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Notebook 2024

Análisis de
Financiación de Startups 2015–2023

¿Hacia dónde fluye el capital de riesgo? ¿Qué sectores atraen la mayor inversión y por qué? Este análisis explora 2.000 rondas de financiación en 10 países y 10 sectores para identificar patrones estructurales en la inversión global en startups.

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Los mercados de capital de riesgo son opacos. Fundadores, analistas y directivos suelen tomar decisiones estratégicas basándose en el ruido mediático en lugar de los datos. ¿Qué sectores están captando realmente el capital? ¿Qué regiones lideran la inversión? ¿Cómo funciona en realidad el embudo de financiación?

Se construyó un conjunto de datos sintético con 2.000 rondas de financiación, modelado a partir de distribuciones reales de Crunchbase: etapas de inversión realistas, ponderaciones por sector y un crecimiento anual del 8% que refleja el mercado alcista entre 2015 y 2023. A partir de ahí, el análisis se estructuró de lo macro a lo micro: tendencias temporales → distribución por sectores → geografía → análisis por etapas → evolución de los sectores.

01
La IA/ML representa una verdadera reasignación de capital

El crecimiento de la financiación en IA/ML no proviene únicamente de nuevo capital: gran parte corresponde a inversiones que migran desde Web3 y Edtech hacia sectores con retornos más predecibles.

02
El embudo del capital de riesgo es extremadamente exigente

El 35% de las operaciones corresponden a rondas Seed. Solo el 6% alcanza Series D o superiores. La distribución de tipo ley de potencia del venture capital se refleja en todas las dimensiones de los datos.

03
Los ciclos macroeconómicos impulsan todo

El pico de 2021 y la normalización de 2022–2023 reflejan los ciclos de los tipos de interés. El capital de riesgo no es inmune a la macroeconomía.

04
Europa sigue siendo un mercado fragmentado

A pesar de contar con ecosistemas sólidos de forma individual, el capital europeo combinado apenas iguala al de India. La fragmentación regulatoria continúa siendo un obstáculo estructural.

Pandas
Manipulación de datos y agregaciones con groupby
NumPy
Generación de datos sintéticos con distribuciones realistas
Plotly
Gráficos interactivos: barras, treemap, líneas y subgráficos
Jupyter
Análisis narrativo con visualizaciones integradas