Octopoda Biodiversity Analysis
Explorando registros de pulpo a través del análisis de datos y la visualización.
¿Dónde se han registrado pulpos alrededor del mundo, y qué pueden decir esos registros sobre su entorno? Este proyecto explora esas preguntas utilizando datos públicos del Sistema Ocean Biodiversity Information System (OBIS), combinando el análisis Python con un panel interactivo Power BI. Trabajé a través del proceso completo, desde la preparación de los datos brutos hasta la construcción de modelos y la presentación de los resultados. Usando pandas y NumPy, comprobé las coordenadas geográficas, revisé la información desaparecida, investigé observaciones repetidas y removí los registros marcados como en tierra. La calidad de los datos se convirtió en parte importante del proyecto: casi la mitad de los registros carecían de identificación a nivel de las especies, por lo que esas lagunas debían permanecer visibles durante todo el análisis.
Para explorar patrones geográficos, usé K-Means agrupando para organizar los registros en doce grupos regionales. Antes de agrupar, convertí latitud y longitud en coordenadas tridimensionales para representar mejor los lugares en un globo. Luego comparé diferentes recuentos de grupos para evaluar cuán claramente estaban separados los grupos. En la siguiente etapa se examinaron los patrones de temperatura de la superficie marina utilizando regresión ponderada, aprovechando más de 60.000 registros de ocurrencia en once regiones con datos temporales suficientes. También exploré relaciones entre temperatura, profundidad, profundidad de los fondos marinos y distancia de la costa, considerando cómo la ubicación geográfica y el año afectaron los resultados.
El panel Power BI reúne estos elementos a través de mapas, gráficos, filtros y vistas dedicadas a comparaciones regionales, taxonomía y calidad de datos. Permite a los usuarios pasar de una visión global a regiones individuales e inspeccionar las observaciones detrás del análisis.
Una consideración central estaba interpretando cuidadosamente las conclusiones. Más registros en un área pueden reflejar mayor actividad de investigación en lugar de más pulpos. Por lo tanto, el proyecto presenta patrones exploratorios, con sus limitaciones, en lugar de reivindicaciones sobre cambios demográficos o migración. Me dio experiencia práctica conectando la preparación de datos, el aprendizaje automático, el análisis estadístico y la comunicación visual dentro de un flujo de trabajo.
