Visión general: La economía de Kenia depende en gran medida de la agricultura, que aporta empleo, seguridad alimentaria y una parte importante del PIB. Más del 70% de los hogares rurales obtienen su principal ingreso de la agricultura. Sin embargo, la productividad y la rentabilidad varían significativamente según la elección de cultivos, las prácticas agrícolas, el uso de insumos y la exposición a la variabilidad climática.

Descripción del conjunto de datos: El Kenya Crops Dataset contiene 500 registros procedentes de distintos condados y aporta información sobre cultivos como papas, maíz, tomate, sorgo, café, frijoles y otros; superficie plantada en acres; rendimiento en kilogramos; economía de la explotación con precios de mercado, ingresos, costes de producción y beneficios; prácticas de cultivo incluyendo tipo de fertilizante, uso de riego y métodos de control de plagas; y variables ambientales como condiciones meteorológicas y tipo de suelo. La amplitud de la información permite evaluar aspectos técnicos, económicos y ambientales de la actividad agrícola.

Principales conclusiones: El análisis revela una diversidad amplia de cultivos en los condados estudiados, con una presencia destacada de café, patata y té. La rentabilidad es heterogénea entre cultivos: algunos agricultores registran beneficios considerables, especialmente quienes cultivan productos de mayor valor como arroz y sorgo. Los rendimientos más altos se observaron en arroz, mientras que el sorgo mostró rendimientos moderados pero altos ingresos y beneficios en ciertos casos.

Prácticas agrícolas y brechas: Una mayoría de registros indica ausencia de uso de fertilizantes; entre los fertilizantes declarados predominan DAP, estiércol y CAN. La adopción del riego es desigual y muchos agricultores dependen exclusivamente de la lluvia, lo que aumenta la vulnerabilidad frente a sequías y variabilidad pluviométrica. El control de plagas se aplica de forma inconsistente y algunos registros muestran ausencia de medidas, lo que deja los cultivos expuestos a plagas y pérdidas.

Problemas de datos faltantes y su impacto: El conjunto contiene entradas marcadas como Not Provided en variables clave como rendimiento Kg, beneficio en KES, fertilizante usado y método de control de plagas. Estas ausencias reducen la precisión de promedios y totales, pueden sesgar las conclusiones si no son aleatorias —por ejemplo si los pequeños agricultores no registran datos—, dificultan el análisis de tendencias en prácticas modernas frente a tradicionales y limitan la capacidad de formular recomendaciones de política adaptadas a zonas o cultivos concretos.

Visualización y dashboards: Un tablero interactivo facilita la interpretación de hallazgos y el seguimiento en tiempo real. Un Dashboard ideal para este dataset incluye mapas de rendimiento por condado, gráficos de barras con distribución de superficie plantada, rendimiento, ingresos y beneficios por cultivo, comparativas del impacto meteorológico sobre ingresos y beneficios, y KPIs con superficie total plantada, producción total, coste total, ingreso total y beneficio total. Estas herramientas permiten a agricultores, técnicos e instituciones identificar rápidamente cultivos y zonas con mejor o peor desempeño, evaluar la eficacia de fertilización, riego y control de plagas, y monitorizar el efecto del clima en la rentabilidad.

Recomendaciones prácticas: Incrementar la cobertura de riego para reducir la dependencia de la lluvia y promover proyectos de riego para pequeños agricultores; fomentar prácticas agrícolas sostenibles que mejoren la salud del suelo y reduzcan la dependencia de fertilizantes químicos; ampliar la formación en manejo integrado de plagas; digitalizar los registros agrícolas para minimizar datos faltantes y mejorar la toma de decisiones; y ofrecer asistencia dirigida a condados de bajo rendimiento mediante capacitación, servicios de extensión y recursos técnicos.

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Soluciones propuestas: Implementar aplicaciones móviles y web a medida para la recolección de datos en tiempo real y la reducción de entradas no suministradas; integrar modelos de inteligencia artificial e ia para empresas que predigan rendimientos según condiciones meteorológicas y prácticas de manejo; desplegar paneles Power BI para visualizar KPIs y tendencias; y asegurar la plataforma mediante auditorías de ciberseguridad y pentesting para proteger la información sensible de agricultores y organizaciones.

Beneficios para el sector agrícola: La digitalización y el software a medida facilitan la identificación de áreas que necesitan intervención, optimizan la entrega de insumos y asesoramiento, mejoran la trazabilidad y permiten diseñar políticas públicas más precisas. Con servicios cloud aws y azure la solución escala y garantiza disponibilidad y resiliencia, mientras que el uso de agentes IA y modelos predictivos aumenta la capacidad de respuesta ante sequías y plagas.

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