Publications by José Eduardo Velazco
Evidencia
Contexto Analizar la información de las ventas de 2016 a 2019 de productos de la familia Coca Cola en algunos de los establecimientos de la Zona Metropolitana de Guadalajara en los que se implementó el Proyecto Siglo XXI de Arca Continental Importar base de datos df <- read.csv("/Users/joseeduardovc/Downloads/arca.csv") Endender base de datos r...
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Gráficas
Contexto Explorar distintas formas de gráficar Importar la base de datos df<- read.csv("/Users/joseeduardovc/Documents/abarrotes_limpia.csv") Realizar gráficas # install.packages("ggplot2") library(ggplot2) ggplot(df, aes(x=Subtotal)) + geom_histogram() + labs( title = "Histograma de subtotales", subtitle = "Caso abarrotes", y ...
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Limpieza de Datos
Contexto Una empresa con 5 tiendas en el país solicita un análisis de sus ventas de abarrotes entre mayo y noviembre del 2020 Importar base de datos #file.choose() df <- read.csv("/Users/joseeduardovc/Downloads/abarrotes.csv") Entender la base de datos resumen <- summary(df) resumen ## vcClaveTienda DescGiro Codigo.Barras ...
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Comandos Básicos
R Markdown This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com. When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the...
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Comandos básicos 2
Asignación de variables x <- 3 y <- 2 IMPRESIÓN DE RESULTADOS x ## [1] 3 y ## [1] 2 OPERACIONES ARITMÉTICAS suma <- x+y suma ## [1] 5 resta <- x-y resta ## [1] 1 multiplicacion <- x*y multiplicacion ## [1] 6 division <- x/y division ## [1] 1.5 division_entera<- x%/%y division_entera ## [1] 1 residuo <- x%%y residuo ## [1] 1 potencia <- x^y pot...
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Modelo Predictivo
Contexto Una empresa de renta de bicicletas quiere obtener un pronóstico de rentas mensuales para el próximo año Paso 1. Importar la base de datos #!file.choose() df <- read.csv("/Users/joseeduardovc/Desktop/rentadebicis (2).csv") Paso 2. Entender la base de datos resumen <- summary(df) resumen ## hora dia mes ...
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