📊 Analizador de Datos Demográficos - Librería 📊

Esta librería está diseñada para facilitar el análisis de información demográfica y social a partir de datos del Censo de Población y Vivienda 2020 del INEGI. Proporciona funciones para procesar archivos en formato Excel y extraer información relevante basado en los campos indicados por el usuario.

📦 Instalación

Para instalar la librería en tu proyecto, ejecuta el siguiente comando:

npm install inegi-demographic-data-analyzer

🚀 Uso de la Librería

1. Descargar el Archivo CSV de INEGI

Antes de procesar los datos, es necesario descargar el archivo CSV con la información demográfica desde la página del INEGI. Puedes hacerlo desde el siguiente enlace:

Descargar datos del Censo de Población y Vivienda 2020

Elige el conjunto de datos que deseas analizar y descárgalo en formato CSV. Luego, utiliza un programa como Microsoft Excel o Google Sheets para convertir el archivo CSV a formato Excel (.xlsx).

2. Procesar el Archivo Excel

Una vez que hayas convertido el archivo CSV a Excel, puedes utilizar la librería para procesar los datos. Aquí tienes un ejemplo de cómo hacerlo:

const { processExcelFile } = require('inegi-demographic-data-analyzer');

// Define los campos de población que deseas extraer
const camposPoblacion = ['POBTOT', 'POBFEM', 'POBMAS'];

// Define la ruta al archivo Excel cargado
const filePath = './data/uploads/conjunto_de_datos_new.xlsx';

// Llama a la función para procesar el archivo Excel
processExcelFile(filePath, camposPoblacion)
  .then((datos) => {
    console.log('Archivo procesado exitosamente');
    console.log('Datos extraídos:', datos);
  })
  .catch((error) => {
    console.error('Error al procesar el archivo:', error);
  });

3. Descripción de la Función processExcelFile

La función processExcelFile recibe la ruta del archivo Excel y una lista de campos demográficos que deseas procesar (como 'POBTOT', 'POBFEM', etc.). Esta función:

• Procesa el archivo Excel para extraer la información de los campos especificados.
• Crea un nuevo archivo Excel con la información organizada en diferentes hojas: Entidades, Municipios, Localidades, y Población.
• Añade una hoja llamada Diccionario de Datos que describe los campos disponibles.

4. Diccionario de Datos

El Diccionario de Datos es una hoja que se añade al archivo Excel generado y contiene una descripción detallada de cada campo disponible, como por ejemplo:

• ENTIDAD: Clave de la entidad federativa.
• NOM_ENT: Nombre de la entidad federativa.
• MUN: Clave del municipio.
• NOM_MUN: Nombre del municipio.
• POBTOT: Población total.
• POBFEM: Población femenina.
• POBMAS: Población masculina.

⚠️ Nota: La información de la población es dinámica, lo que significa que puedes personalizar los campos que necesitas antes de ejecutar el análisis.

5. Configuración de los Campos

Antes de ejecutar el análisis, debes definir los campos de población que deseas procesar en tu proyecto, tal como se muestra en el siguiente ejemplo:

const camposPoblacion = ['POBTOT', 'POBFEM', 'POBMAS']; // Puedes agregar más campos según el diccionario de datos

Luego puedes procesar el archivo llamando a la función processExcelFile.

📂 Estructura de la Librería

• /lib/excelProcessor.js: Contiene la lógica para leer y procesar el archivo Excel.
• /data/uploads: Carpeta donde debes cargar el archivo Excel para que sea procesado.
• /test: Carpeta opcional para pruebas unitarias que validan el procesamiento de datos.

📦 Dependencias

Las principales dependencias utilizadas en este proyecto son:

• ExcelJS: Para la lectura y escritura de archivos Excel.
• xlsx: Para la conversión de archivos Excel.
• csv-parser: Para procesar archivos CSV en caso de necesidad futura.

🛠️ Instalación

Clona el repositorio y configura las dependencias en tu proyecto con el siguiente comando:

npm install

Si vas a procesar archivos grandes, asegúrate de asignar más memoria al proceso de Node.js. Puedes hacerlo con el siguiente comando:

node --max-old-space-size=4096 test.js

✅ Pruebas

El proyecto puede incluir un directorio test para validar el correcto procesamiento de los datos. Puedes ejecutar las pruebas unitarias con el siguiente comando:

npm test

🎯 Contribuciones

Este proyecto está abierto a contribuciones. Si deseas agregar nuevas funcionalidades o corregir errores, no dudes en hacer un pull request.

📧 Contacto

Para preguntas o sugerencias, puedes contactarme en: [email protected]

¡Gracias por usar la librería Analizador de Datos Demográficos! 🚀