Actividad Individual 3

###Importar la base de datos

bd <- read.csv("/Users/hugoenrique/Desktop/4to semestre/Semanas Tec/Bootcamp de programación/Datos Arca Continental Original.csv")

###Limpiar la base de datos

#Convertir tipos de variables
bd$Cliente <- as.integer(bd$Cliente)

## Warning: NAs introduced by coercion

bd$Enero <- as.integer(bd$Enero)

## Warning: NAs introduced by coercion

bd$Febrero <- as.integer(bd$Febrero)

## Warning: NAs introduced by coercion

bd$Marzo <- as.integer(bd$Marzo)

## Warning: NAs introduced by coercion

bd$Abril <- as.integer(bd$Abril)

## Warning: NAs introduced by coercion

bd$Mayo <- as.integer(bd$Mayo)

## Warning: NAs introduced by coercion

bd$Junio <- as.integer(bd$Junio)

## Warning: NAs introduced by coercion

bd$Julio <- as.integer(bd$Julio)

## Warning: NAs introduced by coercion

bd$Agosto <- as.integer(bd$Agosto)

## Warning: NAs introduced by coercion

bd$Septiembre <- as.integer(bd$Septiembre)

## Warning: NAs introduced by coercion

bd$Octubre <- as.integer(bd$Octubre)

## Warning: NAs introduced by coercion

bd$Noviembre <- as.integer(bd$Noviembre)

## Warning: NAs introduced by coercion

bd$Diciembre <- as.integer(bd$Diciembre)

## Warning: NAs introduced by coercion

###Realizar Gráficas

library(ggplot2) #Llamas la librería

ggplot(data = bd) + 
  geom_point(mapping = aes(x = ID, y=Enero))

## Warning: Removed 233552 rows containing missing values (`geom_point()`).

ggplot(data = bd) + 
  geom_point(mapping = aes(x = ID, y=Enero, color = Tamaño.Cte.Industria))

## Warning: Removed 233552 rows containing missing values (`geom_point()`).

###Conclusiones La gráfica muestra ventas elevadas y ventas bajas a lo largo de los ID. Encontramos que tenemos tiendas Extra Grandes que son las que reportan mayores ventas. Recomendamos analizar la base de datos por Tamaño de Cliente para mejores hallazgos.