En el ejercicio de hoy realicé una operación de merge para detectar qué trimestres de un año concreto cayeron en periodos de recesión utilizando merge_asof. Fusioné valores trimestrales del PIB con fechas de inicio y fin de recesiones para etiquetar automáticamente cada trimestre como recesión o crecimiento, y luego representé los valores del PIB en un gráfico donde las barras rojas indican trimestres en recesión y las barras verdes periodos de crecimiento normal.
merge_asof es la herramienta ideal para el etiquetado temporal porque el PIB es trimestral mientras que las fechas de recesión son irregulares y pueden comenzar cualquier día. Con este método se responde a la pregunta para cada trimestre qué estado económico conocido existía en esa fecha o antes, se evita el leakage temporal y se respeta el orden cronológico, que es exactamente cómo los economistas marcan periodos de recesión en la práctica profesional.
Del gráfico se observó que el PIB tiende a crecer de forma sostenida a lo largo de los años, algo habitual en la economía estadounidense. El cúmulo de barras rojas en el centro corresponde a la recesión de 1981–1982. Durante ese periodo las tasas de crecimiento del PIB se ralentizan y algunos trimestres se estancan, lo que vuelve la economía inestable y subraya la importancia de identificar y etiquetar correctamente esos periodos para análisis posteriores.
Este flujo de trabajo refleja cómo analistas y profesionales abordan el estudio macroeconómico: identificar cuándo ocurrieron recesiones; etiquetar indicadores económicos como PIB, inflación y desempleo con esos periodos; comparar el comportamiento de los indicadores en recesión frente a expansión; construir modelos de predicción de futuros descensos; y estudiar la reacción de los mercados durante las recesiones.
En Q2BSTUDIO aplicamos estas técnicas de ciencia de datos a proyectos reales, desarrollando soluciones a medida que integran aplicaciones a medida y software a medida con capacidades avanzadas de inteligencia artificial y servicios de inteligencia de negocio. Si buscas potenciar tus modelos con IA para empresas y agentes IA podemos ayudarte con arquitecturas y modelos personalizados a escala empresarial a través de nuestros servicios de inteligencia artificial y con visualizaciones y cuadros de mando mediante Power BI y soluciones de inteligencia de negocio. También ofrecemos ciberseguridad y pentesting, servicios cloud aws y azure, automatización de procesos y consultoría integral para transformar datos en decisiones.
Este ejercicio demuestra el poder de los merges sensibles al tiempo y por qué herramientas como merge_asof son esenciales cuando se trabaja con datos económicos o financieros reales. Si quieres que ayudemos a convertir tus series temporales en información accionable, en Q2BSTUDIO diseñamos e implementamos soluciones completas que combinan data science, inteligencia artificial, ciberseguridad y despliegue en la nube para obtener resultados fiables y escalables.
