Referencias

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DATAGRI es uno de los mayores foros europeos para el impulso de la transformación digital en el sector agroalimentario. Innovar, divulgar, cooperar, y sorprender son los cuatro verbos de acción que definen la filosofía de esta iniciativa plural.

Los mercados de alimentos perecederos como las frutas y las verduras (F&H) se caracterizan por su alta variabilidad inter- e intra-anual, y suelen caracterizarse por una tendencia marcadamente estacional. Esta volatilidad e impredecibilidad de los precios es en general contraproducente para la cadena alimentaria, y es especialmente crítica para los eslabones productores. Por tanto, entender la respuesta de los mercados en tiempos de pandemia, es fundamental para obtener un conocimiento más preciso y acertado de las dinámicas mercantiles.

Datasets Proporcionados

Se ha puesto a disposición cinco datasets con información del mercado de frutas y verduras en España así como con información internacional de la evolución de la COVID-19. Los ficheros contienen información desde Enero de 2018, para que puedas observar y comparar el comportamiento del mercado español de frutas y verduras de 2020 con el de los dos años previos.

Dataset 1. El primer dataset dispone de dos tipos de información, de Enero de 2018 hasta Junio 2020 tiene la información desagregada por CCAA de todos los productos. Sin embargo, de Julio 2020 a Noviembre 2020 solo dispone de la información para 24 productos a nivel nacional.

Dataset 2. Dispone de los precios de productos agroalimentarios que publica el Observatorio de Precios de los Alimentos de la Junta de Andalucía.

Dataset 3. MercaMadrid y MercaBarna son dos de los mercados mayoristas más representativos en España. El tercer dataset ofrece información sobre los precios y kilogramos comercializados semanalmente de diferentes frutas y verduras en sus instalaciones.

Dataset 4. Todo lo acontecido a nivel mundial en los últimos meses afecta al sector agroalimentario global, pudiendo verse muy influenciado todo el comercio internacional de frutas y verduras. Esto afecta a su vez al mercado español, lo que hace que sea importante tener en cuenta datos de importaciones y exportaciones de España, pudiendo comparar periodos anteriores a 2020 con lo sucedido durante este año. El cuarto dataset contiene la serie histórica mensual de comercio exterior de España con el resto de países de Europa desde 2018 de diferentes frutas y verduras.

Dataset 5. Estadísticas internacionales diarias de COVID-19 por país, desde enero de 2020 hasta noviembre de 2020.

Para más información se puede acceder a la página del reto. Por otra parte, se han utilizado datos adicionales, detallados en la sección Metodología.

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Iconos. Algunos de los iconos utilizados han sido elaborados por Freepik de www.flaticon.com.

Imágenes. Las imágenes utilizadas para cada hortaliza y fruta han sido extraídas de la página libre de derechos Unsplash.

Desarrollo. Para el desarrollo de la página se han utilizado diferentes tecnologías. Por una parte, para el análisis de los datos proporcionados se ha utilizado Pandas, una biblioteca de software escrita como extensión de NumPy para manipulación y análisis de datos para el lenguaje de programación Python. Para la elaboración del sitio web se han utilizado tecnologías típicas conocidas como HTML, CSS y Javascript. Para agilizar el estilizado y dotar la página con un aspecto visual más atractivo se ha utilizado el framework Tailwind CSS, mientras que para la incorporación de gráficos y la manipulación de elementos del DOM de forma más sencilla se han utilizado Chart.js y JQuery, respectivamente. Para la animación de ciertos elementos como los botones de selección de frutas y verduras, se ha utilizado Animate.css. Para finalizar, pero no menos importante, para manejar las peticiones a la página web y realizar ciertas peticiones para obtener diferentes datos se ha optado por FastAPI. Por otra parte, para el análisis predictivo donde utilizamos redes neuronales para la predicción de los valores de importación y exportación durante el periodo de la COVID-19, se ha utilizado el framework de código abierto Pytorch.