Guia para el analisis exploratorio

Esta es una guia para realizar un análisis exploratorio. Este reporte esta realizado en Rmarkdown.

1 Titulo

Subitutlo 1

Subtitulo 2

1.0.1 Sub-subtitulo1

1.0.2 Sub-subtitulo2

Forma 2 de ver un gráfico:

knitr::include_graphics("logo_rmarkdown.png")

Forma de ver un gráfico en R, creado a partir de datos:

library(datasets)
Largo <- iris$Petal.Length
Ancho <- iris$Petal.Width
speciesID <- as.numeric(iris$Species)

plot(Largo, Ancho,
  pch = speciesID, # symbol type
  col = speciesID, # color
  xlab = "Largo de los pétalos (cm)", # x label
  ylab = "Ancho de los pétalos (cm)", # y label
  main = "Largo vs Ancho de los pétalos (IRIS dataset)"  # title
) 

Gráfico de comparación entre especies de la base de datos Iris.

Ejemplo de una tabla con formato simple:

table(iris$Species)

## 
##     setosa versicolor  virginica 
##         50         50         50

dim(iris)

## [1] 150   5

mtcars[1:5, "mpg"]

## [1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7

Ejemplo de una tabla (base de datos) con “paged”:

tabla_temporal <- data.frame(table(iris$Species))
names(tabla_temporal)[1] <- "Especies"
tabla_temporal

A continuación, podemos mostrar la base de datos Iris:

iris

1.1 Carga de datos

En esta sección, cargamos y limpiamos los datos. Podemos…

1.1.1 Dataset 1

Ejemplo del uso de la librería DT:

library(DT)
datatable(iris, options = list(pageLength = 4))

1.1.2 Dataset 2

cars

1.1.3 Dataset 3

iris

1.2 Analisis univariado

En esta seccion …. Por ejemplo, podemos utilizar las sigueintes herramientas:

Estadísticas:

• Correlación

Gráficos:

• Histogramas,
• Gráficos de barras

1.3 Analisis multivariado.

En esta parte, podemos realizar los siguientes analisis:

1. Un analisis de conglomerados.
2. Un analisis de …..

1.4 Mapa interactivo

library(leaflet)

m <- leaflet() %>%
  addTiles() %>%  # Add default OpenStreetMap map tiles
  addMarkers(lng=-77.0503836, lat=-12.0187751, popup="UNI")
m  # Print the map

1.5 Conclusiones y recomendaciones