Desastres Naturales: Análisis Global del Impacto

Dashboard interactivo para el análisis y visualización de datos sobre desastres naturales a nivel mundial. Este proyecto proporciona una plataforma completa para explorar y comprender el impacto social y económico de los desastres naturales.

Características Principales

📊 Visualizaciones Interactivas

• Gráficos de distribución de tipos de desastres
• Análisis temporal de eventos
• Mapas de distribución geográfica
• Relaciones entre variables clave

📈 Análisis Detallado

• Total de eventos por región
• Personas afectadas y muertes
• Daños económicos estimados
• Tendencias históricas
• Comparativas temporales

🔍 Filtros Interactivos

• Selección de país
• Rango de años
• Tipo de desastre
• Períodos de comparación

Instalación

Para ejecutar el dashboard localmente:

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/cesarvera66/Dashboard-Disasters.git

# Crear entorno virtual (recomendado)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # En Windows: venv\Scripts\activate

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# Ejecutar el dashboard
streamlit run app.py

Requisitos del Sistema

• Python 3.8+
• Streamlit 1.20+
• Pandas 1.4+
• Plotly 5.10+
• Numpy 1.22+

Fuente de Datos

El dashboard utiliza datos del EM-DAT (Emergency Events Database), mantenido por el Centro para la Investigación sobre Epidemiología de Desastres (CRED).

Métricas Principales

• Total de Eventos: Número de desastres registrados
• Personas Afectadas: Suma de personas reportadas como afectadas
• Muertes Totales: Número de muertes directamente atribuidas
• Daños Totales: Estimación en millones de USD

Visualizaciones

1. Distribución de Tipos de Desastres

• Gráfico de barras para tipos de desastres
• Análisis de frecuencia

2. Daños Económicos

• Gráfico circular de daños por tipo
• Comparativas temporales

3. Evolución Temporal

• Líneas de tendencia
• Análisis histórico

4. Análisis Geográfico

• Mapa mundial de eventos
• Distribución por región

Contribuciones

Para contribuir al proyecto:

1. Fork del repositorio
2. Crear una nueva rama
3. Realizar los cambios
4. Abrir pull request

Licencia

Este proyecto está bajo la licencia MIT.

Contacto

Cesar Vera

• Correo: cesarvera6@gmail.com
• Portafolio: https://cesarvera66.github.io/portfolio_cesarvera/