🌍 Análisis de ayuda internacional con Python: dataset OECD + notebook listo para usar

En el mundo de las relaciones internacionales, uno de los temas más relevantes —y a la vez menos comprendidos— es cómo se distribuyen los recursos destinados al desarrollo global.

¿Quién financia estos proyectos?
¿A qué países se dirigen los recursos?
¿Qué regiones reciben mayor apoyo?

Para responder estas preguntas, realicé un análisis utilizando datos abiertos de la Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), específicamente del dataset Country Programmable Aid (CPA), parte de los registros de Official Development Assistance (ODA).

📊 El reto de trabajar con datos reales

Uno de los principales aprendizajes de este análisis es que los datos del mundo real no vienen listos para usarse.

Columnas desalineadas
Registros inconsistentes
Valores mezclados en campos clave
Formatos que requieren limpieza

Por esta razón, una parte fundamental del proyecto fue el proceso de limpieza y transformación de datos antes del análisis.

🔍 Principales hallazgos

Un grupo reducido de países concentra gran parte del financiamiento global
África y Asia reciben la mayor proporción de ayuda internacional
América Latina no aparece entre las principales regiones receptoras

Estos resultados reflejan cómo la cooperación internacional prioriza regiones con mayores niveles de vulnerabilidad estructural y crisis humanitarias.

🌐 Visualización del análisis

El análisis incluye visualizaciones que permiten entender mejor los flujos de financiamiento:

Top países donantes
Top países receptores
Distribución por región
Flujos de financiamiento entre países

💻 Notebook + dataset listo para usar

Como parte de este proyecto, preparé un notebook en Python (Jupyter) junto con un dataset limpio en formato CSV, listo para ser utilizado.

✔ Limpieza de datos paso a paso
✔ Análisis exploratorio
✔ Visualizaciones profesionales
✔ Código reutilizable
✔ Dataset estructurado

🚀 Accede al recurso completo

Este material está diseñado para estudiantes, analistas y profesionales interesados en relaciones internacionales y análisis de datos.

👉 Descargar notebook + dataset:
https://gumroad.com/tu-producto

Este recurso te permitirá ahorrar horas de limpieza de datos y comenzar directamente con el análisis.

📚 Fuente de datos

Los datos utilizados en este análisis provienen del portal oficial de la OECD:

https://data-explorer.oecd.org/

Dataset: Country Programmable Aid (CPA) - Official Development Assistance (ODA)

📌 Conclusión

El análisis de datos aplicado a las relaciones internacionales permite comprender mejor cómo se distribuyen los recursos a nivel global y abre nuevas oportunidades para la toma de decisiones basada en evidencia.

Más allá de los números, este tipo de análisis invita a cuestionar y explorar las dinámicas del desarrollo global.