Datos

Todas las bases procesadas de la revisión, en CSV y sin registro previo. Cada figura y cada tabla del sitio enlaza la base que la produce; acá están todas juntas.

Base Contenido Tamaño
censo_bde_series.csv Cada serie del catálogo, clasificada por escala 4.8 MB
censo_explorador.csv — 2.2 MB
censo_bde_resumen.csv Series por escala, capítulo y frecuencia 3 KB
panel_two_axes_annual.csv Renta espacial y de recursos, región × año 72 KB
panel_two_axes_summary.csv Resumen anual de los dos ejes 3 KB
panel_permits_annual.csv Permisos de edificación, región × año 74 KB
panel_permits_summary.csv Permisos: totales nacionales y variación 4 KB
panel_financial_depth_annual.csv Morosidad y depósitos, región × año 166 KB
panel_financial_depth_summary.csv Morosidad y depósitos: resumen nacional 11 KB
panel_interregional_trade_annual.csv Compraventas interregionales y facturación anual 77 KB
panel_interregional_trade_summary.csv Indicadores de apertura, autocontención y balance neto 5 KB
panel_tasas_annual.csv Tasas de interés y ratios de deuda anuales 11 KB
panel_tasas_summary.csv Tasas, expectativas y apalancamiento: resumen 1 KB
panel_housing_wealth_annual.csv Stock de vivienda, terreno y construcción anual 53 KB
panel_housing_wealth_summary.csv Stock habitacional y valor del suelo: resumen 1 KB
panel_regional_pib_annual.csv PIB regional anual 27 KB

Fuente: elaboración propia (2026) en base a la Base de Datos Estadísticos del Banco Central de Chile.

Cómo se regeneran

Cada base se reconstruye desde la fuente primaria con un comando. No hay paso manual en ninguna etapa.

python scripts/13_census_bde.py                      # censo del catálogo
python scripts/01_fetch_crsm_raw.py --family <fam>   # descarga por familia
python scripts/09_build_theme_panels.py --family <fam>  # panel analítico

Formato

CSV en UTF-8, separador coma, fechas ISO. Los códigos de región y de sector van con relleno de ceros y son texto, no número: leerlos como entero convierte "01" en 1 y rompe cualquier cruce en silencio.

pd.read_csv(ruta, dtype={"region_id": str, "sector_id": str}, parse_dates=["date"])