Task: equi-join-detect (source dataset: Auto-BI)

Your are given a database with related tables used for business intelligence analysis. Your task is to identify all key/foreign-key join relationships between the tables for this database. Recall that a join is a relationship between two tables, that allows rows from one table to be combined with rows from another, based on a set of common join columns.
 
 
No explanation needed. Please return all join relationships in the following JSON format:
{
  "joins": [
    {
      "from_table": "table-1",
      "from_column": "column-1",
      "to_table": "table-2",
      "to_column": "column-3"
    }, 
	...
  ]
}

Tables:

Table: Analfabetismo
| Atributo         |   Valor |   Bloque |
|:-----------------|--------:|---------:|
| 15 y más Hombres |       3 |       15 |
| 15 y más Hombres |       3 |       71 |
| 15 y más Hombres |       3 |      153 |
| 8 a 14 Hombres   |       3 |      579 |
| 15 y más Hombres |       3 |      579 |
| 15 y más         |       3 |      581 |
| 8 a 14           |       3 |      583 |
| 8 a 14           |       3 |      587 |
| 8 a 14 Mujeres   |       3 |      592 |
| 8 a 14 Hombres   |       3 |      592 |


Table: Data
|   Meta |   Tipo | Prioritaria   |   Bloque | Color   |
|-------:|-------:|:--------------|---------:|:--------|
|   2386 |      2 | Prioritaria   |       13 | Verde   |
|   3688 |      2 | Otras         |       14 | Rojo    |
|   2872 |      2 | Otras         |       15 | Verde   |
|   6524 |      2 | Otras         |       16 | Gris    |
|   1520 |      2 | Otras         |       47 | Verde   |
|   1998 |      2 | Otras         |       48 | Verde   |
|   1162 |      2 | Prioritaria   |       49 | Rojo    |
|   2782 |      2 | Prioritaria   |       50 | Rojo    |
|   1870 |      2 | Prioritaria   |       51 | Verde   |
|   1768 |      2 | Prioritaria   |       52 | Verde   |


Table: Discapacidad
| Atributo                              |   Valor |   Bloque |
|:--------------------------------------|--------:|---------:|
| Para vestirse, bañarse o comer        |       3 |       14 |
| Con algún problema o condición mental |       3 |       47 |
| Para hablar o comunicarse             |       3 |       49 |
| Para oír, aun usando aparato auditivo |       3 |       49 |
| Para vestirse, bañarse o comer        |       3 |       49 |
| Para recordar o concentrarse          |       3 |       49 |
| Para oír, aun usando aparato auditivo |       3 |       50 |
| Para vestirse, bañarse o comer        |       3 |       50 |
| Para recordar o concentrarse          |       3 |       50 |
| Para oír, aun usando aparato auditivo |       3 |       51 |


Table: Salud
| Atributo                |   Valor |   Bloque |
|:------------------------|--------:|---------:|
| Otra institución        |       3 |       13 |
| PEMEX, Defensa o Marina |       3 |       15 |
| IMSS BIENESTAR          |       3 |       15 |
| ISSSTE estatal          |       3 |       48 |
| ISSSTE estatal          |       3 |       52 |
| Otra institución        |       3 |       72 |
| PEMEX, Defensa o Marina |       3 |      155 |
| Otra institución        |       3 |      579 |
| Otra institución        |       3 |      591 |
| IMSS BIENESTAR          |       3 |      594 |

 


tables: name: Analfabetismo
data: Analfabetismo.csv
name: Data
data: Data.csv
name: Discapacidad
data: Discapacidad.csv
name: Salud
data: Salud.csv
label: Discapacidad
Bloque
Data
Bloque
Salud
Bloque
Data
Bloque
Analfabetismo
Bloque
Data
Bloque
output: {
    "joins": [
        {
            "from_table": "Discapacidad",
            "from_column": "Bloque",
            "to_table": "Data",
            "to_column": "Bloque"
        },
        {
            "from_table": "Salud",
            "from_column": "Bloque",
            "to_table": "Data",
            "to_column": "Bloque"
        },
        {
            "from_table": "Analfabetismo",
            "from_column": "Bloque",
            "to_table": "Data",
            "to_column": "Bloque"
        }
    ]
}