🌍 Clarity.os — Dashboard Global de Tendencias Mundiales

Dashboard interactivo que unifica KPIs macroeconómicos, datos climáticos, educación, alimentación y salud en una sola interfaz.

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📁 Estructura del Proyecto

World-dash/
├── app.py                      ← Punto de entrada principal
├── requirements.txt            ← Dependencias del proyecto
├── render.yaml                 ← Config de deploy en Render
├── verify_data.py              ← Script para verificar datasets
├── .gitignore
├── DATOS/                      ← Datasets originales (no modificar)
│   ├── world-data-2023.csv
│   ├── World-happiness-report-2024.csv
│   ├── GlobalWeatherRepository.csv
│   ├── Global_Education.csv
│   ├── world food production.csv
│   └── deaths_and_causes_synthetic.csv
├── data/
│   └── preprocess.py           ← Carga y limpieza de datasets
├── pages/
│   ├── theme.py                ← Tema compartido: colores, escalas, utilidades
│   ├── overview.py             ← Módulo 1: Vista Global (con cross-filtering)
│   ├── happiness.py            ← Módulo 2: Felicidad & Bienestar
│   ├── climate.py              ← Módulo 3: Clima & CO₂
│   ├── education.py            ← Módulo 4: Educación
│   ├── food.py                 ← Módulo 5: Producción Alimentaria
│   └── health.py               ← Módulo 6: Salud & Mortalidad
└── assets/
    └── styles.css              ← Tema visual oscuro premium

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🚀 Cómo ejecutar

# Crear entorno virtual (solo la primera vez)
python3 -m venv .venv

# Activar entorno
source .venv/bin/activate

# Instalar dependencias (solo la primera vez)
pip install -r requirements.txt

# Arrancar el dashboard
python app.py

Abre en el navegador: http://localhost:8050

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📊 Módulos

#	Módulo	Dataset	Visualizaciones
1	Global Overview	world-data-2023.csv	Mapa interactivo, scatter GDP vs CO₂, bar top 15. Cross-filtering: click en mapa filtra los gráficos
2	Felicidad & Bienestar	World-happiness-report-2024.csv	Mapa de felicidad, ranking top 20, radar por región, scatter GDP vs happiness
3	Clima & CO₂	GlobalWeatherRepository.csv	Mapa de temperatura, top emisores CO₂, condiciones meteorológicas, scatter temp vs CO₂
4	Educación	Global_Education.csv	Mapa de escolarización, top 15 primaria, scatter educación vs desempleo
5	Producción Alimentaria	world food production.csv	Mapa de producción por cultivo, evolución temporal top 6 productores
6	Salud & Mortalidad	deaths_and_causes_synthetic.csv	Mapa de mortalidad, donut de causas, mortalidad por edad/género, timeline, top 15 países

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🎨 Sistema de diseño

Todos los módulos comparten un tema centralizado en pages/theme.py:

• Paleta: cyan #00d4ff, púrpura #7c3aed, verde #10b981, naranja #f59e0b, rojo #ef4444
• Fuente: Inter (Google Fonts)
• Escalas de color estandarizadas por tipo de dato (positivo, temperatura, mortalidad, producción)
• Fondo: tema oscuro premium con glassmorphism

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🛠️ Tecnología

• Dash — Framework web para dashboards
• Plotly — Gráficos interactivos
• Pandas — Procesamiento de datos
• Dash Bootstrap Components — Layout y componentes UI

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⚠️ Notas

• El dataset de clima (GlobalWeatherRepository.csv) pesa ~33MB; la carga inicial puede tardar unos segundos.
• Los datos están en DATOS/ y se referencian desde data/preprocess.py.
• Para deploy en Render, se usa gunicorn (ver render.yaml).

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👥 Proyecto

Máster en Business Analytics — EAE Business School Asignatura: Data Mining & Business Intelligence (DMBI)