0][1]+ +t[1][1])/2]}function u(t,n,e){t.on("start.zoom",function(){a(this,arguments).start()}).on("interrupt.zoom end.zoom",function(){a(this,arguments).end()}).tween("zoom",function(){var t=this,r=arguments,i=a(t,r),u=m.apply(t,r),c=e||o(u),s=Math.max(u[1][0]-u[0][0],u[1][1]-u[0][1]),f=t.__zoom,l="function"==typeof n?n.apply(t,r):n,h=E(f.invert(c).concat(s/f.k),l.invert(c).concat(s/l.k));return function(t){if(1===t)t=l;else{var n=h(t),e=s/n[2];t=new gs(e,c[0]-n[0]*e,c[1]-n[1]*e)}i.zoom(null,t)}})}function a(t,n){for(var e,r=0,i=A.length;r0?pl(this).transition().duration(k).call(u,f,a):pl(this).call(n.transform,f)}}function h(){if(g.apply(this,arguments)){var n,e,r,i,o=a(this,arguments),u=t.event.changedTouches,c=u.length;for(xs(),e=0;e= 0; n--) { + link = depthFirstCycleSearch(nodes[n], []); + if (link) { + return link; + } + } + + // Depth-first search to find a link that is part of a cycle. + function depthFirstCycleSearch(cursorNode, path) { + var target, link; + for (var n = cursorNode.sourceLinks.length - 1; n >= 0; n--) { + link = cursorNode.sourceLinks[n]; + if (link.cycleBreaker) { + // Skip already known cycle breakers. + continue; + } + + // Check if target of link makes a cycle in current path. + target = link.target; + for (var l = 0; l < path.length; l++) { + if (path[l].source == target) { + // We found a cycle. Search for weakest link in cycle + var weakest = link; + for (; l < path.length; l++) { + if (path[l].value < weakest.value) { + weakest = path[l]; + } + } + // Mark weakest link as (known) cycle breaker and abort search. + weakest.cycleBreaker = true; + return weakest; + } + } + + // Recurse deeper. + path.push(link); + link = depthFirstCycleSearch(target, path); + path.pop(); + // Stop further search if we found a cycle breaker. + if (link) { + return link; + } + } + } + } + + + function moveSourcesRight() { + nodes.forEach(function(node) { + if (!node.targetLinks.length) { + node.x = d3.min(node.sourceLinks, function(d) { return d.target.x; }) - 1; + } + }); + } + + function moveSinksRight(x) { + nodes.forEach(function(node) { + if (!node.sourceLinks.length) { + node.x = x - 1; + } else { + //move node to second from right + var nodes_to_right = 0; + node.sourceLinks.forEach(function(n) { + nodes_to_right = Math.max(nodes_to_right,n.target.sourceLinks.length) + //console.log(node.name,n) + }) + //console.log(node.name,nodes_to_right) + if (nodes_to_right==0)node.x = x - 2; + } + + }); + } + + function scaleNodeBreadths(kx) { + nodes.forEach(function(node) { + node.x *= kx; + }); + } + + // Compute the depth (y-position) for each node. + function computeNodeDepths(iterations) { + // Group nodes by breath. + var nodesByBreadth = d3.nest() + .key(function(d) { return d.x; }) + .sortKeys(d3.ascending) + .entries(nodes) + .map(function(d) { return d.values; }); + + // + initializeNodeDepth(); + resolveCollisions(); + computeLinkDepths(); + for (var alpha = 1; iterations > 0; --iterations) { + relaxRightToLeft(alpha *= .99); + resolveCollisions(); + computeLinkDepths(); + relaxLeftToRight(alpha); + resolveCollisions(); + computeLinkDepths(); + } + + function initializeNodeDepth() { + // Calculate vertical scaling factor. + var ky = d3.min(nodesByBreadth, function(nodes) { + return (size[1] - (nodes.length - 1) * nodePadding) / d3.sum(nodes, value); + }); + + nodesByBreadth.forEach(function(nodes) { + nodes.forEach(function(node, i) { + node.y = i; + node.dy = node.value * ky; + }); + }); + + links.forEach(function(link) { + link.dy = link.value * ky; + }); + } + + function relaxLeftToRight(alpha) { + nodesByBreadth.forEach(function(nodes, breadth) { + nodes.forEach(function(node) { + if (node.targetLinks.length) { + // Value-weighted average of the y-position of source node centers linked to this node. + var y = d3.sum(node.targetLinks, weightedSource) / d3.sum(node.targetLinks, value); + node.y += (y - center(node)) * alpha; + } + }); + }); + + function weightedSource(link) { + return (link.source.y + link.sy + link.dy / 2) * link.value; + } + } + + function relaxRightToLeft(alpha) { + nodesByBreadth.slice().reverse().forEach(function(nodes) { + nodes.forEach(function(node) { + if (node.sourceLinks.length) { + // Value-weighted average of the y-positions of target nodes linked to this node. + var y = d3.sum(node.sourceLinks, weightedTarget) / d3.sum(node.sourceLinks, value); + node.y += (y - center(node)) * alpha; + } + }); + }); + + function weightedTarget(link) { + return (link.target.y + link.ty + link.dy / 2) * link.value; + } + } + + function resolveCollisions() { + nodesByBreadth.forEach(function(nodes) { + var node, + dy, + y0 = 0, + n = nodes.length, + i; + + // Push any overlapping nodes down. + nodes.sort(ascendingDepth); + for (i = 0; i < n; ++i) { + node = nodes[i]; + dy = y0 - node.y; + if (dy > 0) node.y += dy; + y0 = node.y + node.dy + nodePadding; + } + + // If the bottommost node goes outside the bounds, push it back up. + dy = y0 - nodePadding - size[1]; + if (dy > 0) { + y0 = node.y -= dy; + + // Push any overlapping nodes back up. + for (i = n - 2; i >= 0; --i) { + node = nodes[i]; + dy = node.y + node.dy + nodePadding - y0; + if (dy > 0) node.y -= dy; + y0 = node.y; + } + } + }); + } + + function ascendingDepth(a, b) { + return a.y - b.y; + } + } + + // Compute y-offset of the source endpoint (sy) and target endpoints (ty) of links, + // relative to the source/target node's y-position. + function computeLinkDepths() { + nodes.forEach(function(node) { + node.sourceLinks.sort(ascendingTargetDepth); + node.targetLinks.sort(ascendingSourceDepth); + }); + nodes.forEach(function(node) { + var sy = 0, ty = 0; + node.sourceLinks.forEach(function(link) { + link.sy = sy; + sy += link.dy; + }); + node.targetLinks.forEach(function(link) { + link.ty = ty; + ty += link.dy; + }); + }); + + function ascendingSourceDepth(a, b) { + return a.source.y - b.source.y; + } + + function ascendingTargetDepth(a, b) { + return a.target.y - b.target.y; + } + } + + // Y-position of the middle of a node. + function center(node) { + return node.y + node.dy / 2; + } + + // Value property accessor. + function value(x) { + return x.value; + } + + return sankey; +}; \ No newline at end of file diff --git a/docs/site_libs/sankeyNetwork-binding-0.4/sankeyNetwork.js b/docs/site_libs/sankeyNetwork-binding-0.4/sankeyNetwork.js new file mode 100644 index 0000000..f5cac1e --- /dev/null +++ b/docs/site_libs/sankeyNetwork-binding-0.4/sankeyNetwork.js @@ -0,0 +1,247 @@ +HTMLWidgets.widget({ + + name: "sankeyNetwork", + + type: "output", + + initialize: function(el, width, height) { + + d3.select(el).append("svg") + .style("width", "100%") + .style("height", "100%"); + + return { + sankey: d3.sankey(), + x: null + }; + }, + + resize: function(el, width, height, instance) { + /* handle resizing now through the viewBox + d3.select(el).select("svg") + .attr("width", width) + .attr("height", height + height * 0.05); + + this.renderValue(el, instance.x, instance); + */ + + // with flexdashboard and slides + // sankey might be hidden so height and width 0 + // in this instance re-render on resize + if( d3.min(instance.sankey.size()) <= 0 ) { + this.renderValue(el, instance.x, instance); + } + }, + + renderValue: function(el, x, instance) { + + // save the x in our instance (for calling back from resize) + instance.x = x; + + // alias sankey and options + var sankey = instance.sankey; + var options = x.options; + + // convert links and nodes data frames to d3 friendly format + var links = HTMLWidgets.dataframeToD3(x.links); + var nodes = HTMLWidgets.dataframeToD3(x.nodes); + + + // margin handling + // set our default margin to be 20 + // will override with x.options.margin if provided + var margin = {top: 20, right: 20, bottom: 20, left: 20}; + // go through each key of x.options.margin + // use this value if provided from the R side + Object.keys(x.options.margin).map(function(ky){ + if(x.options.margin[ky] !== null) { + margin[ky] = x.options.margin[ky]; + } + // set the margin on the svg with css style + // commenting this out since not correct + // s.style(["margin",ky].join("-"), margin[ky]); + }); + + // get the width and height + var width = el.getBoundingClientRect().width - margin.right - margin.left; + var height = el.getBoundingClientRect().height - margin.top - margin.bottom; + + var color = eval(options.colourScale); + + var color_node = function color_node(d){ + if (d.group){ + return color(d.group.replace(/ .*/, "")); + } else { + return "#cccccc"; + } + } + + var color_link = function color_link(d){ + if (d.group){ + return color(d.group.replace(/ .*/, "")); + } else { + return "#000000"; + } + } + + var opacity_link = function opacity_link(d){ + if (d.group){ + return 0.7; + } else { + return 0.2; + } + } + + + var formatNumber = d3.format(",.0f"), + format = function(d) { return formatNumber(d); } + + // create d3 sankey layout + sankey + .nodes(nodes) + .links(links) + .size([width, height]) + .nodeWidth(options.nodeWidth) + .nodePadding(options.nodePadding) + .sinksRight(options.sinksRight) + .layout(options.iterations); + + // select the svg element and remove existing children + d3.select(el).select("svg").selectAll("*").remove(); + // remove any previously set viewBox attribute + d3.select(el).select("svg").attr("viewBox", null); + // append g for our container to transform by margin + var svg = d3.select(el).select("svg").append("g") + .attr("transform", "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")"); + + // draw path + var path = sankey.link(); + + // draw links + var link = svg.selectAll(".link") + .data(links) + .enter().append("path") + .attr("class", "link") + .attr("d", path) + .style("stroke-width", function(d) { return Math.max(1, d.dy); }) + .style("fill", "none") + .style("stroke", color_link) + .style("stroke-opacity", opacity_link) + .sort(function(a, b) { return b.dy - a.dy; }) + .on("mouseover", function(d) { + d3.select(this) + .style("stroke-opacity", function(d){return opacity_link(d) + 0.3}); + }) + .on("mouseout", function(d) { + d3.select(this) + .style("stroke-opacity", opacity_link); + }); + + // add backwards class to cycles + link.classed('backwards', function (d) { return d.target.x < d.source.x; }); + + svg.selectAll(".link.backwards") + .style("stroke-dasharray","9,1") + .style("stroke","#402") + + // draw nodes + var node = svg.selectAll(".node") + .data(nodes) + .enter().append("g") + .attr("class", "node") + .attr("transform", function(d) { return "translate(" + + d.x + "," + d.y + ")"; }) + .call(d3.drag() + .subject(function(d) { return d; }) + .on("start", function() { this.parentNode.appendChild(this); }) + .on("drag", dragmove)) + .on("mouseover", function(d) { + link.filter(function(d1, i) { return d.targetLinks.includes(d1) | d.sourceLinks.includes(d1); }) + .style("stroke-opacity", function(d){return opacity_link(d) + 0.3}); + }) + .on("mouseout", function(d) { + link.filter(function(d1, i) { return d.targetLinks.includes(d1) | d.sourceLinks.includes(d1); }) + .style("stroke-opacity", opacity_link); + }); + // note: u2192 is right-arrow + link.append("title") + .append("foreignObject") + .append("xhtml:body") + .html(function(d) { return "
" + d.source.name + " \u2192 " + d.target.name +
+                "\n" + format(d.value) + " " + options.units + "
"; }); + + node.append("rect") + .attr("height", function(d) { return d.dy; }) + .attr("width", sankey.nodeWidth()) + .style("fill", function(d) { + return d.color = color_node(d); }) + .style("stroke", function(d) { return d3.rgb(d.color).darker(2); }) + .style("opacity", 0.9) + .style("cursor", "move") + .append("title") + .append("foreignObject") + .append("xhtml:body") + .html(function(d) { return "
" + d.name + "
" + format(d.value) + 
+                " " + options.units + "
"; }); + + node.append("text") + .attr("x", -6) + .attr("y", function(d) { return d.dy / 2; }) + .attr("dy", ".35em") + .attr("text-anchor", "end") + .attr("transform", null) + .text(function(d) { return d.name; }) + .style("font-size", options.fontSize + "px") + .style("font-family", options.fontFamily ? options.fontFamily : "inherit") + .filter(function(d) { return d.x < width / 2 || !options.sinksRight; }) + .attr("x", 6 + sankey.nodeWidth()) + .attr("text-anchor", "start"); + + + // adjust viewBox to fit the bounds of our tree + var s = d3.select(svg.node().parentNode); + s.attr( + "viewBox", + [ + d3.min( + s.selectAll('g').nodes().map(function(d){ + return d.getBoundingClientRect().left + }) + ) - s.node().getBoundingClientRect().left - margin.right, + d3.min( + s.selectAll('g').nodes().map(function(d){ + return d.getBoundingClientRect().top + }) + ) - s.node().getBoundingClientRect().top - margin.top, + d3.max( + s.selectAll('g').nodes().map(function(d){ + return d.getBoundingClientRect().right + }) + ) - + d3.min( + s.selectAll('g').nodes().map(function(d){ + return d.getBoundingClientRect().left + }) + ) + margin.left + margin.right, + d3.max( + s.selectAll('g').nodes().map(function(d){ + return d.getBoundingClientRect().bottom + }) + ) - + d3.min( + s.selectAll('g').nodes().map(function(d){ + return d.getBoundingClientRect().top + }) + ) + margin.top + margin.bottom + ].join(",") + ); + + + function dragmove(d) { + d3.select(this).attr("transform", "translate(" + d.x + "," + + (d.y = Math.max(0, Math.min(height - d.dy, d3.event.y))) + ")"); + sankey.relayout(); + link.attr("d", path); + } + }, +});