Bolivia-Pobreza-Macroeconomia-Educacion

Análisis de Pobreza, Macroeconomía y Educación en Bolivia con ciencia de datos | 20+ indicadores del BM e INE | Identificación de drivers clave y recomendaciones de política basada en evidencia | Python, Pandas, APIs, Visualización

📓 Notebook del Proyecto

Puedes ver el análisis completo, incluyendo el código y todos los gráficos estáticos, en el Notebook de Jupyter del proyecto. PD: los graficos interactivos de plotly no salen en el notebook rederizado, aparecerán en blanco

📊 Análisis de Pobreza, Macroeconomía y Educación en Bolivia

Análisis integral de la pobreza en Bolivia mediante ciencia de datos, integrando múltiples fuentes (Banco Mundial, INE Bolivia, Banco Central) para identificar drivers clave y recomendar políticas basadas en evidencia.

🌟 Highlights del Proyecto

• 🔍 Análisis multivariado de 20+ indicadores económicos y sociales
• 📈 Integración de datos de 4 fuentes diferentes con ETL personalizado
• 📊 Análisis comparativo con LATAM Mapas interactivos para evaluación regional
• 🎯 Modelado de sensibilidad con correlaciones y heatmaps interactivos
• 📊 Visualizaciones profesionales para storytelling de datos
• 💡 Recomendaciones de política basadas en análisis cuantitativo

🗺️ Mapas y Gráficos Interactivos

Puedes explorar la visualización interactiva de la pobreza en Sudamérica aquí. Y el mapa mejorado del 2022 aquí.

📊 Hallazgos Clave y Visualizaciones

Correlaciones Significativas

| Variable | Correlación con Pobreza | Significancia | |———-|————————-|—————| | Gasto en Salud | -0.71 | p < 0.001 | | PIB per cápita | -0.65 | p = 0.001 | | Gasto en Educación | -0.55 | p = 0.017 | | Tasa de Desempleo | -0.44 | p = 0.038 |

Hallazgo Contraintuitivo

La inflación muestra correlación débil (-0.21) con pobreza, explicable por:

• Economía informal extensa (60%+ fuerza laboral)
• Mecanismos de amortiguación social
• Políticas de compensación históricas

🛠️ Tecnologías Utilizadas

Stack técnico completo

Python 3.8+ Pandas + NumPy (Data Wrangling) Matplotlib + Seaborn (Visualization) Scikit-learn (Análisis estadístico) Jupyter Notebooks (Análisis interactivo) Requests + APIs (Extracción de datos)

📁 Estructura del Proyecto

Como acostubro, seguí la metodología de Google (Ask -> Prepare -> Process -> Analyze -> Act & Share)

bolivia-poverty-analysis/ │ ├── 📊 Data Acquisition & Cleaning │ ├── API Banco Mundial (Data360 + WB API) │ ├── Datos INE Bolivia (Censos 2001, 2012, 2024) │ └── Datos Banco Central (Inflación 2025) │ ├── 📈 Analysis │ ├── Análisis de series temporales (1990-2021) │ ├── Análisis de sensibilidad multivariado │ ├── Comparativa regional Latinoamérica │ └── Análisis urbano/rural diferenciado │ ├── 📊 Visualization │ ├── Heatmaps de correlación │ ├── Trend analysis interactivo │ └── Dashboard preparation │ └── 📋 Reporting ├── Análisis ejecutivo ├── Recomendaciones de política └── Limitaciones metodológicas

##🚀 Cómo Ejecutar el Proyecto prerrequisitos pip install -r requirements.txt

Ejecución:

Extracción de datos, Análisis principal y Análisis de sensibilidad

jupyter notebook notebooks/Pobreza_BM_Bo_Fin3.ipynb

💡 Aprendizajes Clave

Integración de datos heterogéneos: APIs, archivos Excel, datos manuales

Análisis de sensibilidad: Identificación de drivers clave mediante correlaciones

Storytelling con datos: Comunicación efectiva de hallazgos complejos

Limitaciones metodológicas: Transparencia sobre alcances y restricciones

🎯 Aplicaciones Prácticas

Política pública: Recomendaciones basadas en evidencia cuantitativa

Academia: Base metodológica para investigación en economía del desarrollo

Cooperación internacional: Guía para inversión social efectiva

Sociedad civil: Herramientas para vigilancia social

⚠️ Limitaciones y Consideraciones

Datos de pobreza disponibles solo hasta 2021 (pre-crisis actual)

Ruptura estructural en 2022-2025 limita capacidad predictiva

Análisis se centra en relaciones históricas, no predicciones

🤝 Contribuciones

Este proyecto es de código abierto. Las contribuciones son bienvenidas en: Mejoras en visualizaciones Análisis adicionales Actualización de datos Traducciones

📄 Licencia Distribuido bajo licencia MIT. Ver LICENSE para más información.

📞 Contacto

[Samir Saba] - [samirsaba15@gmail.com]

Project Link: https://samirsaba15.github.io/Bolivia-Pobreza-Macroeconomia-Educacion/