Introducción al análisis climático: el análisis climático examina de forma sistemática datos meteorológicos históricos en un periodo determinado, centrándose en factores clave como temperatura, humedad y presión atmosférica. Para ilustrar este enfoque se analizaron las tendencias de temperatura media en Delhi entre 2013-01-01 y 2013-04-10 a partir del conjunto de datos DELHI Weather dataset de Kaggle.

Discretización y categorización: aunque la temperatura es una variable continua, convertirla en categorías facilita la interpretación y la detección de patrones. En este estudio las temperaturas se agruparon en seis categorías en grados Celsius: valores por debajo de 10°C se etiquetaron como Congelante, valores en el intervalo [10, 15) como Fresco, [15, 20) como Templado, [20, 25) como Cálido, [25, 30) como Caliente y valores mayores o iguales a 30°C como Abrasador. A cada categoría se asignó un color distintivo para mejorar la diferenciación visual.

Visualización y hallazgos con KitikiPlot: utilizando KitikiPlot se trazaron los patrones secuenciales de temperatura y la visualización mostró que no hubo cambios bruscos superiores a cinco grados. En su lugar las transiciones se produjeron mayoritariamente entre categorías adyacentes, por ejemplo de Fresco a Templado o de Cálido a Caliente, sin saltos de clases intermedias. Esta representación subraya la consistencia y la naturaleza gradual de la variación térmica en Delhi durante el periodo analizado. Para reproducir los gráficos es posible instalar la librería con el comando !pip install kitikiplot

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Conclusión: la combinación de una adecuada discretización de la temperatura y herramientas de visualización como KitikiPlot facilita la identificación de tendencias y anomalías en series temporales climáticas. Q2BSTUDIO puede acompañar a organizaciones que desean convertir estos insights en aplicaciones reales, integrando desarrollo a medida, analítica avanzada, agentes IA y despliegues seguros en la nube.