Contexto

Una empresa con 5 tiendas en el pais solicita un analisis de sus ventas de abarrotes entre mayo y noviembre del 2020.

Importar la base de datos

# File.choose
library(readxl)
abarrotes <- read.csv("abarrotes.csv")
df <- read.csv("/cloud/project/abarrotes.csv")

Entender la base de datos

resumen <- summary(df)
resumen
##  vcClaveTienda        DescGiro         Codigo.Barras            PLU        
##  Length:200625      Length:200625      Min.   :8.347e+05   Min.   : 1.00   
##  Class :character   Class :character   1st Qu.:7.501e+12   1st Qu.: 1.00   
##  Mode  :character   Mode  :character   Median :7.501e+12   Median : 1.00   
##                                        Mean   :5.950e+12   Mean   : 2.11   
##                                        3rd Qu.:7.501e+12   3rd Qu.: 1.00   
##                                        Max.   :1.750e+13   Max.   :30.00   
##                                                            NA's   :199188  
##     Fecha               Hora              Marca            Fabricante       
##  Length:200625      Length:200625      Length:200625      Length:200625     
##  Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##    Producto             Precio          Ult.Costo         Unidades     
##  Length:200625      Min.   :-147.00   Min.   :  0.38   Min.   : 0.200  
##  Class :character   1st Qu.:  11.00   1st Qu.:  8.46   1st Qu.: 1.000  
##  Mode  :character   Median :  16.00   Median : 12.31   Median : 1.000  
##                     Mean   :  19.42   Mean   : 15.31   Mean   : 1.262  
##                     3rd Qu.:  25.00   3rd Qu.: 19.23   3rd Qu.: 1.000  
##                     Max.   :1000.00   Max.   :769.23   Max.   :96.000  
##                                                                        
##     F.Ticket      NombreDepartamento NombreFamilia      NombreCategoria   
##  Min.   :     1   Length:200625      Length:200625      Length:200625     
##  1st Qu.: 33964   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Median :105993   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   :193990                                                           
##  3rd Qu.:383005                                                           
##  Max.   :450040                                                           
##                                                                           
##     Estado              Mts.2      Tipo.ubicación         Giro          
##  Length:200625      Min.   :47.0   Length:200625      Length:200625     
##  Class :character   1st Qu.:53.0   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Median :60.0   Mode  :character   Mode  :character  
##                     Mean   :56.6                                        
##                     3rd Qu.:60.0                                        
##                     Max.   :62.0                                        
##                                                                         
##  Hora.inicio        Hora.cierre       
##  Length:200625      Length:200625     
##  Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character  
##                                       
##                                       
##                                       
## 
# install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.3     ✔ readr     2.1.4
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.0
## ✔ ggplot2   3.4.3     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.2     ✔ tidyr     1.3.0
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
tibble(df)
## # A tibble: 200,625 × 22
##    vcClaveTienda DescGiro  Codigo.Barras   PLU Fecha      Hora  Marca Fabricante
##    <chr>         <chr>             <dbl> <int> <chr>      <chr> <chr> <chr>     
##  1 MX001         Abarrotes 7501020540666    NA 19/06/2020 08:1… NUTR… MEXILAC   
##  2 MX001         Abarrotes 7501032397906    NA 19/06/2020 08:2… DAN … DANONE DE…
##  3 MX001         Abarrotes 7501000112845    NA 19/06/2020 08:2… BIMBO GRUPO BIM…
##  4 MX001         Abarrotes 7501031302741    NA 19/06/2020 08:2… PEPSI PEPSI-COL…
##  5 MX001         Abarrotes 7501026027543    NA 19/06/2020 08:2… BLAN… FABRICA D…
##  6 MX001         Abarrotes 7501020540666    NA 19/06/2020 08:1… NUTR… MEXILAC   
##  7 MX001         Abarrotes 7501032397906    NA 19/06/2020 08:2… DAN … DANONE DE…
##  8 MX001         Abarrotes 7501000112845    NA 19/06/2020 08:2… BIMBO GRUPO BIM…
##  9 MX001         Abarrotes 7501031302741    NA 19/06/2020 08:2… PEPSI PEPSI-COL…
## 10 MX001         Abarrotes 7501026027543    NA 19/06/2020 08:2… BLAN… FABRICA D…
## # ℹ 200,615 more rows
## # ℹ 14 more variables: Producto <chr>, Precio <dbl>, Ult.Costo <dbl>,
## #   Unidades <dbl>, F.Ticket <int>, NombreDepartamento <chr>,
## #   NombreFamilia <chr>, NombreCategoria <chr>, Estado <chr>, Mts.2 <int>,
## #   Tipo.ubicación <chr>, Giro <chr>, Hora.inicio <chr>, Hora.cierre <chr>
str(df) # Visualiza en trxto las variables, su tipo y ejemplos.
## 'data.frame':    200625 obs. of  22 variables:
##  $ vcClaveTienda     : chr  "MX001" "MX001" "MX001" "MX001" ...
##  $ DescGiro          : chr  "Abarrotes" "Abarrotes" "Abarrotes" "Abarrotes" ...
##  $ Codigo.Barras     : num  7.5e+12 7.5e+12 7.5e+12 7.5e+12 7.5e+12 ...
##  $ PLU               : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ Fecha             : chr  "19/06/2020" "19/06/2020" "19/06/2020" "19/06/2020" ...
##  $ Hora              : chr  "08:16:21" "08:23:33" "08:24:33" "08:24:33" ...
##  $ Marca             : chr  "NUTRI LECHE" "DAN UP" "BIMBO" "PEPSI" ...
##  $ Fabricante        : chr  "MEXILAC" "DANONE DE MEXICO" "GRUPO BIMBO" "PEPSI-COLA MEXICANA" ...
##  $ Producto          : chr  "Nutri Leche 1 Litro" "DANUP STRAWBERRY P/BEBER 350GR NAL" "Rebanadas Bimbo 2Pz" "Pepsi N.R. 400Ml" ...
##  $ Precio            : num  16 14 5 8 19.5 16 14 5 8 19.5 ...
##  $ Ult.Costo         : num  12.3 14 5 8 15 ...
##  $ Unidades          : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ F.Ticket          : int  1 2 3 3 4 1 2 3 3 4 ...
##  $ NombreDepartamento: chr  "Abarrotes" "Abarrotes" "Abarrotes" "Abarrotes" ...
##  $ NombreFamilia     : chr  "Lacteos y Refrigerados" "Lacteos y Refrigerados" "Pan y Tortilla" "Bebidas" ...
##  $ NombreCategoria   : chr  "Leche" "Yogurt" "Pan Dulce Empaquetado" "Refrescos Plástico (N.R.)" ...
##  $ Estado            : chr  "Nuevo León" "Nuevo León" "Nuevo León" "Nuevo León" ...
##  $ Mts.2             : int  60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 ...
##  $ Tipo.ubicación    : chr  "Esquina" "Esquina" "Esquina" "Esquina" ...
##  $ Giro              : chr  "Abarrotes" "Abarrotes" "Abarrotes" "Abarrotes" ...
##  $ Hora.inicio       : chr  "08:00" "08:00" "08:00" "08:00" ...
##  $ Hora.cierre       : chr  "22:00" "22:00" "22:00" "22:00" ...
head(de,10) # Muestra los primeros 10 renglones en la tabla
##                                                                        
## 1  function (..., Modes = list(), Names = NULL)                        
## 2  {                                                                   
## 3      sdata <- list(...)                                              
## 4      snames <- as.character(substitute(list(...))[-1L])              
## 5      if (is.null(sdata)) {                                           
## 6          if (is.null(Names)) {                                       
## 7              odata <- vector("list", length = max(1, length(Modes))) 
## 8          }                                                           
## 9          else {                                                      
## 10             if ((length(Names) != length(Modes)) && length(Modes)) {
tail(df) #Muestra los úlitmos 6 renglones de la tabla
##        vcClaveTienda DescGiro Codigo.Barras PLU      Fecha     Hora
## 200620         MX005 Depósito   7.62221e+12  NA 12/07/2020 01:08:25
## 200621         MX005 Depósito   7.62221e+12  NA 23/10/2020 22:17:37
## 200622         MX005 Depósito   7.62221e+12  NA 10/10/2020 20:30:20
## 200623         MX005 Depósito   7.62221e+12  NA 10/10/2020 22:40:43
## 200624         MX005 Depósito   7.62221e+12  NA 27/06/2020 22:30:19
## 200625         MX005 Depósito   7.62221e+12  NA 26/06/2020 23:43:34
##                    Marca    Fabricante                          Producto Precio
## 200620 TRIDENT XTRA CARE CADBURY ADAMS Trident Xtracare Freshmint 16.32G      9
## 200621 TRIDENT XTRA CARE CADBURY ADAMS Trident Xtracare Freshmint 16.32G      9
## 200622 TRIDENT XTRA CARE CADBURY ADAMS Trident Xtracare Freshmint 16.32G      9
## 200623 TRIDENT XTRA CARE CADBURY ADAMS Trident Xtracare Freshmint 16.32G      9
## 200624 TRIDENT XTRA CARE CADBURY ADAMS Trident Xtracare Freshmint 16.32G      9
## 200625 TRIDENT XTRA CARE CADBURY ADAMS Trident Xtracare Freshmint 16.32G      9
##        Ult.Costo Unidades F.Ticket NombreDepartamento NombreFamilia
## 200620      6.92        1   103100          Abarrotes      Dulcería
## 200621      6.92        1   116598          Abarrotes      Dulcería
## 200622      6.92        1   114886          Abarrotes      Dulcería
## 200623      6.92        1   114955          Abarrotes      Dulcería
## 200624      6.92        1   101121          Abarrotes      Dulcería
## 200625      6.92        1   100879          Abarrotes      Dulcería
##        NombreCategoria       Estado Mts.2 Tipo.ubicación       Giro Hora.inicio
## 200620 Gomas de Mazcar Quintana Roo    58        Esquina Mini súper       08:00
## 200621 Gomas de Mazcar Quintana Roo    58        Esquina Mini súper       08:00
## 200622 Gomas de Mazcar Quintana Roo    58        Esquina Mini súper       08:00
## 200623 Gomas de Mazcar Quintana Roo    58        Esquina Mini súper       08:00
## 200624 Gomas de Mazcar Quintana Roo    58        Esquina Mini súper       08:00
## 200625 Gomas de Mazcar Quintana Roo    58        Esquina Mini súper       08:00
##        Hora.cierre
## 200620       21:00
## 200621       21:00
## 200622       21:00
## 200623       21:00
## 200624       21:00
## 200625       21:00
# Install.packages("janitor")

library(janitor) #libreria para explorar y limpiar datos.
## 
## Attaching package: 'janitor'
## 
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     chisq.test, fisher.test
library(dplyr) #librería para manipular datos.

count(df,vcClaveTienda,sort = TRUE)
##   vcClaveTienda     n
## 1         MX001 96469
## 2         MX004 83455
## 3         MX005 10021
## 4         MX002  6629
## 5         MX003  4051
count(df,DescGiro,sort = TRUE)
##     DescGiro      n
## 1  Abarrotes 100520
## 2 Carnicería  83455
## 3   Depósito  16650
# count(df,Fecha,sort = TRUE)
# count(df,Hora,sort = TRUE)
# count(df,Marca,sort = TRUE)
# count(df,Fabricante,sort = TRUE)
# count(df,Producto,sort = TRUE)
count(df,NombreDepartamento,sort = TRUE)
##     NombreDepartamento      n
## 1            Abarrotes 198279
## 2   Bebes e Infantiles   1483
## 3           Ferretería    377
## 4             Farmacia    255
## 5      Vinos y Licores    104
## 6            Papelería     74
## 7             Mercería     44
## 8 Productos a Eliminar      8
## 9               Carnes      1
# count(df,NombreFamilia,sort = TRUE)
# count(df,NombreCategoria,sort = TRUE)
count(df,Estado,sort = TRUE)
##         Estado     n
## 1   Nuevo León 96469
## 2      Sinaloa 83455
## 3 Quintana Roo 10021
## 4      Jalisco  6629
## 5      Chiapas  4051
count(df,Tipo.ubicación,sort = TRUE)
##   Tipo.ubicación      n
## 1        Esquina 189945
## 2        Rotonda   6629
## 3   Entre calles   4051
# count(df,Giro,sort = TRUE)
count(df,Hora.inicio,sort = TRUE)
##   Hora.inicio      n
## 1       08:00 106490
## 2       07:00  87506
## 3       09:00   6629
count(df,Hora.cierre,sort = TRUE)
##   Hora.cierre      n
## 1       22:00 103098
## 2       23:00  87506
## 3       21:00  10021
tabyl(df,vcClaveTienda,NombreDepartamento)
##  vcClaveTienda Abarrotes Bebes e Infantiles Carnes Farmacia Ferretería Mercería
##          MX001     95415                515      1      147        245       28
##          MX002      6590                 21      0        4         10        0
##          MX003      4026                 15      0        2          8        0
##          MX004     82234                932      0      102        114       16
##          MX005     10014                  0      0        0          0        0
##  Papelería Productos a Eliminar Vinos y Licores
##         35                    3              80
##          0                    0               4
##          0                    0               0
##         32                    5              20
##          7                    0               0

Con lo anterior se encontraron las siguientes observaciones:
1. La variable PLU tiene más de 199,000 NA´s.
2. Las variables Fecha, Hora, Hora.inicio y Hora.cierre no tienen formato correcto.
3. Existen precios negativos.
4. No se observó variable “ventas” o “subtotal”.

Técnicas para Limpieza de Datos

Técnica 1. Remover valores relevantes

# Eliminar Columnas
df <-subset(df,select= -c(PLU, Codigo.Barras))

df <-df[df$Precio > 0, ]

Técnica 2. Eliminar valores duplicados

df<-distinct(df)

Técnica 3. Corregir Errores

df$Unidades <-ceiling(df$Unidades)
summary(df)
##  vcClaveTienda        DescGiro            Fecha               Hora          
##  Length:200473      Length:200473      Length:200473      Length:200473     
##  Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##     Marca            Fabricante          Producto             Precio       
##  Length:200473      Length:200473      Length:200473      Min.   :   0.50  
##  Class :character   Class :character   Class :character   1st Qu.:  11.00  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Median :  16.00  
##                                                           Mean   :  19.45  
##                                                           3rd Qu.:  25.00  
##                                                           Max.   :1000.00  
##    Ult.Costo         Unidades         F.Ticket      NombreDepartamento
##  Min.   :  0.38   Min.   : 1.000   Min.   :     1   Length:200473     
##  1st Qu.:  8.46   1st Qu.: 1.000   1st Qu.: 33978   Class :character  
##  Median : 12.31   Median : 1.000   Median :106035   Mode  :character  
##  Mean   : 15.31   Mean   : 1.261   Mean   :194101                     
##  3rd Qu.: 19.23   3rd Qu.: 1.000   3rd Qu.:383065                     
##  Max.   :769.23   Max.   :96.000   Max.   :450040                     
##  NombreFamilia      NombreCategoria       Estado              Mts.2     
##  Length:200473      Length:200473      Length:200473      Min.   :47.0  
##  Class :character   Class :character   Class :character   1st Qu.:53.0  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Median :60.0  
##                                                           Mean   :56.6  
##                                                           3rd Qu.:60.0  
##                                                           Max.   :62.0  
##  Tipo.ubicación         Giro           Hora.inicio        Hora.cierre       
##  Length:200473      Length:200473      Length:200473      Length:200473     
##  Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                                             
##                                                                             
##

Técnica 4. Cambiar tipo de variable

df$Fecha <- as.Date(df$Fecha, format="%d/%m/%Y")
str(df)
## 'data.frame':    200473 obs. of  20 variables:
##  $ vcClaveTienda     : chr  "MX001" "MX001" "MX001" "MX001" ...
##  $ DescGiro          : chr  "Abarrotes" "Abarrotes" "Abarrotes" "Abarrotes" ...
##  $ Fecha             : Date, format: "2020-06-19" "2020-06-19" ...
##  $ Hora              : chr  "08:16:21" "08:23:33" "08:24:33" "08:24:33" ...
##  $ Marca             : chr  "NUTRI LECHE" "DAN UP" "BIMBO" "PEPSI" ...
##  $ Fabricante        : chr  "MEXILAC" "DANONE DE MEXICO" "GRUPO BIMBO" "PEPSI-COLA MEXICANA" ...
##  $ Producto          : chr  "Nutri Leche 1 Litro" "DANUP STRAWBERRY P/BEBER 350GR NAL" "Rebanadas Bimbo 2Pz" "Pepsi N.R. 400Ml" ...
##  $ Precio            : num  16 14 5 8 19.5 9.5 11 9.5 23.5 12 ...
##  $ Ult.Costo         : num  12.3 14 5 8 15 ...
##  $ Unidades          : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ F.Ticket          : int  1 2 3 3 4 4 4 4 4 5 ...
##  $ NombreDepartamento: chr  "Abarrotes" "Abarrotes" "Abarrotes" "Abarrotes" ...
##  $ NombreFamilia     : chr  "Lacteos y Refrigerados" "Lacteos y Refrigerados" "Pan y Tortilla" "Bebidas" ...
##  $ NombreCategoria   : chr  "Leche" "Yogurt" "Pan Dulce Empaquetado" "Refrescos Plástico (N.R.)" ...
##  $ Estado            : chr  "Nuevo León" "Nuevo León" "Nuevo León" "Nuevo León" ...
##  $ Mts.2             : int  60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 ...
##  $ Tipo.ubicación    : chr  "Esquina" "Esquina" "Esquina" "Esquina" ...
##  $ Giro              : chr  "Abarrotes" "Abarrotes" "Abarrotes" "Abarrotes" ...
##  $ Hora.inicio       : chr  "08:00" "08:00" "08:00" "08:00" ...
##  $ Hora.cierre       : chr  "22:00" "22:00" "22:00" "22:00" ...

Técnica 5. Tratamiento de Valore Faltantes

# Cuantos N/A tengo en la base de datos?
sum(is.na(df))
## [1] 0
# Cuantos N/A tengo por variable?
sapply(df,function(x) sum(is.na(x)))
##      vcClaveTienda           DescGiro              Fecha               Hora 
##                  0                  0                  0                  0 
##              Marca         Fabricante           Producto             Precio 
##                  0                  0                  0                  0 
##          Ult.Costo           Unidades           F.Ticket NombreDepartamento 
##                  0                  0                  0                  0 
##      NombreFamilia    NombreCategoria             Estado              Mts.2 
##                  0                  0                  0                  0 
##     Tipo.ubicación               Giro        Hora.inicio        Hora.cierre 
##                  0                  0                  0                  0
# Borrar todos los resgistros con N/A de la tabla
# df <- na.omit(df)

# Remplazar N/A con CEROS
# df[is.na(df)] <- 0

# Remplazar N/A con PROMEDIO
# df$PLU[is.na(df$PLU)] <- mean(df$PLU, na.rm=TRUE)

Técnica 6. Metodos Estadisticos

boxplot(df$Precio, horizontal=TRUE)

boxplot(df$Unidades, horizontal=TRUE)

Agregar Columnas a la Base de Datos

# df$Subtotal <- df$ult.Costo * df$unidades

Exportar la base de datos limpia

# write.csv(df, file = "abarrotes_bd_limpia.csv",row.names = FALSE)
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