Diagnóstico y análisis socio-empresarial del comercio autónomo en el sector alimenticio en el oriente Antioqueño.

Authors

Laura Valentina Velásquez Gómez

Danna Catalina Amézquita Borja

Published

March 10, 2024

Resumen

Este documento tiene como propósito presentar de manera adecuada un proyecto centrado en el diagnóstico y análisis socioempresarial del comercio autónomo en el sector alimenticio en el Oriente Antioqueño. Se utilizará la base de datos de empresas dedicadas al procesamiento de alimentos registradas en la Cámara de Comercio del Oriente Antioqueño (CCOA), la cual recopila información desde el año 2019 hasta el año 2023.

En el transcurso de este informe, se expondrán resultados correspondientes a variables univariadas, permitiendo así una comprensión más detallada del comportamiento de dichas variables. Estos resultados servirán como base para la formulación de un análisis multivariado en el futuro, con el fin de cumplir de manera efectiva con los objetivos propuestos en el presente documento.

Introducción

La camara de comercio regula y ofrece apoyo a diversas empresas dedicadas al sector de alimentos, entre ellas incluye a las que lo producen, procesan, comercializan y/o ofrecen cualquier tipo de servicio relacionado a esto.

Entre las regulaciones se encuentra el registro legal de estas empresas, en el que se emite una matricula o licencia de funcionamiento a operar en el que autoriza a la empresa para que empiecen a operar comercialmente, para esto la camra de comercio verifica ciertos requisitos legales y administrativos, además de recopilar la informacion financiera durante cierto periodo de tiempo, en este caso desde el 2019 al 2023.

La población que será analizada principalmente seran las personas naturales, sin embargo también se mostrará algunas diferencias y reaciones con las personas juridicás para dejar clara la diferencia en el comportamiento de estas y algunas posibles relaciones.

Marco conceptual

Marco de antecedentes

Se encontraron diversos estudios en los cuales se analizó el estado empresarial del sector alimenticio tanto en Antioquia como en Colombia en general. El primer estudio a tener en cuenta es “DIAGNÓSTICO DEL ESTADO ACTUAL DE LAS AGROINDUSTRIAS Y EMPRENDIMIENTOS DEL MUNICIPIO DE SONSÓN”, seleccionado debido a su acercamiento a los emprendimientos en uno de los municipios de Antioquia. En este se destaca la persistencia de los emprendedores locales. Se propone continuar apoyándolos con formación para formalizar sus empresas y cumplir requisitos comerciales. Se identificaron encadenamientos agroindustriales, y se sugiere reactivar industrias sin uso, como cárnicos y lácteos. A pesar de la falta del Registro INVIMA en algunas empresas, se busca asesorar para evitar futuros problemas. La pandemia no impidió la participación en formaciones virtuales y eventos presenciales con protocolos de bioseguridad. Aunque el micrositio web está en desarrollo, se espera su presentación durante este periodo de gobierno.

El segundo estudio es “Análisis del desempeño financiero de empresas innovadoras del sector Alimentos y Bebidas en Colombia”, el cual nos ayudó a comprender más a profundidad la situación financiera del sector alimenticio en Colombia y poder guiarnos activamente en el desarrollo del análisis financiero. En este se mencionan aspectos importantes, como que entre 2000 y 2008, el sector de alimentos y bebidas en Colombia experimentó un crecimiento en ventas, activos y utilidades. Las empresas innovadoras mostraron un mayor crecimiento en ventas y activos, pero tuvieron una caída en 2004, afectando las utilidades. La eficiencia de las innovadoras dependió del uso eficiente de activos, mientras que las no innovadoras se centraron en el manejo de costos. Aunque las innovadoras tuvieron un EVA promedio superior, ingresaron a una franja negativa después de 2004, mientras que las no innovadoras mantuvieron un EVA negativo constante. El EVA del sector se explicó por el rendimiento del activo neto operacional, vinculado al riesgo país. A pesar de contribuir al conocimiento financiero, el estudio tiene limitaciones en la consideración de otras características diferenciadoras en futuras investigaciones.

Marco teórico

El Oriente Antioqueño se destaca como una región prometedora para la inversión en el sector alimenticio, respaldada por diversos factores como su estratégica ubicación, crecimiento demográfico y dinamismo económico.

Desde una perspectiva social y cultural, la región exhibe una arraigada tradición culinaria, enfocada en la preferencia por productos frescos y locales. Además, la creciente conciencia sobre salud y alimentación saludable impulsa la demanda de productos orgánicos y artesanales. La población local, caracterizada por su espíritu emprendedor, muestra disposición a probar nuevas experiencias gastronómicas.

En cuanto a la dimensión poblacional, el crecimiento sostenido de la población amplía el mercado potencial para las empresas del sector alimenticio. La tendencia hacia la urbanización abre oportunidades para la distribución y comercialización de alimentos, especialmente considerando la presencia de una población joven y diversa que favorece la innovación y diversificación de la oferta.

En el ámbito político, el gobierno colombiano respalda el desarrollo del sector agroindustrial mediante políticas públicas, incentivos fiscales y programas de apoyo a las PYMES.

En el aspecto económico, la diversificación económica del Oriente Antioqueño, con un destacado sector industrial y comercial, se ve respaldada por una infraestructura vial y de transporte en constante desarrollo. El crecimiento sostenido del PIB per cápita indica un aumento del poder adquisitivo de la población.

El análisis de la fase de producción de alimentos se enfoca en identificar la demanda de productos, evaluar la rentabilidad y comparar márgenes de ganancia para determinar las áreas con mayor potencial.

El análisis integral de estos aspectos permitirá determinar la viabilidad del Comercio del Oriente Antioqueño como una atractiva opción de inversión en el sector alimenticio.

Definiciones importantes

  • Activos: Son los recursos económicos que posee una empresa, como efectivo, cuentas por cobrar, inventarios, maquinaria y equipos. Se clasifican en activos corrientes (a corto plazo) y activos no corrientes (a largo plazo).

  • Pasivos: Son las obligaciones que una empresa tiene con terceros, como proveedores, bancos, empleados y el gobierno. Representan los recursos financieros que la empresa debe a otros y que tendrá que pagar en el futuro.

  • Patrimonio: Es la diferencia entre los activos y los pasivos de una empresa. Representa el valor neto de la empresa. Se calcula como el total de activos menos el total de pasivos.

  • Utilidades: Son las ganancias que obtiene una empresa después de descontar los costos y gastos de operación. También se les conoce como beneficios o ganancias netas.

  • Sector alimenticio: Es el conjunto de actividades económicas que se relacionan con la producción, transformación, distribución y comercialización de alimentos. Abarca desde la agricultura y la ganadería hasta la industria alimentaria y el comercio minorista.

Diagnóstico inicial de variables

Variables e individuos

Dada la naturaleza de nuestro proyecto, nos enfocaremos en colaborar con individuos considerados como personas naturales, excluyendo la participación de grandes empresas, esto con el fin de llevar a cabo un análisis cuantitativo y cualitativo en simultáneo; se determinó que resultaba más factible caracterizar ciertas cualidades en las personas naturales como género o estrato social, que, en comparación con las personas jurídicas, no aplicaban o no brindaban una información categórica útil para el estudio.  

En lo concerniente a las variables, se prescindirá de aquellas que contengan información temporal como lo son cualquier tipo de fechas, así como de aquellas que simplemente reproduzcan datos ya existentes como nombre 1 y 2, apellido 1 y 2. Asimismo, se excluirán aquellas variables que posean información trivial, tal como aquellas en las que todos los individuos presenten valores nulos o aquellas con una cantidad significativa de datos faltantes.

En la tabla a continuación se muestran las variables que se utilizaran a lo largo del proyecto.

Identificador | Tipo | Descripción |

|———————|————–|———————————————————————————–|

RAZON SOCIAL | Cualitativa | Tipo de persona |
GENERO | Cualitativa | Masculino o Femenino |
EMPREN.SOCIAL | Cualitativa | Si aspira a convertise en una franquicia o no |
NACIONALIDAD | Cualitativa | Nacionalidad |
DIR.COMERCIAL | Cualitativa | Dirección donde se realiza la actividad comercial |
MUN.COMERCIAL | Cualitativa | Municipio donde se realiza la actividad comercial |
CATEGORIA | Cualitativa | Actividad comercial general |
ACTIVIDAD_ECONOMICA_PRINCIPAL | Cualitativa | Subdivición de la categoria, es más especifica con la activida |
DOS_O_MAS_ACT_ECON | Cualitativa | Si tiene dos o más actividades económicas |
CANT.MUJERES | Cuantitativa | Cantidad de mujeres que trabajan en |
ING.TAM.EMPRESARIAL | Cuantitativa | Ingresos |
UBICACION | Cualitativa | Estrato socioeconómico |
PERSONAL | Cuantitativa | Cantidad de personas en total |
ACTIVO.CORRIENTE | Cuantitativa | Activo corriente |
ACTIVO.TOTAL | Cuantitativa | Activo que incluye los activos corriente, no corriente, fijo, valorizado y otros. |
PASIVO.TOTAL | Cuantitativa | Pasivo que incluye el pasivo a largo plazo y el corriente. |
PATRIMONIO | Cuantitativa | Patrimonio |
PASIVO+PATRIM | Cuantitativa | La suma del patrimonio y el pasivo total |
ING.OPERACIONES | Cuantitativa | Ingresos que dejan las operaciones |
GAS.OPERACIONALES | Cuantitativa | Gastos operacionales |
GAS.NO.OPERAC | Cuantitativa | Gastos adiciones sin incluir los impuestos |
COS.VEN | Cuantitativa | Costo total |
GAS.IMP | Cuantitativa | Gastos en impuestos |
UTIL.OPERACIONAL | Cuantitativa | Utilidad operacional |
UTIL.NETA | Cuantitativa | Utilidad neta |
CANT.EST.BD | Cualitativa | Cantidad de establecimientos físicos |
ACTI 2019 | Cuantitativa | Activos del 2019 |
ACTI 2020 | Cuantitativa | Activos del 2020 |
ACTI 2021 | Cuantitativa | Activos del 2021 |
ACTI 2022 | Cuantitativa | Activos del 2022 |
ACTI 2023 | Cuantitativa | Activos del 2023 |

Resumen comportamiento variables

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# Seleccionamos el archivo CSV 

ruta_archivo <- file.choose()



# Carga el archivo CSV

datos <- read.csv(ruta_archivo, sep = ";")

Tabla con los primeros individuos

RAZON_SOCIAL GENERO EMPREN-SOCIAL NACIONALIDAD DIR-COMERCIAL MUN-COMERCIAL CATEGORIA ACTIVIDAD_ECONOMICA_PRINCIPAL DOS_O_MAS_ACT_ECON CANT-MUJERES CANT-MUJERES-CAR-DIR PORCENT-PART-MUJ ING-TAM-EMPRESARIAL ESTRATO PERSONAL ACTIVO-CORRIENTE ACTIVO-NO-CORRIENTE ACTIVO-TOTAL PASIVO-CORRIENTE PASIVO-LRG-PLAZO PASIVO-TOTAL PATRIMONIO PASIVO+PATRIM ING-OPERACIONES ING-NO-OPERACIONALES GAS-OPERACIONALES GAS-NO-OPERAC COS-VEN GAS-IMP UTIL-OPERACIONAL UTIL-NETA CANT-EST-BD ACTIV_2019 ACTIV_2020 ACTIV_2021 ACTIV_2022 ACTIV_2023
NATURAL F N COLOMBIANA URBANO 05674-SAN VICENTE FERRER AGROPECUARIA AGRICULTURA DOS_O_MAS 0 0 0 72.850.000,00 6 0 3.000.000,00 0 3.000.000,00 0 0 0 3.000.000,00 3.000.000,00 72.850.000,00 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 3.000.000,00 3.000.000,00 3.000.000,00
JURIDICA N/A N N/A RURAL 05318-GUARNE AGROPECUARIA AGRICULTURA DOS_O_MAS 0 1 67 0 6 0 45.000.000,00 0 45.000.000,00 0 0 0 45.000.000,00 45.000.000,00 0 0 0 0 0 0 0 0 N/A 0 0 0 0 45.000.000,00
JURIDICA N/A N N/A URBANO 05318-GUARNE AGROPECUARIA AGRICULTURA DOS_O_MAS 1 0 0 0 1 4 1.861.528.809,00 757.378.707,00 2.618.907.516,00 89.558.669,00 3.458.640.558,00 3.548.199.227,00 -929.291.711,00 2.618.907.516,00 0 1.284,00 914.712.722,00 57.575.144,00 0 0 -972.286.582,00 -972.286.582,00 N/A 0 0 200.000.000,00 1.132.046.196,00 2.618.907.516,00
JURIDICA N/A N N/A URBANO 05607-EL RETIRO AGROPECUARIA AGRICULTURA DOS_O_MAS 3 1 90 601.391.125,00 6 3 639.061.000,00 0 639.061.000,00 502.500.000,00 0 502.500.000,00 136.561.000,00 639.061.000,00 601.391.125,00 130.740,00 433.449.000,00 49.892.000,00 65.901.874,00 0 0 0 N/A 462.690.000,00 515.642.000,00 589.890.442,00 571.723.175,00 639.061.000,00
JURIDICA N/A N N/A RURAL 05318-GUARNE AGROPECUARIA AGRICULTURA DOS_O_MAS 0 0 60 0 1 0 10.000.000,00 0 10.000.000,00 0 0 0 10.000.000,00 10.000.000,00 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 10.000.000,00
NATURAL F S COLOMBIANA RURAL 05148-CARMEN DE VIBORAL AGROPECUARIA AGRICULTURA DOS_O_MAS 0 0 0 0 5 0 2.000.000,00 0 2.000.000,00 0 0 0 2.000.000,00 2.000.000,00 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2.000.000,00

Resumen Básico de las variables

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library(plotly)
library(readxl)
library(dplyr)

Attaching package: 'dplyr'
The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag
The following objects are masked from 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union
Ver código 
# Desactivar notación científica
options(scipen = 999)

# Especifica la ruta del archivo Excel
archivo_excel <- "C:/Users/catam/OneDrive/Escritorio/catval.xlsx"

# Leer los datos desde Excel sin especificar col_types
datos <- read_excel(archivo_excel)

# Función para limpiar y convertir las columnas a numéricas
clean_and_convert <- function(df) {
  df[] <- lapply(df, function(column) {
    if (is.character(column)) {
      column <- gsub(",", "", column) # Eliminar comas
      column <- gsub(" ", "", column) # Eliminar espacios
      column <- as.numeric(column)    # Convertir a numérico
    }
    return(column)
  })
  return(df)
}

# Aplicar la función a las columnas numéricas
# Identifica las columnas que deberían ser numéricas (aquí se asume que las columnas de la 14 a la 37 deberían ser numéricas)
columnas_numericas <- c(14,17:37)
datos[, columnas_numericas] <- clean_and_convert(datos[, columnas_numericas])
Ver código 
# COLUMNAS QUE NECESITAMOS CONVERTIR A CATEGORÍAS:

datos$`CANT-EST-BD` <- as.factor(datos$`CANT-EST-BD`)
datos$GENERO <- as.factor(datos$GENERO)
datos$RAZON_SOCIAL <- as.factor(datos$RAZON_SOCIAL)
datos$`EMPREN-SOCIAL` <- as.factor(datos$`EMPREN-SOCIAL`)
datos$NACIONALIDAD<- as.factor(datos$NACIONALIDAD)
datos$`DIR-COMERCIAL` <- as.factor(datos$`DIR-COMERCIAL`)
datos$`MUN-COMERCIAL` <- as.factor(datos$`MUN-COMERCIAL`)
datos$CATEGORIA <- as.factor(datos$CATEGORIA)
datos$ACTIVIDAD_ECONOMICA_PRINCIPAL <- as.factor(datos$ACTIVIDAD_ECONOMICA_PRINCIPAL)
datos$DOS_O_MAS_ACT_ECON <- as.factor(datos$DOS_O_MAS_ACT_ECON)
datos$`CANT-MUJERES` <- as.factor(datos$`CANT-MUJERES`)
datos$`CANT-MUJERES-CAR-DIR` <- as.factor(datos$`CANT-MUJERES-CAR-DIR`)
datos$`PORCENT-PART-MUJ` <- as.factor(datos$`PORCENT-PART-MUJ`)
datos$ESTRATO <- as.factor(datos$ESTRATO)
datos$PERSONAL <- as.factor(datos$PERSONAL)


# Muestra el resumen de los datos importados
summary(datos)
   RAZON_SOCIAL GENERO    EMPREN-SOCIAL       NACIONALIDAD DIR-COMERCIAL
 JURIDICA:199   F  :286   N:737         ALEMANA     :  1   RURAL :195   
 NATURAL :594   M  :308   S: 56         COLOMBIANA  :587   URBANO:598   
                N/A:199                 FRANCESA    :  1                
                                        GUATEMANTECA:  1                
                                        N/A         :199                
                                        VENEZOLANA  :  4                
                                                                        
                   MUN-COMERCIAL                               CATEGORIA  
 05615 - RIONEGRO         :223   ELABORACION DE PRODUCTOS DE CONSUMO:630  
 05440 - MARINILLA        : 94   HOTELERÍA Y TURISMO                : 77  
 05318 - GUARNE           : 77   COMERCIO                           : 48  
 05148 - CARMEN DE VIBORAL: 76   AGROPECUARIA                       : 19  
 05376 - LA CEJA          : 74   RECREACION                         :  7  
 05607 - EL RETIRO        : 33   INVESTIGACION                      :  3  
 (Other)                  :216   (Other)                            :  9  
        ACTIVIDAD_ECONOMICA_PRINCIPAL                        DOS_O_MAS_ACT_ECON
 ELABORACION PANADERIA :261           DOS O MÁS ACTIVIDADES ECONOMICAS:525     
 PRODUCTOS ALIMENTICIOS: 84           N/A                             :268     
 PROCESADOS ANIMALES   : 83                                                    
 ELABORACION DE COMIDA : 60                                                    
 EXPENDIO DE COMIDAS   : 38                                                    
 POR MENOR             : 36                                                    
 (Other)               :231                                                    
    CANT-EST-BD   CANT-MUJERES CANT-MUJERES-CAR-DIR PORCENT-PART-MUJ
 cero     :141   0      :547   0      :708          0      :704     
 dos_o_mas: 24   1      :112   1      : 60          100    : 28     
 uno      :628   2      : 53   2      : 11          50     : 17     
                 3      : 28   3      :  5          1      :  7     
                 4      : 12   4      :  4          60     :  5     
                 5      :  6   5      :  3          30     :  4     
                 (Other): 35   (Other):  2          (Other): 28     
 ING-TAM-EMPRESARIAL    ESTRATO    PERSONAL   ACTIVO-CORRIENTE     
 Min.   :           0   1:496   0      :454   Min.   :          0  
 1st Qu.:           1   2: 20   1      :118   1st Qu.:    1950000  
 Median :    12000000   3: 11   2      : 73   Median :    5000000  
 Mean   :   925095888   4: 22   3      : 37   Mean   :  221088078  
 3rd Qu.:    60000000   5:162   4      : 25   3rd Qu.:   13415870  
 Max.   :188173212000   6: 82   5      : 20   Max.   :45846364000  
                                (Other): 66                        
 ACTIVO-NO-CORRIENTE     ACTIVO-TOTAL          PASIVO-CORRIENTE      
 Min.   :           0   Min.   :           0   Min.   :           0  
 1st Qu.:           0   1st Qu.:     2100000   1st Qu.:           0  
 Median :           0   Median :     5500000   Median :           0  
 Mean   :   526817359   Mean   :   747920724   Mean   :   277429720  
 3rd Qu.:           0   3rd Qu.:    15010000   3rd Qu.:           0  
 Max.   :341101547000   Max.   :386947911000   Max.   :139537308000  
                                                                     
 PASIVO-LRG-PLAZO        PASIVO-TOTAL            PATRIMONIO          
 Min.   :           0   Min.   :           0   Min.   :  -929291711  
 1st Qu.:           0   1st Qu.:           0   1st Qu.:     1600000  
 Median :           0   Median :           0   Median :     4500000  
 Mean   :   234771833   Mean   :   512206145   Mean   :   235707336  
 3rd Qu.:           0   3rd Qu.:           0   3rd Qu.:    12560000  
 Max.   :140334116000   Max.   :279871424000   Max.   :107076487000  
                                                                     
 PASIVO+PATRIM          ING-OPERACIONES        ING-NO-OPERACIONALES
 Min.   :           0   Min.   :           0   Min.   :         0  
 1st Qu.:     2100000   1st Qu.:           1   1st Qu.:         0  
 Median :     5375000   Median :    12000000   Median :         0  
 Mean   :   747794621   Mean   :   925095888   Mean   :   7869396  
 3rd Qu.:    15010000   3rd Qu.:    60000000   3rd Qu.:         0  
 Max.   :386947911000   Max.   :188173212000   Max.   :1548471000  
                                                                   
 GAS-OPERACIONALES     GAS-NO-OPERAC           COS-VEN            
 Min.   :  -50439000   Min.   :-402723000   Min.   : -3704547000  
 1st Qu.:          0   1st Qu.:         0   1st Qu.:           0  
 Median :          0   Median :         0   Median :           0  
 Mean   :  122804722   Mean   :  15150428   Mean   :   697551736  
 3rd Qu.:          0   3rd Qu.:         0   3rd Qu.:           0  
 Max.   :21148524146   Max.   :3256925000   Max.   :185624779000  
                                                                  
    GAS-IMP           UTIL-OPERACIONAL       UTIL-NETA          
 Min.   :         0   Min.   :-972286582   Min.   :-1563062000  
 1st Qu.:         0   1st Qu.:         0   1st Qu.:          0  
 Median :         0   Median :         0   Median :          0  
 Mean   :   6646098   Mean   :  16827244   Mean   :    2531860  
 3rd Qu.:         0   3rd Qu.:         0   3rd Qu.:          0  
 Max.   :1649028000   Max.   :3656830739   Max.   : 1713918000  
                                                                
   ACTIV_2019           ACTIV_2020            ACTIV_2021         
 Min.   :         0   Min.   :          0   Min.   :          0  
 1st Qu.:         0   1st Qu.:          0   1st Qu.:          0  
 Median :         0   Median :          0   Median :    1700000  
 Mean   :  77282965   Mean   :  159579975   Mean   :  195138061  
 3rd Qu.:   2610000   3rd Qu.:    5000000   3rd Qu.:    9054000  
 Max.   :8664805786   Max.   :31332606000   Max.   :29068555000  
                                                                 
   ACTIV_2022             ACTIV_2023          
 Min.   :           0   Min.   :           0  
 1st Qu.:      600000   1st Qu.:     2010000  
 Median :     3100000   Median :     5375000  
 Mean   :   392384069   Mean   :   747820011  
 3rd Qu.:    10800000   3rd Qu.:    15010000  
 Max.   :122291864000   Max.   :386947911000

#Analisis Univariado

Histogramas sobre variables cualitativas

Ver código 
fig <- plot_ly(datos, x=~RAZON_SOCIAL, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "RAZON SOCIAL",

                      xaxis=list((title="Actividad")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig

En razón social en la base de datos original se encontraban los normbres particulares de cada empresa que recibia una matricula, esto lo cambiamos por personas naturales o personas juridicas para poder hacer un analisis adecuado, este se hizo dependiendo de si el nombre terminaba en S.A.S o no.

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fig <- plot_ly(datos, x=~GENERO, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "GÉNERO",

                      xaxis=list((title="Actividad")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig
Ver código 
fig <- plot_ly(datos, x=~NACIONALIDAD, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "NACIONALIDAD",

                      xaxis=list((title="Actividad")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig

Como se puede notar la cantidad de individuos que tiene N/A es exactamente la misma que las personas juridicas tanto en la gráfica de genero como en la de nacionalidad.

Ver código 
fig <- plot_ly(datos, x=~`MUN-COMERCIAL`, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "MUNICIPIO COMERCIAL",

                      xaxis=list((title="Actividad")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig
Ver código 
fig <- plot_ly(datos, x=~`DIR-COMERCIAL`, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "DIRECCIÓN COMERCIAL",

                      xaxis=list((title="Actividad")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig
Ver código 
fig <- plot_ly(datos, x=~ESTRATO, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "ESTRATO",

                      xaxis=list((title="Actividad")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig

En esta variable cambiamos las direcciones exactas de los lugares por si estaban en una zona rural o urbana, para realizar esto nos guiamos de mapas, las iniciales de las dirrecciones entre otros, además en la grafica de los municipios se puede notas que hay una gran concentración de estos locales en… y notamos que hay también más empresas de este tipo en las zonas urbanas.

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fig <- plot_ly(datos, x=~CATEGORIA, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "CATEGORIA",

                      xaxis=list((title="Actividad")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig

Generamos esta nueva variable condicionada por las letras que aparecen al comienzo de cada CIIU, indican el tipo general de cada empresa, para analizar mejor y no solo un numero le pusimos estos nombres.

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fig <- plot_ly(datos, x=~DOS_O_MAS_ACT_ECON, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "DOS O MÁS ACTIVIDADES ECONÓMICAS",

                      xaxis=list((title="Actividad")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~ACTIVIDAD_ECONOMICA_PRINCIPAL, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "ACTIVIDAD ECONÓMICA PRINCIPAL",

                      xaxis=list((title="Actividad")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig

Dentro de las categorias grandes hay otras que detallan mejor cada actividad economica de cada empresa, hay algunas que tienen más de una actividad principal ya que realizan diferentes actividades que les genran ingresos a estas empresas y tienen que declarar esto adecuadamente.

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fig <- plot_ly(datos, x=~PERSONAL, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "PERSONAL",

                      xaxis=list((title="Personal")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig

Como podemos notar una gran cantidad de empresas tienen como personal en 0, esto se puede dar dado a que muchas de estas pueden ser emprendimientos unipersonales (una sola persona es responsable de todas las desciciones, operaciones y en general de toda la administración del negocio).

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fig <- plot_ly(datos, x=~`CANT-MUJERES`, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "CANTIDAD DE MUJERES",

                      xaxis=list((title="A")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`CANT-MUJERES-CAR-DIR`, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "MUJERES EN CARGOS DIRECTIVOS",

                      xaxis=list((title="Cantidad de mujeres")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`PORCENT-PART-MUJ`, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "PORCENTAJE DE PARTICIPACIÓN FEMENINA",

                      xaxis=list((title="% Participación")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`EMPREN-SOCIAL`, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "ASPIRA O NO A FRANQUICIA",

                      xaxis=list((title="Franquiciado")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`CANT-EST-BD`, type='histogram')

fig <- fig %>% layout(title = "ESTABLECIMIENTOS FÍSICOS",

                      xaxis=list((title="Actividad")),

                      yaxis=list(title='Frec. abs.'))

fig

Diagramas sobre variables cuantitativas

Ver código 
fig <- plot_ly(datos, x=~`ING-TAM-EMPRESARIAL`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "INGRESO DE TAMAÑO EMPRESARIAL", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`ACTIVO-TOTAL`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "ACTIVO TOTAL", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
Ver código 
fig <- plot_ly(datos, x=~`ACTIVO-CORRIENTE`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "ACTIVO CORRIENTE", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
Ver código 
fig <- plot_ly(datos, x=~`PASIVO-TOTAL`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "PASIVO TOTAL", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
Ver código 
fig <- plot_ly(datos, x=~PATRIMONIO, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "PATRIMONIO", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
Ver código 
fig <- plot_ly(datos, x=~`PASIVO+PATRIM`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "PASIVO + PATRIMONIO", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
Ver código 
fig <- plot_ly(datos, x=~`ING-OPERACIONES`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "INGRESOS OPERACIONALES", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`GAS-OPERACIONALES`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "GASTOS OPERACIONALES", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
Ver código 
fig <- plot_ly(datos, x=~`GAS-NO-OPERAC`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "GASTOS NO OPERACIONALES", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`COS-VEN`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "GANANCIA", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`GAS-IMP`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "GASTO EN IMPUESTOS", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`UTIL-OPERACIONAL`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "UTILIDAD OPERACIONAL", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`UTIL-NETA`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "UTILIDAD NETA", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`ACTIV_2019`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "ACTIVOS 2019", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`ACTIV_2020`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "ACTIVOS 2020", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`ACTIV_2021`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "ACTIVOS 2021", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`ACTIV_2022`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "ACTIVOS 2022", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig
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fig <- plot_ly(datos, x=~`ACTIV_2023`, type='violin', 

               box=list(visible=T),

               meanline=list(visible=T))

fig <- fig %>% layout(title = "ACTIVOS 2023", 

                      yaxis=list(title = "", zeroline=F))

fig

Análisis bivariado

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#matriz varianza y covarianza muestral
kable(var(datos[,c(14,17:37)]), digits=2)
ING-TAM-EMPRESARIAL ACTIVO-CORRIENTE ACTIVO-NO-CORRIENTE ACTIVO-TOTAL PASIVO-CORRIENTE PASIVO-LRG-PLAZO PASIVO-TOTAL PATRIMONIO PASIVO+PATRIM ING-OPERACIONES ING-NO-OPERACIONALES GAS-OPERACIONALES GAS-NO-OPERAC COS-VEN GAS-IMP UTIL-OPERACIONAL UTIL-NETA ACTIV_2019 ACTIV_2020 ACTIV_2021 ACTIV_2022 ACTIV_2023
ING-TAM-EMPRESARIAL 64735895186174009344 15008507138948474880 83168712069902467072 98177205597881434112 35989281001290452992 35154265249272123392 71143542042862239744 27033670199599673344 98177322402917826560 64735895186174009344 548174685692319232 3599557459705636352 1032114012092825728 59629800400208863232 501427656513178432 527487226856643072 -148236767722115072 793188614321470848 4838569455065014272 5514821879526236160 35342437410950443008 98177263102504550400
ACTIVO-CORRIENTE 15008507138948474880 4095487420002329088 20304263168643305472 24399747250540597248 8837563091497023488 8580318579728352256 17417880661982418944 6981868178324342784 24399762539439284224 15008507138948474880 109868937444631840 576110178902772992 260470565625759424 13829224006686199808 116151868423224032 113140110529182576 -60596805361934472 343869856701501376 1535907693018906368 1739302341467734272 9016332411583104000 24399756877403639808
ACTIVO-NO-CORRIENTE 83168712069902467072 20304263168643305472 147184950878084120586 167489206040208539658 60492522783124914176 60678755362957279232 121171275724455641098 46317934132058251264 167489272557551812618 83168712069902467072 624155123234310016 591859124948370304 1446694291108218624 81735485344319324160 722560705339705856 97270132010325536 -657540447173727616 118149167190412112 831141934418011520 1570516177181175040 53588703896673116160 167489259163454701578
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Ver código 
#matriz de varianzas y covarianzas poblacional
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COS-VEN 59554605191633567744 13811784884357466112 81632414114376925184 95444188638044504064 35037976330987192320 34360966099693375488 69398939227611955200 26045254446088159232 95444276601693503498 59554605191633567744 501794084231917504 2473705937638964224 979759310011621504 56493775137190854656 472882342264649920 431450052338086400 -185788727311017440 445247750908815040 3755073278675521536 4341889501003958784 33571946827146313728 95444224212932444160
GAS-IMP 500795339165746944 116005396962412912 721649531688583936 837654830402120832 304359430344961664 300140280653357056 604499680480282624 233155198064144672 837655668497720576 500795339165746944 4440482408398533 20946127947109580 8263870377344272 472882342264649920 4849456870994958 5691714524251682 -726034275954635 10259850686508052 23734292280932160 30093527633534704 285088091222406848 837655499750838272
UTIL-OPERACIONAL 526822047503734272 112997436997619936 97147471062014912 210144649486620288 84275735139020224 58456990954351160 142732649580850832 67412109545549952 210146771459366848 526822047503734272 5852938405761286 79549334829772512 6145128884131491 431450052338086400 5691714524251682 32570515698947324 14196880259993876 37532727094532728 111592820562707504 121347660076644896 160838082371429376 210145198237546848
UTIL-NETA -148049836110863968 -60520390727177936 -656711266281957504 -717231692249910784 -254561020387483936 -265829246235385344 -520390277492983040 -196841402999568704 -717231372973773952 -148049836110863968 1409846671960618 36391244127383224 -7129564394170284 -185788727311017440 -726034275954635 14196880259993876 14792213867115886 10692217405622230 28073662704330144 23501907317354924 -205192742523716832 -717231521671697664
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ACTIV_2023 98053458231000760320 24368987953220280320 167278049504988823552 191647026141110534144 69242682025635471360 69171755966324178944 138414434567949615104 53232596969631760384 191647120443760115722 98053458231000760320 733099103590440576 1166506036505419008 1705013365504511744 95444224212932444160 837655499750838272 210145198237546848 -717231521671697664 461442876987243520 2364078155998122496 3305661056782542336 62526122455050600458 191647102361622216704
Ver código 
#matriz de correlaciones
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ING-TAM-EMPRESARIAL ACTIVO-CORRIENTE ACTIVO-NO-CORRIENTE ACTIVO-TOTAL PASIVO-CORRIENTE PASIVO-LRG-PLAZO PASIVO-TOTAL PATRIMONIO PASIVO+PATRIM ING-OPERACIONES ING-NO-OPERACIONALES GAS-OPERACIONALES GAS-NO-OPERAC COS-VEN GAS-IMP UTIL-OPERACIONAL UTIL-NETA ACTIV_2019 ACTIV_2020 ACTIV_2021 ACTIV_2022 ACTIV_2023
ING-TAM-EMPRESARIAL 1.00 0.92 0.85 0.88 0.89 0.87 0.88 0.86 0.88 1.00 0.83 0.43 0.82 0.99 0.89 0.36 -0.15 0.18 0.43 0.47 0.94 0.88
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PASIVO-CORRIENTE 0.89 0.87 0.99 1.00 1.00 1.00 1.00 0.98 1.00 0.89 0.66 0.10 0.80 0.93 0.87 0.09 -0.42 0.03 0.13 0.17 0.97 1.00
PASIVO-LRG-PLAZO 0.87 0.85 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.98 1.00 0.87 0.64 0.07 0.78 0.91 0.86 0.06 -0.44 0.02 0.08 0.12 0.95 1.00
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PATRIMONIO 0.86 0.89 0.98 0.99 0.98 0.98 0.98 1.00 0.99 0.86 0.61 0.06 0.76 0.89 0.86 0.10 -0.42 0.15 0.16 0.21 0.97 0.99
PASIVO+PATRIM 0.88 0.87 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.99 1.00 0.88 0.64 0.08 0.79 0.92 0.87 0.08 -0.43 0.06 0.12 0.16 0.97 1.00
ING-OPERACIONES 1.00 0.92 0.85 0.88 0.89 0.87 0.88 0.86 0.88 1.00 0.83 0.43 0.82 0.99 0.89 0.36 -0.15 0.18 0.43 0.47 0.94 0.88
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Conclusiones

  • El sector alimenticio predominante en el conjunto de datos son las panaderías y restaurantes, adicionalmente el municipio con más cantidad de emprendedores individuales es rionegro. Esto indica que existe una alta demanda de productos alimenticios en la región.
  • Los emprendedores individuales cuentan en promedio con 1 empleado y un patrimonio de 7,8 millones de pesos. Además de tener un bajo nivel de endeudamiento, con un pasivo total promedio de 1,5 millones de pesos.
  • Las empresas son rentables, con una utilidad neta promedio de 1,6 millones de pesos.

Planteamiento del problema

Considerando los aspectos sociales, culturales, poblacionales, políticos, económicos y éticos: ¿Es el comercio del Oriente Antioqueño una buena opción de inversión en el sector alimenticio si se desea invertir en una empresa en nacimiento o crecimiento?¿Se puede confiar en el progreso de los proyectos que se han ido consolidando y construyendo en los últimos 5 años?

Objetivos

General

Analizar la fase de producción de alimentos gestionada por emprendedores individuales para identificar las oportunidades de inversión con mayor relevancia en el Oriente Antioqueño. Este análisis se basará en los datos recopilados durante los últimos cuatro años.

Específicos

  1. Identificar los tipos de alimentos con mayor demanda y potencial de crecimiento en la región.

  2. Evaluar la rentabilidad y viabilidad económica de las actividades comerciales individuales en el sector alimentario.

  3. Establecer comparativas entre los márgenes de ganancia y retorno de inversión de los diferentes campos del sector alimenticio.

Justificación

El principal propósito de este proyecto es la observación y el análisis de una base de datos para relacionar y procesar información (considerada valiosa), mientras que se busca una solución u optimización de alguna técnica empleada ,que no se haya contemplado disponer en el contexto de las variables implicadas. Se investigó la base de datos de las empresas que se dedican a procesar alimentos registradas en la Cámara de Comercio del Oriente Antioqueño (CCOA) en pro del análisis empresarial previo y a futuro del cómo podían surgir, potencializarse o verse afectadas por diversos factores todas aquellas personas naturales registradas que cuentan con algún tipo de vínculo empresarial o que refieren emprendimientos propios; esto con el propósito de hallar patrones en las pérdidas y ganancias, en la ubicación geográfica de su negocio, ingresos, tipos de activos y pasivos que poseen, entre otros, para luego tratar de relacionar o descartar la relación que existe entre sí.

Adicionalmente, es importante resaltar que se realizó un estudio con esta base de datos específica, ya que toma variables tanto cuantitativas como cualitativas relacionadas con actividades económicas y factores que las rodean, y que, a su vez, resultaron mutuamente interesantes para trabajar, pues al tratar asuntos económicos de la mano de más características importantes financieras o no financieras, se logre evidenciar particularmente una tendencia a dependencia y significancia o imparcialidad y despreciabilidad.

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