Publications by Ana Patricia Aponte - A01283928
USArrest
Herramienta “El Generador de Valor de Datos” Paso 1.Definir al area del negocio que buscamos impactar o mejorar y su KPI El departamento que buscamos impactar es el departamento de seguridad nacional, ya que, el objetivo es identificar cuales son los estados menos seguros Indicador clave de rendimiento: Indice de ciminalidad Paso 2. Selecci...
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Estadística - Recibo de Luz
Herramienta “El Generador de Valor de Datos” Importar bases de datos #file.choose() poblacion <- read.csv("/Users/anita3/Downloads/poblacion.csv") #file.choose() muestra <- read.csv("/Users/anita3/Downloads/muestra.csv") Tamaño de la poblacion (N) N <- length(poblacion$Pago) N ## [1] 12 Tamaño de la muestra (n) n <- length(muestra$Pag...
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Abarrotes
Herramienta “El Generador de Valor de Datos” “Estas herramientas de big data permiten a las empresas hacer nuevos tipos de predicciones, descubrir patrones inesperados en la actividad comercial y desbloquear nuevas fuentes de valor” David L. Rogers (2016) Se realizarán 5 pasos que nos permitirán generar valor a los datos que tenemos. ...
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Walmart
Importar base de datos #file.choose() stores <- read.csv("/Users/anita3/Downloads/stores.csv") features <- read.csv("/Users/anita3/Downloads/features (2).csv") train <- read.csv("/Users/anita3/Downloads/train.csv") test <- read.csv("/Users/anita3/Downloads/test.csv") Instalar paquetes y llamar librerias #install.packages("dplyr") library(dplyr) ...
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Market Basket Analysis y Limpieza de Datos: Abarrotes
Herramienta “El Generador de Valor de Datos” Paso 1. Definir el área de negocios que buscamos impactar o mejorar y su KPI El departamento que buscamos impactar es el departamento de mercadotecnia, ya que, el objetivo que deseamos cumplir es incrementar las ventas a través de estrategias. Indicador clave de rendimiento: Ventas x Mes Paso...
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Modelo Predictivo - Walmart
Importar base de datos #file.choose() stores <- read.csv("/Users/anita3/Downloads/stores.csv") features <- read.csv("/Users/anita3/Downloads/features (2).csv") train <- read.csv("/Users/anita3/Downloads/train.csv") test <- read.csv("/Users/anita3/Downloads/test.csv") Instalar paquetes y llamar librerias #install.packages("dplyr") library(dplyr) ...
1585 sym R (14678 sym/46 pcs) 1 img
Clima
Informacion del Automated Surface Observing System (ASOS) Instalar Paquetes y llamar librerias #install.packages("riem") library(riem) #install.packages("tidyverse") library(tidyverse) ## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3...
3718 sym R (12514 sym/23 pcs) 3 img
Entregable R5
Librerias library(dplyr) library(plyr) library(ggplot2) # install.packages("naniar") library(naniar) # install.packages("Hmisc") library(Hmisc) # install.packages("psych") library(psych) library(tidyverse) # install.packages("janitor") library(janitor) # install.packages("knitr") library(knitr) # install.packages("pollster") library(pollster) ...
9959 sym R (6344 sym/38 pcs) 5 img 3 tbl
Entregable R5 FORM
Librerias library(dplyr) library(plyr) library(ggplot2) # install.packages("naniar") library(naniar) # install.packages("Hmisc") library(Hmisc) # install.packages("psych") library(psych) library(tidyverse) # install.packages("janitor") library(janitor) # install.packages("knitr") library(knitr) # install.packages("pollster") library(pollster) ...
15861 sym R (6804 sym/38 pcs) 6 img 3 tbl
John Deere
Johon Deere Librerias Intaladas #install.packages("readr") library(readr) #install.packages("colorspace") library(colorspace) #install.packages("vctrs") library(vctrs) #install.packages("gtrendsR") library(gtrendsR) library(tidyverse) ## ── Attaching packages ───────────────────────────...
1711 sym R (1260 sym/5 pcs) 4 img