Argentina Data MCP · Análisis censal por zona custom
Guía técnica para agentes y desarrolladores. Muestra cómo obtener el perfil del Censo 2022 de una zona a medida —un barrio, un área de captación, un distrito propio— en vez de un círculo de punto y radio, usando datos oficiales de INDEC.
Hay dos caminos. El directo te da el agregado de tu zona en una sola consulta. El exacto por radios es para cuando necesitás el recorte oficial radio por radio y componer tus propios indicadores. Empezá por el directo.
Pasale a censo_market_research un GeoJSON en el parámetro geometria (un Polygon o MultiPolygon en WGS84, coordenadas [lon, lat]). Cuando viene geometria, tiene prioridad sobre dirección, coordenadas y radio: se analiza exactamente esa zona. Sumá detalle_radios: true para ver qué radios censales entraron y con qué peso.
censo_market_research({
"geometria": {
"type": "Polygon",
"coordinates": [[
[-58.435, -34.590],
[-58.425, -34.590],
[-58.425, -34.585],
[-58.435, -34.585],
[-58.435, -34.590]
]]
},
"detalle_radios": true
})Ejemplo real: un rectángulo de ~0,5 km² sobre Palermo, CABA. El anillo no hace falta que venga cerrado: se cierra solo.
{
"ubicacion": {
"tipo": "poligono",
"centroide": { "latitud": -34.5875, "longitud": -58.43 },
"area_km2": 0.509
},
"zona": {
"radios_censales_utilizados": 22,
"poblacion_estimada": 5673,
"hogares_estimados": 2955,
"viviendas_estimadas": 3351,
"promedio_personas_por_hogar": 1.92,
"departamento": "Comuna 14",
"provincia": "Ciudad Autónoma de Buenos Aires",
"departamentos_abarcados": 1,
"provincias_abarcadas": 1
},
"demografia": { "pct_varones": 45.3, "pct_edad_25_39": 27.9, "…": "…" },
"nivel_socioeconomico": { "pct_nbi": 3.8, "…": "…" },
"vivienda": { "pct_departamento": 78.2, "tenencia": { "pct_inquilino": 41.2, "…": "…" }, "…": "…" },
"educacion": { "pct_universitario_completo": 30.8, "…": "…" },
"comparacion": { "…": "promedios del departamento, la provincia y el país" },
"radios_detalle": [
{ "codigo_radio": "020981405", "pct_area": 1.0 },
{ "codigo_radio": "020981306", "pct_area": 1.0 },
{ "codigo_radio": "020981307", "pct_area": 0.99996 },
{ "…": "… hasta los 22 radios" }
],
"fuente": "INDEC - Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2022",
"metodologia": "Interpolación areal ponderada por área × densidad poblacional sobre radios censales del Censo 2022. Cartografía corregida CONICET. Cada radio censal aporta en proporción al área que cae dentro de la zona (pct_area)…",
"freshness": "current"
}Valores reales del Censo 2022 para ese polígono (algunos campos se resumen con "…").
poblacion_estimada, hogares_estimados y viviendas_estimadas se estiman por interpolación areal (cada radio aporta en proporción al área que cae dentro de tu zona). promedio_personas_por_hogar = población ÷ hogares de la zona.ubicacion del modo polígono trae tipo: "poligono", el centroide y el area_km2 de tu geometría.radios_detalle (solo con detalle_radios: true) lista cada radio usado con su pct_area (fracción del radio dentro de la zona), de mayor a menor. Esos pesos reproducen exactamente los absolutos: es la auditoría del cálculo. Si la zona toca más de 2.000 radios, se listan los de mayor peso y se informa el total en radios_detalle_nota.departamentos_abarcados y provincias_abarcadas dicen cuántas unidades cruza la zona. Los agregados combinan todos los radios, pero la sección comparacion se benchmarkea contra el departamento y la provincia de mayor peso.Aviso cuando la zona cruza provincias. Si tu polígono abarca más de una provincia, la respuesta agrega una advertencia: los agregados sí suman todos los radios, pero comparacion usa como referencia el departamento y la provincia de mayor peso (te dice cuál y con qué porcentaje del peso de la zona). Cruzar solo departamentos dentro de una misma provincia no dispara la advertencia, pero metodologia aclara contra qué departamento se comparó.
fallback_aplicado; en ese caso no hay radios_detalle (se explica en radios_detalle_nota).Usalo cuando necesitás el recorte oficial exacto (sin la aproximación areal) o querés armar tus propios indicadores a partir de los valores crudos por radio.
censo_datos, nivel radio, pasando la lista en codigos. Se devuelven hasta 800 unidades por llamada; si tenés más radios, paginá (y vas a recibir un aviso con el total cuando se trunque).censo_datos({
"nivel": "radio",
"codigos": ["020981405", "020981306", "020981307"],
"variables": ["poblacion_total", "hogares_total", "viviendas_total",
"promedio_personas_por_hogar", "pct_nbi"],
"incluir_ubicacion": true
})incluir_ubicacion: true agrega a cada radio su centroide {lat, lon} (el punto representativo, no el polígono completo) — útil para el join inverso: mapear los radios que trajiste o verificar que caen donde esperabas. La geometría completa se saca del Portal Geoestadístico del INDEC. A diferencia del camino directo, acá censo_datos devuelve el valor de cada radio sin interpolar: la agregación la controlás vos.
Madurez: censo_market_research (camino directo) es una herramienta estable. censo_datos está en beta: su formato de salida todavía puede cambiar, así que tenelo en cuenta si vas a construir una integración duradera sobre este camino.
| Situación | Camino |
|---|---|
| Quiero el perfil de una zona a medida, ya agregado y comparado | Directo — censo_market_research con geometria |
| Necesito el recorte oficial exacto radio por radio | Exacto — cartografía + censo_datos nivel=radio |
| Quiero componer indicadores propios con los valores crudos | Exacto |
| Quiero auditar cómo se compuso el agregado del camino directo | Directo con detalle_radios: true |
Los conteos absolutos tienen nombre canónico: poblacion_total, hogares_total, viviendas_total, promedio_personas_por_hogar, además de los porcentajes (pct_nbi, pct_propietario, pct_inquilino, etc.).
Si pedís un sinónimo frecuente, se resuelve al canónico y te lo avisa (no lo descarta en silencio): hogares → hogares_total, viviendas → viviendas_total, personas_por_hogar → promedio_personas_por_hogar, poblacion → poblacion_total. Una variable que ni con alias resuelve aparece en una advertencia con sugerencia ("¿quisiste decir…?").
Para ver todo lo consultable, pedí el catálogo con censo_datos({ "listar_variables": true }): devuelve cada variable con su universo, sus niveles disponibles y su estado (disponible = ya consultable; en_redatam_no_importado = existe en el censo pero todavía no se importó — se puede pedir con enviar_feedback).
Tenés dos niveles de detalle:
promedio_personas_por_hogar, disponible tanto en censo_market_research (para la zona) como en censo_datos (por unidad).hogares_por_cantidad_personas (opt-in: hay que pedirla explícitamente) devuelve, por unidad, un objeto categoría → conteo con las categorías 1, 2, … 7 y "8 o más". Ejemplo real de un radio de Palermo:"hogares_por_cantidad_personas": {
"1": 145, "2": 88, "3": 45, "4": 24, "5": 4, "6": 1, "8 o más": 1
}null no es 0. Un null significa sin dato censal (no relevado o retenido por secreto estadístico); un 0 es un cero real medido. No los trates igual: promediar tratando null como cero deforma el resultado.
Volatilidad en radios chicos. A nivel de un radio suelto, las categorías de tamaño de hogar pueden ser muy chicas o cero, y no son representativas por sí solas. Para caracterizar una zona conviene el agregado (el promedio de zona de censo_market_research es más robusto que un radio individual). El Censo 2022 aplica secreto estadístico en las unidades más chicas.
Si tu cliente MCP no ve los parámetros nuevos (geometria, detalle_radios) o te dice que no existen, casi seguro cacheó el listado de herramientas de una sesión anterior. Reconectá o reiniciá la sesión (o forzá un refresh del listado de tools) para que el cliente vuelva a leer el schema actualizado. No es un error de la consulta.
La información provista es orientativa y no constituye asesoramiento profesional. Argentina Data MCP es un servicio independiente, no afiliado a los organismos cuyas fuentes públicas consulta (INDEC, CONICET). · Volver a la página principal