Análisis CadÚnico

Banco Interamericano de Desarrollo

Análisis CadÚnico es una aplicación diseñada para facilitar la comprensión de la vulnerabilidad social a través de la construcción automática de seis indicadores clave: Pobreza, Pobreza Extrema, Vulnerabilidad, Carencia de Ingresos, Carencia de Vivienda y Coeficiente de Gini. Mediante gráficos interactivos, permite una exploración detallada de los datos por tiempo y ubicación, apoyando la toma de decisiones informadas. Frente a la complejidad de manejar grandes volúmenes de datos sobre vulnerabilidad social, como los proporcionados por CadÚnico en la Municipalidad de Recife, Análisis CadÚnico emerge como una solución eficaz. Al transformar estos datos en indicadores de fácil comprensión, la herramienta supera las limitaciones de métodos convencionales como las hojas de cálculo, agilizando la generación de información valiosa para la toma de decisiones estratégicas.

Aunque muchos gobiernos nacionales y subnacionales tienen bases de datos ricas sobre vulnerabilidad social, analizar estos datos a menudo es complejo y requiere mucho tiempo, lo que retrasa el proceso de generar información útil para la toma de decisiones. El análisis Cadúnico aborda este desafío al ofrecer una plataforma que agiliza el análisis de datos, lo que permite una toma de decisiones más eficiente e informada.

Interfaz interactiva del tablero: la aplicación proporciona una interfaz de tablero interactiva construida con DASH. Los usuarios pueden navegar a través de varias secciones, realizar selecciones y ver contenido dinámico en función de sus elecciones. Análisis temporal: la herramienta parece ofrecer una vista de análisis temporal donde los usuarios probablemente puedan visualizar las tendencias de datos con el tiempo. Descripción general anual: hay una sección dedicada al análisis anual, donde los usuarios pueden explorar datos anualmente, lo que puede seleccionar diferentes indicadores de interés. Visualizaciones basadas en el vecindario: la aplicación proporciona mapas de coropleth basados ​​en el vecindario. Los usuarios pueden seleccionar un año y ver visualizaciones de datos segmentadas por vecindarios. Información y contexto: la herramienta tiene una sección de "información" dedicada que proporciona información de contexto y antecedentes sobre la aplicación y los datos que se están analizando. Esta sección explica los indicadores clave y lo que representan. Procesamiento de datos y utilidades de visualización: la herramienta ofrece varias funciones de utilidad para el procesamiento de datos, incluida la calculación del coeficiente de Gini. También proporciona funciones para generar gráficos y mapas, mejorando la presentación de datos. Diseño receptivo: con la integración de Bootstrap, es probable que el tablero sea sensible, ajustándose a diferentes tamaños y dispositivos de pantalla para una experiencia de usuario optimizada.

Construido con Dash: utiliza este marco de Python para desarrollar aplicaciones web interactivas y personalizadas. Integra Bootstrap mediante Dash_Bootstrap_Components, asegurando un diseño moderno y receptivo. Procesa datos con Pandas y Numpy, permitiendo una manipulación eficiente. Incorpora Pyarrow para manejar datos en formato Parquet y DASK para cálculos paralelos. Visualiza datos con Plotly, utilizando sus capacidades interactivas. Implementa Gunicorn para despliegues de producción y gestiona configuraciones con Python-Dotenv.