2-3 Datos — HackODS

No lo decimos nosotros. Lo dicen los datos del propio gobierno.

Resumen

Tablero de datos para analizar la brecha laboral en la Ciudad de México con foco en:

• Ingresos entre sector formal e informal
• Uso del tiempo y traslados según condición laboral y género
• Movilidad y concentración de afluencia en el Metro CDMX

El tablero principal vive en dashboard/index.qmd y el sitio publicado se genera en docs/.

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Equipo

2-3 Datos

Integrante	Rol
José David Chávez Tipa	Análisis de datos y scripts Python
Daniela Guadalupe Lira Huerta	Coordinación y limpieza de datos
Margarita Reyes Trujillo	Dashboard y visualizaciones

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ODS Elegido

ODS 8 — Trabajo Decente y Crecimiento Económico

Promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo, y el trabajo decente para todas las personas.

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Descripción del Proyecto

Este proyecto analiza la brecha de desigualdad laboral en la Ciudad de México a través de tres dimensiones:

• Disparidad de ingresos entre el sector formal e informal
• Uso del tiempo libre y los traslados según condición laboral y género
• Patrones de movilidad en el Sistema de Transporte Colectivo Metro

Utilizando datos oficiales de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE T4 2025), la Encuesta Nacional sobre el Uso del Tiempo (ENUT 2024) y los registros de afluencia del Metro CDMX, buscamos demostrar que la informalidad laboral no es un fenómeno marginal, sino la condición de trabajo de más de la mitad de la fuerza laboral capitalina — con consecuencias medibles en el ingreso, el tiempo disponible y el acceso a la movilidad urbana.

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Estructura del proyecto

• dashboard/index.qmd: tablero principal del proyecto.
• dashboard/tablero.qmd: borrador / versión alternativa del dashboard.
• datos/: archivos fuente y salidas procesadas.
• scripts/: limpieza, análisis y generación de resultados.
• docs/: HTML renderizado para publicación.

Fuentes de datos

Fuente	Dataset	Portal
INEGI	ENOE T4 2025	inegi.org.mx
INEGI	ENUT 2024	inegi.org.mx
SEMOVI / ADIP	Afluencia diaria del Metro CDMX	datos.cdmx.gob.mx

Cómo ejecutar el proyecto

Requisitos:

• Python 3.10+
• uv
• Quarto (quarto.org)

Crear el entorno con uv:

uv venv
source .venv/bin/activate

Instalar dependencias del proyecto:

uv sync

Instalar Quarto si hace falta:

quarto --version

Correr los scripts de preparación de datos:

uv run python scripts/01_limpieza.py
uv run python scripts/03_enut.py
uv run python scripts/04_limpieza_metro.py
uv run python scripts/05_analisis_metro.py

Alternativa sin activar el entorno:

uv run python scripts/01_limpieza.py
uv run quarto render dashboard/index.qmd

Renderizar el dashboard principal:

uv run quarto render dashboard/index.qmd

Previsualizar en local:

cd dashboard
uv run quarto preview index.qmd

Nota: el render genera el sitio en docs/ según la configuración de dashboard/_quarto.yml.

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Archivos de salida

• datos/enoe_cdmx_limpio.csv
• datos/enut_cdmx_resumen.csv
• datos/metro_limpio.csv
• datos/resultados_analisis_metro/*.csv
• docs/index.html

Licencia

Este proyecto está bajo la licencia CC BY-SA 4.0. Consulta el archivo LICENSE para ver el texto legal completo.

Declaración de IA

El repositorio incluye DECLARATORIA_IA.md para documentar el uso de herramientas de IA durante el desarrollo.