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https://github.com/astrojuanlu/analisis-entidades-msm

Análisis de las entidades del Mercado Social Madrid
https://github.com/astrojuanlu/analisis-entidades-msm

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Análisis de las entidades del Mercado Social Madrid

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README 

        
# Datos entidades Mercado Social Madrid



## Estructura



Cuatro fuentes de datos diferentes:



- El catálogo de la [Herramienta Gestora HG] (visible en la web)

- Los beneficios de [la web del MSM] (independientes de la HG)

- La API de la Herramienta Aplicación HA

- [La web del Mercado Social], que utiliza [Ensenya el Cor] (_no incluida en este análisis_)



[la web del MSM]: https://madrid.mercadosocial.net/

[Herramienta Gestora HG]: https://gestionmadrid.mercadosocial.net/

[Herramienta Aplicación HA]: https://app.mercadosocial.net



[La web del Mercado Social]: https://mercadosocial.net/territorios/madrid/

[Ensenya el Cor]: https://ensenyaelcor.org/



```mermaid

graph LR



    U-->|Usa|M

    U-->|Visita|W



    M-->|Consulta API|HA

    HG-->|"Manda email a entidades\npara crear perfil"|HA

    W-.->|Extrae algunos\nfragmentos HTML|HG



    O-.->|"Operan\n(potencialmente)"|HA



    T-->|Desarrolla|M

    T-->|Desarrolla|HA



    ET-->|Opera|HA

    ET-->|Opera|HG



    TS-->|Mantiene|W



    E-->|"Gestionan\nsu perfil"|HA



    W["fa:fa-desktop Web"]

    M["fa:fa-mobile App Móvil"]



    U(("fa:fa-eye\nConsumidora"))

    E(("fa:fa-chair Entidades"))

    ET(("fa:fa-hard-hat\nEquipo\nTécnico"))

    O(("fa:fa-seedling Otros\nMercados\nSociales"))



    HG["fa:fa-desktop fa:fa-gear HG\n(Herramienta Gestora)"]

    HA["fa:fa-desktop fa:fa-gear HA\n(Herramienta Aplicación)"]



    TS(("fa:fa-briefcase Traficantes\nDe Sueños"))

    T(("fa:fa-briefcase Triskel\nApps"))

```



## Funcionamiento



- Los scripts `parse_api.py`, `parse_catalog.py`, y `parse_benefits.py`

  extraen la información de la HA, HG, y Web respectivamente

- Los scripts `clean_api.py`, `clean_catalog.py` y `clean_benefits.py`

  post-procesan los datos

- El script `check_integrity.py` comprueba el solape entre la HA y la HG

- El script `merge_data.py` combina los datos de la HA y los beneficios

  y produce `entities_full.csv` y `no_benefits.csv`



## Preguntas



- ¿Cuál es la fecha de última actualización de cada perfil social?

- ¿Qué entidades tienen LinkedIn?

- ¿Qué entidades tienen tienda online?

- ¿Qué entidades tienen un descuento activo con el MESM? ¿De qué tipo?

- ¿Qué entidades facturan periódicamente por sus servicios?

- ¿Qué entidades tienen tienda física?

- ¿Qué tipologías de ventajas hay? ¿Cuántas son relacionadas con la exención del pago del capital social?

- ¿Qué métodos hay para usar esas ventajas?

  - "Escríbenos a [email protected]" / "muestra que estás registrada en la app"



## Análisis



### Catálogo



- 175 entidades (2022-11-04)

- 20 categorías

  - Categorías más pobladas: Comunicación / TICs, Desarrollo Comunitario, Educación / Empleo

  - Categorías menos pobladas: Papelería / Consumibles, Complementos / Bisutería, Crianza / Bebés

- Presencia online: Web (97 %), Facebook (77 %), Twitter (58 %), Instagram (40 %), Telegram (12 %)

  - Redes sociales por tamaño: Facebook (2910 MAU), YouTube (2562 MAU), WhatsApp (2000 MAU), Instagram (1478 MAU), Telegram (550 MAU), Twitter (436 MAU) (fuente: https://www.statista.com/statistics/272014/global-social-networks-ranked-by-number-of-users/)

  - ¿Instagram poco aprovechado?

    - Categorías más activas en Instagram: Limpieza / Jardinería / Bricolaje, Textil / Calzado, Educación / Empleo

    - Categorías menos activas en Instagram: Asesoría / Jurídicos, Desarrollo Comunitario, Turismo / Ocio / Cultura

- Beneficios / Descuentos

  - 42 entidades de 175 tienen algún tipo de beneficio (un 25 %) de las cuales

    - 9 mencionan "enseña la app en la tienda" (un 21 %),

    - 35 mencionan "escríbenos al correo para explicarte el procedimiento" (un 83 %),

    - y hay 1 que no menciona ninguna de las dos

    - nótese que hay 3 entidades que mencionan ambas