En este Python Notebook, nos embarcamos en un viaje integral a través de las complejidades del análisis de datos del comercio internacional. Comenzamos enseñándole cómo generar URL de API utilizando el Explorador de datos, un paso crucial para acceder al Observatorio de la Complejidad Económica. (OEC). A esto le sigue una guía sobre cómo descargar datos de comercio internacional, asegurándose de tener los datos sin procesar necesarios para un análisis en profundidad. A continuación, profundizamos en la manipulación de datos comerciales, demostrando técnicas para limpiar y organizar los datos para mejor comprensión. La cuarta parte del cuaderno cubre estadísticas de datos comerciales, proporcionando herramientas y métodos para analizar e interpretar cifras comerciales clave. Finalmente, concluimos con la visualización de datos comerciales, donde aprenderá a crear representaciones visuales convincentes de los datos, haciendo 'Hará más fácil comunicar sus hallazgos e ideas. Este cuaderno es una guía holística diseñada para mejorar su comprensión de los patrones del comercio global y apoyar la toma de decisiones informadas en el campo de la economía internacional.'

En este Python Notebook, obtendrá una visión en profundidad de los datos comerciales regionales del Observatorio de la Complejidad Económica (OEC), diseñado para impulsar su viaje de análisis comercial. Este cuaderno lo guía a través de una serie de pasos, comenzando con la generación de URL de API utilizando el Explorador de datos. Esta fase inicial es crucial para acceder a datos comerciales regionales detallados. Después de esto, el cuaderno lo guía a través del proceso de descarga de datos comerciales internacionales, lo que garantiza que tenga conjuntos de datos completos y específicos a su disposición. La siguiente sección sobre manipulación de datos comerciales proporciona técnicas esclarecedoras para limpiar y organizar estos datos, haciéndolos más accesibles y comprensibles. Profundizando en las estadísticas de datos comerciales, el cuaderno ofrece herramientas y métodos sólidos para analizar e interpretar cifras comerciales significativas, particularmente a nivel Por último, el viaje culmina con la visualización de datos comerciales, que le enseñará a crear representaciones visuales efectivas de sus datos, mejorando así la claridad y el impacto de sus conclusiones analíticas. Este cuaderno sirve como una herramienta esencial para cualquiera que desee profundizar en los matices del análisis del comercio regional.

En este Python Notebook, exploramos el Índice de Complejidad Económica (ECI), el Índice de Complejidad del Producto (PCI) y el concepto de Relación dentro del comercio internacional. A partir de un trabajo de investigación, el cuaderno proporciona una guía completa que comienza desde descargar y limpiar datos de comercio internacional, hasta calcular ECI y PCI, que son vitales para comprender la capacidad de una economía y las complejidades de producir diversos productos. También se explora el concepto de Relación, evaluando la compatibilidad entre una economía y una actividad específica, crucial para predecir cambios económicos en las regiones. El cuaderno culmina con una visualización del ICE versus el PIB, que ofrece información sobre la relación entre la complejidad económica y el desempeño económico general, lo que lo convierte en un recurso valioso para economistas e investigadores en el análisis del comercio internacional.