Proyecto de la semana 2 bootcamp Data
Análisis de los ataques de tiburón en las costas australianas (2025)
Analizar los ataques de tiburón registrados en Australia con el fin de identificar patrones de riesgo relacionados con la ubicación, el tipo de actividad, el horario y la estacionalidad. El objetivo final es aportar información útil para la prevención de riesgos sin perjudicar la actividad turística costera.
Este proyecto se plantea como un caso de consultoría para el Ministerio de Turismo de Australia.
El reto consiste en mejorar la seguridad en playas y zonas costeras mediante sistemas de alerta, señalización y campañas de comunicación, manteniendo al mismo tiempo el atractivo turístico del país, especialmente para actividades como el surf.
El dataset utilizado recoge registros históricos de ataques de tiburón a nivel mundial.
Contiene información sobre:
- Ubicación geográfica (país, estado, localización)
- Fecha y hora del ataque
- Tipo de actividad realizada
- Tipo de ataque (provocado / no provocado)
- Gravedad del ataque (fatal o no)
Las variables principales utilizadas en el análisis son:
Country, State, Location, Date, Mes, Time, Activity, Fatal Y/N, Type.
El dataset presenta varios problemas de calidad que han requerido procesos de limpieza:
- Valores nulos en variables clave como hora, actividad o resultado fatal.
- Formatos inconsistentes en columnas categóricas (por ejemplo, múltiples formas de indicar actividades o valores Y/N).
- Información temporal variada (horas en distintos formatos y diversidad de valores).
Se han tomado decisiones de limpieza y estandarización para garantizar la coherencia del análisis.
- Australia y Estados Unidos son los países con mayor número de ataques siendo fatales la mayoría.
- Las actividades deportivas como el surf presentan mayor riesgo que las actividades de bañistas, y este riesgo varía según el horario.
- Los ataques no provocados son más frecuentes y presentan una mayor proporción de casos no fatales.
- Los ataques de tiburón son más frecuentes durante los meses de verano, en relación con una mayor actividad turística.
El análisis incluye:
- Exploración inicial del dataset (EDA).
- Limpieza y estandarización de variables.
- Creación de nuevas variables/columnas (agrupación de actividades, franjas horarias, meses).
- Análisis descriptivo y comparativo mediante tablas y gráficos.
- EEUU destaca como el país con mayor número de ataques en comparación con Australia. En cambio, Australia supera a EEUU con mayo tasa de mortalidad por ataque.
- El surf presenta un mayor nivel de riesgo pese a que los bañistas sufren ataques más mortales.
- La mayoría de los ataques son no provocados y no fatales.
- En Australia, los meses de verano (diciembre, enero y febrero) concentran un mayor número de ataques, coincidiendo con una mayor afluencia turística.
- Contrastar las estrategias de protección y educación de EEUU para prevenir la tasa de mortalidad por ataque.
- Implementar campañas de concienciación específicas para surfistas y bañistas.
- Refuerzo de señalización y sistemas de alerta en playas de alto riesgo durante el verano.
- Adaptar los protocolos de seguridad según franjas horarias y tipo de actividad.
- Uso de los resultados para diseñar mapas de riesgo por ubicación y temporada.
- No se dispone de datos sobre el volumen real de usuarios en cada playa (exposición al riesgo).
- El análisis se basa en datos históricos y no incorpora variables ambientales como temperatura del agua o migraciones de tiburones.
- Incorporar datos de afluencia turística para calcular tasas de riesgo reales por volumen de usuarios en playa.
- Añadir variables ambientales y meteorológicas que sepamos que afectan a las migraciones o comportamiento de los tiburones en las playas.
- Profundizar en el análisis por localización específica dentro de Australia.
- Clonar el repositorio.
- Instalar las librerías necesarias (
pandas,numpy,matplotlib,seaborn). - Ejecutar el notebook a través de github.