Automatización de informes estadísticos con Google Colab y Python. Una aplicación para las encuestas Erasmus+

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado aborda la problemática derivada del tratamiento anual y manual de los datos recogidos en las encuestas Erasmus+ gestionadas por la Oficina de Relaciones Internacionales (ORI) de la Universidad Miguel Hernández. La realización de informes anuales para describir las prácticas ERASMUS realizadas por los distintos colectivos de la universidad, y su nivel de satisfacción, es una tarea susceptible de ser automatizada para reducir los tiempos de análisis y agilizar su elaboración cada año. Estas encuestas, realizadas entre los años 2014 y 2020, presentan además, una notable heterogeneidad en cuanto a formato, estructura y nomenclatura, lo que complica en cierto modo la automatización, no dejando por ello de ser viable, por la utilidad que va a generar al Servicio de cara a la toma de decisiones estratégicas cada curso. Como solución, se ha desarrollado una herramienta automatizada en entorno Google Colab con Python que permite procesar los datos, estandarizarlos, aplicar los análisis estadísticos descriptivos e inferenciales pertinentes en función de los objetivos y el tipo de información disponible, y generar informes completos en formato Word, con gráficos, mapas, tablas y comentarios interpretativos. Esta herramienta facilita la personalización de los informes según grado, año o país de destino, y automatiza un proceso que antes requería una considerable carga de trabajo manual cada año. Los resultados de su aplicación, muestran que el sistema funciona correctamente, ahorrando tiempo, reduciendo errores y mejorando notablemente la presentación de la información respecto a lo que se venía haciendo hasta el momento. Se concluye que esta solución permite optimizar la gestión de los datos Erasmus y representa una mejora significativa en los flujos de trabajo de la ORI. Abre las puertas a la automatización de la generación de cualquier tipo de informe en cualquier tipo de servicio, incorporando por supuesto otro tipo de funcionalidades según las necesidades específicas de cada servicio y cada informe.

This Final Degree Project addresses the issues arising from the annual and manual processing of data collected from the Erasmus+ surveys managed by the International Relations Office (ORI) of the Miguel Hernández University. The preparation of annual reports to describe the Erasmus practices carried out by different university groups, and their level of satisfaction, is a task that could be automated to reduce analysis time and streamline its completion each year. These surveys, conducted between 2014 and 2020, also present considerable heterogeneity in terms of format, structure, and nomenclature, which complicates automation to some extent. However, automation remains a viable option due to the usefulness it brings to the Service for strategic decision-making each academic year. As a solution, an automated tool has been developed in the Google Colab environment using Python. This tool processes and standardizes the data, applies the appropriate descriptive and inferential statistical analyses depending on the objectives and type of information available, and generates complete Word reports including charts, maps, tables, and interpretative comments. The tool enables customization of the reports by degree, year, or destination country, automating a process that previously required a considerable amount of manual work each year. The results of its implementation, as reported by the ORI, show that the system functions correctly, saving time, reducing errors, and significantly improving the presentation of information compared to previous practices. It is concluded that this solution optimizes the management of Erasmus data and represents a significant improvement in the ORI's workflows. It also opens the door to the automation of report generation in any type of service, potentially incorporating additional functionalities tailored to the specific needs of each service and report.