Una empresa local, registra informacion de los clientes acerca de la atencion en sus principales centros de atencion al cliente (CAC)
#Cargar datos
telefonia <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/VictorGuevaraP/Estadistica-R/master/Caso_telefon%c3%ADa.csv",
encoding = "latin1", sep = ";", stringsAsFactors = T)
head(telefonia)
cuando la representacion de la tabla tiene mas de 12 filas (otros mas de 15) no se debe presentar una tabla clasica, lo mas conveniente agrupar por intervalos. La opcion mas conocida es la regla de sturges(k=1+3.322*log(n))
library(agricolae) #(): es como si fuera el print
tabla_frecuencia_monto <- table.freq(hist(telefonia$Monto, breaks = "sturges", plot = FALSE))
tabla_frecuencia_monto
?hist
## starting httpd help server ... done
Realizar una tabla de frecuencia agrupada para la variable minutos y edad
library(agricolae) #(): es como si fuera el print
tabla_frecuencia_minutos <- table.freq(hist(telefonia$Minutos, breaks = "sturges", plot = FALSE))
tabla_frecuencia_minutos
library(agricolae) #(): es como si fuera el print
tabla_frecuencia_edad <- table.freq(hist(telefonia$Edad, breaks = "sturges", plot = FALSE))
tabla_frecuencia_edad
#
#Graficos estadisticos ##Graficos estadisticos para variables - Barras
#Graficos de barras
plot(telefonia$Género)
Recordar que cada funcion tiene argumentos que permiten adaptar o
mejorar los resultados
##Graficos de barras
plot(telefonia$Género, main="Distribucion de clientes segun su genero", xlab="Género", ylab="Frecuencia", col=c(2,"blue"))
pie(table(telefonia$Género))
Mejorar el grafico adicionando los valores, color, titulo, etc…
etiquetas <- paste(names(telefonia$Género))
pie(table(telefonia$Género), labels = etiquetas)
etiquetas <- paste(names(telefonia$Género), "/n", round(prop.table(table(telefonia$Género))*100,2), "%")
pie(prop.table(table(telefonia$Género)), labels = etiquetas)
## Realizar graficos con la libreria ggplot2 - funcion ggplot
library(ggplot2)
ggplot(data=telefonia, aes(x=Género))+
geom_bar()
library(ggplot2)
ggplot(data=telefonia, aes(y=Género))+
geom_bar()+
theme_classic()