Tutorial: Análisis de Datos COVID-19 con Herramientas CSV (Dataset Johns Hopkins)

Aprenda técnicas prácticas de análisis de datos utilizando datos de COVID-19 del mundo real de la Universidad Johns Hopkins. Este tutorial práctico le muestra cómo limpiar, analizar y obtener información de un conjunto de datos público real, sin necesidad de programación.

Conjunto de datos: Repositorio de datos COVID-19 de CSSE en la Universidad Johns Hopkins
Licencia: Dominio público
Tamaño: ~50 MB
Filas: más de 200.000 registros de series temporales
Dificultad: Principiante a Intermedio

Lo que aprenderás

Al final de este tutorial, sabrá cómo:

1. ✅ Limpiar datos desordenados del mundo real
2. ✅ Transforme datos amplios en un formato listo para análisis
3. ✅ Calcular cambios y tendencias diarias
4. ✅ Suavizar datos ruidosos con promedios móviles
5. ✅ Encuentra patrones y fechas pico
6. ✅ Cree análisis específicos de cada país
7. ✅ Exportar resultados para presentaciones

No se requiere codificación, ¡solo apunte, haga clic y analice!

Obteniendo los datos

Paso 1: descargar el conjunto de datos

1. Visite el [repositorio Johns Hopkins COVID-19] (https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19)
2. Navegue a: csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/
3. Descargar: time_series_covid19_confirmed_global.csv

Qué contienen estos datos: Casos confirmados de COVID-19 para cada país, actualizados diariamente desde enero de 2020 en adelante.

Paso 2: comprender la estructura de datos

El archivo se ve así (simplificado):

Desafíos con este formato:

• ❌ Una columna para CADA fecha (¡cientos de columnas!)
• ❌ Difícil de ordenar por fecha
• ❌ No se pueden filtrar fácilmente los rangos de fechas
• ❌ Totales acumulados (no casos nuevos diarios)

¡No te preocupes, arreglaremos todo esto!