🌎 Informe para América Latina y el Caribe 📊

Este repositorio contiene el desarrollo de un informe dinámico que analiza datos de los países de América Latina y el Caribe en múltiples categorías y a lo largo del tiempo. El enfoque principal fue la automatización de procesos para facilitar la actualización y el análisis de los datos.

🚀 Objetivo

Automatizar la descarga, procesamiento y análisis de bases de datos de la CEPAL, integrando tecnologías como Python, SQL y Power BI, para crear un informe interactivo y eficiente.

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🛠️ Proceso

1. Automatización de la descarga de datos

   • Implementé un script en Python para descargar las bases de datos desde la página oficial de la CEPAL.
   • Este proceso elimina la necesidad de descargas manuales al aplicar los filtros directamente desde el script, asegurando que el análisis esté siempre actualizado.

2. Procesamiento y creación de tablas en SQL

   • Utilicé Pandas para procesar los datos y validar tipos, incluso ajustando números almacenados como texto.
   • Las tablas en SQL se crean dinámicamente, adaptándose a la estructura de cada conjunto de datos.

3. Integración con Power BI

   • Los datos en SQL se conectaron a Power BI para crear visualizaciones interactivas.
   • Los gráficos dinámicos permiten filtrar la información por año y país, facilitando el análisis específico para cada economía.

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📊 Categorías de análisis

El informe cubre diversas áreas clave, incluyendo:

• 👨‍👩‍👧‍👦 Indicadores poblacionales
• 💰 Economía
• 🏢 Mercado laboral
• 📉 Pobreza y desigualdad

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🌟 Resultados

• Una herramienta interactiva que analiza los datos históricos y actuales de América Latina y el Caribe.
• Un flujo de trabajo automatizado que permite actualizar el informe fácilmente al ejecutarse el script.

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📂 Estructura del repositorio

.gitignore
backup.sql
complete_function.py
coordinates/
    countries_coodinates.xlsx
    create_coordinates.py
files/
    all_files/
    demografia/
    economicos/
    social/
informe.pbix
module/
    __pycache__/
    index.py
    main_function.py
    rename_downloaded_file.py
requirements.txt
transform_data/
    __pycache__/
    become_to_float.py
    create_tables.py
    credentials.py
    delete_all_tables.py
    format_name_column.py
    generate_create_table_query.py
    insert_data_sql.py
    map_pandas_to_mysql.py
venv/
    bin/

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🛠️ Tecnologías utilizadas

• Python
  • Pandas
  • Requests
  • Selenium
  • mysql-connector-python
• SQL
  • MySQL (para el almacenamiento de datos)
• Power BI

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📧 Contacto

Si tienes alguna pregunta o sugerencia sobre este proyecto, no dudes en contactarme. Estoy disponible para colaborar en proyectos relacionados con automatización, análisis de datos y visualización.

Autor: Alic Barandica
LinkedIn: Alic Barandica
Correo: abarandica1234@gmail.com

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🏷️ Licencia

Este proyecto está bajo la licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.

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