Coursera Developing Data Products - Week 3 Assignment

library(plotly)
## Loading required package: ggplot2
## 
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout
# Generar datos aleatorios
set.seed(123)
num_data <- 20
random_numbers <- runif(num_data, min = 1, max = 100)
categories <- sample(letters[1:5], num_data, replace = TRUE)

# Crear un dataframe con los datos generados
data <- data.frame(Value = random_numbers, Category = categories)

# Crear un gráfico interactivo de dispersión (scatter plot) usando Plotly
plot <- plot_ly(data, x = ~Category, y = ~Value, type = 'scatter', mode = 'markers',
                marker = list(size = 10, color = ~Value, colorscale = 'Viridis'))

# Personalizar el diseño del gráfico
layout <- list(title = 'Gráfico de dispersión con Plotly',
               xaxis = list(title = 'Categorías'),
               yaxis = list(title = 'Valores aleatorios'))

# Combinar el gráfico y el diseño, y visualizar el gráfico interactivo
output_plot <- plot %>% layout(layout)
output_plot
library(plotly)

# Crear datos de ventas por categoría
categorias <- c('Camisas', 'Pantalones', 'Shorts')
ventas <- c(120, 90, 150)

# Crear un dataframe con los datos
datos_ventas <- data.frame(Categoria = categorias, Ventas = ventas)

# Crear un gráfico de barras con Plotly
grafico_barras <- plot_ly(datos_ventas, x = ~Categoria, y = ~Ventas, type = 'bar', 
                          marker = list(color = '#4682B4'))  # Azul como color de las barras

# Personalizar el diseño del gráfico
layout <- list(title = 'Ventas por Categoría',
               xaxis = list(title = 'Categorías'),
               yaxis = list(title = 'Ventas'))

# Combinar el gráfico y el diseño, y visualizar el gráfico interactivo
grafico_final <- grafico_barras %>% layout(layout)
grafico_final