Analisis de Open Data del Poder Judicial

Jose Armando 3a4260f7e7
Update: Creación Panel con información de Cortes
a9b115a4db
fix: dvc remote
7 months ago
d0100af50e
actualizacion dvc
7 months ago
856047939f
creacion proyecto
9 months ago
856047939f
creacion proyecto
9 months ago
14a6793369
upd: Actualización de notebooks y funciones src por generación nuevos consolidados.
7 months ago
856047939f
creacion proyecto
9 months ago
3a4260f7e7
Update: Creación Panel con información de Cortes
7 months ago
src
14a6793369
upd: Actualización de notebooks y funciones src por generación nuevos consolidados.
7 months ago
14a6793369
upd: Actualización de notebooks y funciones src por generación nuevos consolidados.
7 months ago
e5e103a814
update DVC
9 months ago
8da8ebfd65
wip: clickify
8 months ago
856047939f
creacion proyecto
9 months ago
856047939f
creacion proyecto
9 months ago
14a6793369
upd: Actualización de notebooks y funciones src por generación nuevos consolidados.
7 months ago
d0100af50e
actualizacion dvc
7 months ago
d0100af50e
actualizacion dvc
7 months ago
856047939f
creacion proyecto
9 months ago
8da8ebfd65
wip: clickify
8 months ago
856047939f
creacion proyecto
9 months ago
856047939f
creacion proyecto
9 months ago
Data Pipeline
Legend
DVC Managed File
Git Managed File
Metric
Stage File
External File

README.md

Analisis OpenData Pjud

El Poder Judicial de la República de Chile está constituido por los tribunales nacionales, autónomos e independientes, establecidos por la ley, a los cuales les corresponde la función jurisdiccional, es decir, el conocimiento y resolución de conflictos de relevancia jurídica, cualquiera que sea su naturaleza o calidad de las personas que en ellos intervengan, sin perjuicio de las excepciones constitucionales o legales.

Nuestro proyecto busca analizar los datos de esta institución referente al ámbito Penal, la cual se refiere al conjunto de comportamientos que dan lugar a un hecho ilícito.

Un delito consiste en un comportamiento culpable y contrario a la ley que conlleva una pena o sanción, la cual se juzga en tribunales penales como son los Juzgados de Garantía, Juzgados de letras y Garantía y los Tribunales Orales, que además se encuentran organizados por territorio y asociados a Cortes de Apelaciones.

Los registros que se analizan se basan en el proyecto de Open Data del Poder Judicial (http://numeros.pjud.cl) donde se encuentran los datos de todos los tribunales del país en el período 2015 al 2019.

Entre las tareas realizadas en este proyecto estan:

  • Extracción de la Data
  • Analisis preliminar de los datos extraidos
  • Limpieza y transformación de la Data
  • Visualización global de los datos mediante diversos criterios.

Project Organization

├── LICENSE
├── Makefile           <- Makefile with commands like `make data` or `make train`
├── README.md          <- The top-level README for developers using this project.
├── data
│   ├── external       <- Data from third party sources.
│   ├── interim        <- Intermediate data that has been transformed.
│   ├── processed      <- The final, canonical data sets for modeling.
│   └── raw            <- The original, immutable data dump.
│
├── docs               <- A default Sphinx project; see sphinx-doc.org for details
│
├── models             <- Trained and serialized models, model predictions, or model summaries
│
├── notebooks          <- Jupyter notebooks. Naming convention is a number (for ordering),
│                         the creator's initials, and a short `-` delimited description, e.g.
│                         `1.0-jqp-initial-data-exploration`.
│
├── references         <- Data dictionaries, manuals, and all other explanatory materials.
│
├── reports            <- Generated analysis as HTML, PDF, LaTeX, etc.
│   └── figures        <- Generated graphics and figures to be used in reporting
│
├── requirements.txt   <- The requirements file for reproducing the analysis environment, e.g.
│                         generated with `pip freeze > requirements.txt`
│
├── setup.py           <- makes project pip installable (pip install -e .) so src can be imported
├── src                <- Source code for use in this project.
│   ├── __init__.py    <- Makes src a Python module
│   │
│   ├── data           <- Scripts to download or generate data
│   │   └── make_dataset.py
│   │
│   ├── features       <- Scripts to turn raw data into features for modeling
│   │   └── build_features.py
│   │
│   ├── models         <- Scripts to train models and then use trained models to make
│   │   │                 predictions
│   │   ├── predict_model.py
│   │   └── train_model.py
│   │
│   └── visualization  <- Scripts to create exploratory and results oriented visualizations
│       └── visualize.py
│
└── tox.ini            <- tox file with settings for running tox; see tox.readthedocs.io

Project based on the cookiecutter data science project template. #cookiecutterdatascience

Instalación

pip install -e .