PRINCIPALES INDICADORES RELACIONADOS A LA ESPERANZA DE VIDA (1973 - 2023)
Susana Lucia Argume Sandoval, Joanna Melina Barboza Navarro,Melhany Nayshy Calisaya Tapia, Karla Yessenia Mora Mancera Mancera, Ronald Fernando Serpa Meza
2025-06-07
1. 🔎Objetivo del dashboard.
Diseñar la experiencia del usuario, proponer y presentar data que pueda ser utilizada e interpretada a simple vista. Proponiendo la relación de los modelos socioeconómicos, como ha cambiado la esperanza de vida a lo largo del tiempo por región, proponiendo la relación y correlación que existe en las variables seleccionadas para el desarrollo del Dashboard.
2. Variables:
- PBI
- Mortalidad Infantil
- Tasa de fertalidad
- Pobreza
- Esperanza de Vida (masculina y femenina)
3. 🕵🏻♂️Estructura del dashboard:
- KPI Globales
- Esperanza de Vida de sudamerica-
- Disperción PBI respecto a la esperanza de Vida
- Mapa mundial de la esperanza de vida
- Mapa Sudamericano de la esperanza de vid
- Disperción del PBI vs Espernaza de vida (Sudamerica)
- Esperanza de vida femeniva vs masculina
- Evalución de paises (Sudamerica)
- Indicadores sociales (Sudamerica)
- Comparativa regional
4. 🔬Gráfico de líneas:
PBI per capita vs Esperanza de vida 
Esperanza de Vida femenina vs masculina 
Filtros o botones, por continente o país.
5. Conclusiones.
Conclusiones del Dashboard sobre la Esperanza de Vida
Tendencia general positiva: Se observa una tendencia general al alza en la esperanza de vida a nivel mundial durante las últimas décadas, donde Australia, Canadá y Francia son los principales países con mayor índice de esperanza de vida a nivel global. Sin embargo, a nivel de Sudamérica resalta los países de Chile, Perú y Colombia.
Desigualdades regionales: Existen marcadas diferencias entre regiones y países. Las naciones con altos ingresos tienden a tener una esperanza de vida significativamente mayor en comparación con países de ingresos bajos.
Diferencias por género: Las mujeres tienden a vivir más que los hombres en casi todos los países, aunque la magnitud de esta diferencia varía según el contexto socioeconómico y cultural.
6. Indicar las bondades, limitaciones y futuras mejoras del proyecto.
BONDADES: Se detecto sobre el uso del R, automatización de tareas, simulaciones, algoritmos personalizados, paquetes versátiles. RETOS: Curva de aprendizaje pronunciada al conocer e interactuar con nuevos programas, Uso intensivo de recursos y Problemas de compatibilidad. FUTURAS MEJORAS:
7. Referencia bibliográfica:
Materiales proporsicionados por el Docente: - Wickham et al. (2023a). R for Data Science. Capítulos del 9 al 11. - https://doi.org/10.1201/9781351201315 - Advanced R. - • Wickham, H. (2019). Capítulos del 1 al 2. ## 8. Anexos - GAPMINDER: https://www.gapminder.org/ - BASE DE DATOS: Banco Mundial - DRIVE (contenido de las variables): https://drive.google.com/drive/home - PPT´s: https://docs.google.com/presentation/d/1SEtNQ5W1w_loUuTAEUjR7LkUBFGegsrb/edit?slide=id.g361c1cd1fa1_3_0#slide=id.g361c1cd1fa1_3_0 ## 9. DASHBOARD: https://karlam17.shinyapps.io/dashboard/