Descripción
Este proyecto está diseñado para visualizar una red de datos compleja de una base de datos de transacciones financieras, destacando conexiones y patrones clave en la información. Utiliza Python, la biblioteca NetworkX para el análisis de redes y Matplotlib para la visualización. Requisitos previos
Antes de ejecutar este proyecto, asegúrate de tener instalado lo siguiente:
Python 3 (puedes descargarlo desde python.org)
NetworkX (instalable mediante pip install networkx)
pandas (instalable mediante pip install pandas)
community (instalable mediante pip install python-louvain)
Matplotlib (instalable mediante pip install matplotlib)
Instalación
Clona este repositorio en tu máquina local:
git clone [https://github.com/TuUsuario/Red-Optima-Visualizacion-Datos](https://github.com/Cha0smagick/Red_de_relacionamiento_fraude.git)
Navega al directorio del proyecto:
cd Red-Optima-Visualizacion-Datos
Uso
Ejecuta el programa Python:
python visualizar_red.py
El programa descargará automáticamente los datos de prueba desde un enlace de GitHub, construirá la red y generará una visualización interactiva.
La visualización mostrará nodos representando países y ciudades, con conexiones destacadas y colores distintivos para resaltar el fraude.
Puedes hacer clic y arrastrar nodos para explorar la red o utilizar las opciones de zoom para acercar o alejar.
La visualización también se guardará en un archivo de imagen en el directorio del proyecto para futura referencia.
Personalización
Si deseas utilizar tus propios datos, puedes reemplazar el enlace al archivo CSV en el código fuente con la URL de tu archivo de datos. Contribución
Las contribuciones son bienvenidas. Si deseas contribuir a este proyecto, sigue estos pasos:
Haz un fork del repositorio (botón en la esquina superior derecha de esta página). Crea una nueva rama en tu repositorio para tus cambios. Realiza los cambios y verifica que funcionen correctamente. Envía una solicitud de extracción (Pull Request) a este repositorio.
Licencia
Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para obtener más detalles.