Lancé Excel Z: un entrenamiento práctico para aprender Excel desde cero

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Hoy quiero compartir un proyecto que estuve desarrollando con mucho cuidado aprender Excel desde cero jugando y practicando: Excel Z ⚡ Excel Z es un entrenamiento práctico para aprender Excel desde cero, a través de retos visuales y ejercicios reales. No es un curso tradicional lleno de teoría. La idea es aprender haciendo, paso a paso, como un entrenamiento mental. ¿Qué incluye Excel Z (Retos 1 al 3)? ✔ Manual en PDF con los retos ✔ Ejercicios prácticos en Excel, plantilla de Excel ✔ Imágenes ilustradas de cada reto ✔ Un mazo imprimible tipo cartas para entrenar sin pantalla Está pensado para: - Personas que quieren mejorar en Excel - Maestros que buscan material didáctico - Estudiantes - Oficinistas - Personas que siempre dijeron “Excel no es lo mío” El contenido está completamente en español. 👉 Puedes ver el producto y descargar aquí: Excel Z Retos 1 al 3 Este es solo el inicio del proyecto, más retos y niveles vendrán después. Gracias por leer y por apoyar proyectos educativo...

Ejemplo Análisis de datos con Python, Jupyter. Datasciense de divorcios en México

Los divorcios son un fenómeno social que refleja cambios en la estructura familiar y las dinámicas de pareja en México. Analizar estos datos nos permite entender patrones, tendencias y diferencias según el sexo de los integrantes, duración del matrimonio y otras variables relevantes.

En este artículo, exploraremos un conjunto de datos oficiales sobre divorcios en México utilizando Python y Jupyter Notebook. A través de limpieza de datos, visualizaciones y análisis estadístico, obtendremos conclusiones que nos ayudan a comprender mejor la dinámica de estos eventos.

A continuación, describo los pasos que seguí para realizar este análisis de manera clara y estructurada:

  1. Obtener los datos de una fuente oficial
  2. Analizar la información descargada 
  3. Leer los datos con Panda
  4. Limpiar Datos
  5. Hacer análisis con graficas
  6. Generar una descripción de estas gráficas para obtener algunas conclusiones
Las Herramientas tecnológicas que vamos a utilizar son
  • Python
  • Jupyter 
  • Matplotlib
  • seaborn

Descargar notebook en Gumroad


Obtener los datos de una fuente oficial

El origen de datos para realizar este análisis fue el INEGI INEGI MEXICO


Iniciamos descargando los archivos de 2017 al 2024

Esta App nos descarga los archivo en una carpeta de nuestra computadora y coloca cada archivo como un .zip


Analizar la información descargada 

En mi caso abrí los archivos para entenderlos , hay quienes lo hacen directo en Python, pero a mi me gusta verlos primero ya es cuestión de gustos:

En este caso tenemos la siguiente información
  • Catalogos: este contiene la explicación de que valor equivale cada columna en el conjunto de datos. También hay un glosario general en Glosario INEGI
  • Conjunto_de_datos: es como tal el dataset o el archivo que contiene toda la información
  • Diccionario_de_datos: Nos indica una explicación de cada columna del archivo conjunto de datos
  • Metadatos: es la descripción de la información, para este caso explica que es un divorcio y que datos contempla
  • Modelo_entidad_relacion: es una imagen que muestra como esta detallado como se arma la información
  • Indice: es un archivo que te explica cual es el dataset

A mi se me ocurrió trabajar este análisis por condición bilógica, es decir por genero, encontré que las columnas en el conjunto de datos son SEXO_DIV1 y SEXO_DIV2 y los valores en el diccionario de datos están en el archivo condicion_biologica.csv donde . 

clave descripción
1 Hombre
2 Mujer

¿Por qué se me ocurrió este análisis?

Normalmente es Mas fácil siempre analizar datos por genero o por edad, si no tienes un propósito definido y se me hace práctico para hacer un ejemplo. Otra opción podría hacer analizar por municipios o estados.

Durante la revisión de los datos analice cuantas veces el primer divorciante era mujer y cuando hombre, me queda a duda nivel acta de divorcio, si el primer divorciante es el que solicita el divorcio o si se toman los datos como se emitió el acta de matrimonio, si alguien sabe igual deje sus comentarios, muchas gracias. 

Después hay que revisar si todos los archivos tienen estas columnas o identificar si tenemos que transformar algo .En este caso los 8 archivos tienen ambas columnas, entonces podemos graficar con ello.

Les comparto algunas graficas del notebook y el notebook para que les sirva de referencia o de base para poder realizar sus análisis.


1. El "Efecto Pandemia" (2020)

Es el hallazgo más evidente. Hay una caída drástica del 42% aproximadamente en el registro de divorcios en 2020 (92,739) comparado con 2019 (160,107).

  • Interpretación: No significa necesariamente que las parejas dejaron de separarse, sino que el cierre de juzgados y oficinas administrativas durante el confinamiento por COVID-19 impidió el registro legal de los trámites.

2. Recuperación y Rebote (2021-2022)

En 2021 se nota una recuperación inmediata, pero es en 2022 cuando se alcanza el pico máximo del periodo con 166,766 divorcios.

  • Interpretación: Esto sugiere un "efecto acumulativo". En 2022 se sumaron los divorcios naturales del año más todos aquellos que quedaron pendientes o pausados durante los años de restricciones sanitarias.



La mayoría de los divorcios registrados son entre Hombres y Mujeres (heteroparentales), donde el "Divorciante 1" suele registrarse por sistema como el hombre y el "Divorciante 2" como la mujer. Aun no estoy segura si el divorciante1 es el que inicio el tramite.


La caída de divorcios en 2020 fue administrativa y no social debido a la pandemia. Al normalizarse los registros en 2022, observamos no solo un aumento en el volumen de casos, sino un cambio en el perfil: los matrimonios que se disuelven hoy son significativamente más duraderos (1.2 años más en promedio que en 2018), lo que sugiere que la crisis de pareja está alcanzando a uniones que antes se consideraban consolidadas.
Aumento en la duración del matrimonio: Mientras que en 2018 los matrimonios duraban en promedio 15.6 años antes de romperse, para 2024 este promedio subió a 16.8 años.

A diferencia de la tendencia general que se ha estabilizado, los divorcios entre personas del mismo sexo muestran un crecimiento constante, aunque creo que debe analizarse el numero de matrimonios nuevos por año para hacer una comparación real.

  • Crecimiento neto: En 2018 hubo 273 divorcios totales en este rubro (109 hombres + 164 mujeres). Para 2024, la cifra subió a 683 (244 hombres + 439 mujeres).

  • Este sector ha crecido un 150% en solo 6 años, reflejando una mayor formalización (y consecuente disolución) de estos vínculos legales en la sociedad.


Mas graficas generales de totales de divorcio por año , donde el promedio de divorcios es de 131420  del 2017 al 2024.



Grafico de percentil muestra que la duración de años los de fuera de 50 años son las excepciones.

📥 Descarga el notebook

Si quieres acceder al notebook completo y revisarlo a tu ritmo, lo puedes descargar aquí:

👉 https://zelideth.gumroad.com/l/sukloo

Es un recurso sencillo, accesible y pensado para aprender haciendo 📈🐍

Si te interesa ver otro ejemplo ,tengo un análisis de datos de Matrimonio en México Radiografia-del-matrimonio-en-mexico-un.html

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