Este repositorio contiene un análisis exhaustivo de las sobredosis de opioides en Estados Unidos, un problema de salud pública que ha alcanzado proporciones alarmantes en las últimas décadas. A través de una combinación de datos estadísticos, visualizaciones informativas y análisis en profundidad. 💉🩺
El objetivo principal de este repositorio es proporcionar un recurso accesible y completo para el análisis y la comprensión de las tendencias de muertes por sobredosis de opioides en los Estados Unidos. Algunos de los objetivos específicos incluyen:
*Analizar la evolución de las muertes por sobredosis de opioides a lo largo del tiempo y su variación geográfica en los distintos estados.
*Identificar patrones y tendencias significativas en los datos que puedan informar políticas de prevención y tratamiento.
*Facilitar la investigación y el desarrollo de estrategias para abordar la crisis de opioides en los Estados Unidos.
*Crear predicciones para los años siguientes.
Población de Estados Unidos - 2024
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Muertes por sobredosis de Drogas - CDC
2015-2023
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El Análisis exploratorio se realizo en notebooks de jupyter EDA
Durante la exploración de los datos se abordaron variables que expliquen y busquen patrones en los diferentes aspectos
- Estado: El estado de los Estados Unidos donde ocurrió la sobredosis.
- Tipo de Droga: El tipo específico de opioides involucrado en la sobredosis.<
- Mes y Año: La fecha en que ocurrió la sobredosis, desglosada por mes y año.
- Número de Muertes: El número total de muertes por sobredosis de opioides reportadas.
Dentro de lo analizado se utilizaron librerías como GeoPandas, a fin de visualizar de manera gergrafica y más representativa
Para este reporte se utilizo PowerBI , el que permite las visualizaciones y herramientas actualizadas, es versátil y se aloja en todas las plataformas. El enlace al tablero con el reporte esta Aquí
Este proyecto predice las muertes por sobredosis de drogas usando dos
modelos de pronóstico
Este código está escrito en Python y predice la cantidad de muertes por sobredosis de
drogas. Utiliza dos modelos de pronóstico diferentes:
● Suavizado exponencial con tendencia y estacionalidad de Holt-Winters
(SARIMA): Este es un método estadístico que predice valores futuros basado en
tendencias pasadas y patrones estacionales.
● Prophet: Este es un modelo de aprendizaje automático desarrollado por
Facebook diseñado específicamente para el pronóstico de series de tiempo.
El modelo se encuentra deployado en el siguiente link: Streamlit
