Dashboard analítico e interactivo para la exploración, diagnóstico y monitoreo del delito de trata de personas en México. Alineado con la Meta 8.7 del ODS 8 de la Agenda 2030 de la ONU.
Dashboard publicado en Power BI Service que permite explorar la evolución del delito, los perfiles de víctimas más vulnerables y la distribución geográfica a nivel de entidades federativas.
El dashboard está diseñado para generar información estratégica orientada a tomadores de decisiones y organizaciones de derechos humanos.
Distribución de víctimas por sexo (Mujer/Hombre) y rangos de edad (0-17 años, adultos 18+, no especificado) para identificar los segmentos más vulnerables.
Análisis del volumen mensual y anual de la incidencia delictiva desde 2015, con pronóstico predictivo hasta 2027 mediante modelos estadísticos avanzados.
Mapa de calor por entidad federativa que revela los focos rojos del país, permitiendo focalizar recursos y políticas públicas en las zonas más afectadas.
La fuente primaria proviene del Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública (SESNSP). Los datos crudos se publican en formato ancho optimizado para tareas administrativas, por lo que se diseñó un pipeline automatizado en R.
Dataset crudo con todos los delitos del fuero común (80,961 registros). Formato ancho con 12 columnas mensuales, codificado en Latin1.
Filtrado exclusivo de "TRATA DE PERSONAS", normalización de mayúsculas y transformación a formato largo con pivot_longer.
Creación de claves estándar Código_Estado_JSON (ej. MXAGU, MXCMX) para compatibilidad nativa con mapas coropléticos en Power BI.
Carga del dataset procesado (25,345 registros) en el modelo relacional para construir las visualizaciones, medidas DAX e indicadores clave.
El procesamiento de 11 años de datos oficiales (2015-2025) arroja los siguientes hallazgos cuantitativos.
Meses pico (alza): Agosto y Octubre
Más allá del dashboard, se realizó un estudio estadístico profundo de la serie histórica para comprender la estructura del fenómeno y proyectar su comportamiento futuro.
Estructura modular que sigue las mejores prácticas de proyectos de datos para garantizar reproducibilidad y mantenibilidad.
Pipeline ETL en R que ingesta, limpia, filtra y transforma el dataset del SESNSP de formato ancho a largo, generando los entregables para Power BI.
Descomposición STL, modelado Holt-Winters con tendencia amortiguada y proyección a 24 meses con intervalos de confianza al 95%.
Dataset crudo del SESNSP (80,961 registros) transformado a 25,345 registros limpios listos para modelado y visualización.
Archivo ejecutable de Power BI Desktop con el modelo relacional, medidas DAX y diseño visual completo.