1. Introducción
El objetivo de este análisis es construir y visualizar un árbol de
decisiones que ayude a “El Mercader de Venecia” a tomar decisiones
estratégicas para expandirse a tres municipios del estado de Hidalgo:
Huichapan, Tecozautla y Nopala.
# Cargamos paquetes necesarios y limpiamos la memoria
rm(list = ls()) # Remueve trabajos previos
# Cargar librerías necesarias
pacman::p_load(RSQLite, DBI, rpart, rpart.plot,
tidyr, janitor, dplyr, ggplot2)
# Quitar notación científica
options(scipen=999)
1.1 Leer la ruta del archivo
# Ruta a la base de datos
db_path <- "arbol_decisiones_expansion.db"
# Establecer la conexión
con <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), db_path)
# Imprimir conexión (se llama con)
con
## <SQLiteConnection>
## Path: C:\Users\josem\OneDrive\Documentos\ITECHU\Semestre 7\Analisis de datos\Rstudio analisis de datos\tema 4\arbol_decisiones_expansion.db
## Extensions: TRUE
1.2 Obtener lista de tablas disponibles en la base
SELECT name
FROM sqlite_master
WHERE type = "table";
3 records
| Mercados |
| Opciones_Estratégicas |
| Estudios_Mercado |
2. Exploración del contenido de las tablas
2.1 Tabla Estudios de Mercado
SELECT *
FROM Estudios_Mercado
LIMIT 5;
4 records
| 1 |
1 |
Estudio de Demanda en Huichapan |
Se espera un crecimiento moderado con una tendencia
favorable a la expansión. |
2023-05-01 |
| 2 |
2 |
Análisis de Competencia en Tecozautla |
Alta competencia local, requiere una estrategia
diferenciada para el éxito. |
2023-06-15 |
| 3 |
3 |
Estudio de Población en Nopala |
Mercado pequeño pero con baja competencia, alta
probabilidad de éxito. |
2023-07-20 |
| 4 |
4 |
Estudio de Potencial en Tequisquiapan |
Por determinar |
2024-11-30 |
2.2 Tabla Mercados
SELECT *
FROM Mercados
LIMIT 5;
4 records
| 1 |
Huichapan |
50000 |
Media |
1500000 |
0.65 |
| 2 |
Tecozautla |
35000 |
Alta |
1000000 |
0.55 |
| 3 |
Nopala |
25000 |
Baja |
750000 |
0.75 |
| 4 |
Tequisquiapan |
40000 |
Media |
1200000 |
0.60 |
2.3 Tabla Opciones Estratégicas
SELECT *
FROM Opciones_Estratégicas
LIMIT 5;
5 records
| 1 |
1 |
Expansión Total |
2000000 |
3000000 |
0.70 |
| 2 |
1 |
Alianza Estratégica |
1000000 |
2000000 |
0.65 |
| 3 |
1 |
Expansión Parcial |
1200000 |
2500000 |
0.60 |
| 4 |
2 |
Expansión Total |
1500000 |
2500000 |
0.60 |
| 5 |
2 |
Alianza Estratégica |
800000 |
1800000 |
0.55 |
3 Manejo de tablas con SQL
3.1 Unión de dos tablas con SQL
-- Vamos a unir dos tablas: Estudios de Mercado y Mercados a partir
-- de la columnna Mercado_ID
-- Se usan alias de las tablas con función AS
SELECT estudios_mercado.*, mercado.*
FROM Estudios_Mercado AS estudios_mercado
INNER JOIN Mercados AS mercado
ON estudios_mercado.Mercado_ID = mercado.Mercado_ID;
-- La última línea menciona el nombre de las columnas que se parecen
-- Para acceder a una columna en R se usa $, en SQL se usa .
4 records
| 1 |
1 |
Estudio de Demanda en Huichapan |
Se espera un crecimiento moderado con una tendencia
favorable a la expansión. |
2023-05-01 |
1 |
Huichapan |
50000 |
Media |
1500000 |
0.65 |
| 2 |
2 |
Análisis de Competencia en Tecozautla |
Alta competencia local, requiere una estrategia
diferenciada para el éxito. |
2023-06-15 |
2 |
Tecozautla |
35000 |
Alta |
1000000 |
0.55 |
| 3 |
3 |
Estudio de Población en Nopala |
Mercado pequeño pero con baja competencia, alta
probabilidad de éxito. |
2023-07-20 |
3 |
Nopala |
25000 |
Baja |
750000 |
0.75 |
| 4 |
4 |
Estudio de Potencial en Tequisquiapan |
Por determinar |
2024-11-30 |
4 |
Tequisquiapan |
40000 |
Media |
1200000 |
0.60 |
3.2 Consulta cruzada de tablas
-- Unir tablas Estudios_Mercado con Mercados, usando columna Mercado_ID
-- Filtrar para columna Nombre_Mercado == "Nopala"
SELECT estudios_mercado.*, mercado.*
FROM Estudios_Mercado AS estudios_mercado
INNER JOIN Mercados AS mercado
ON estudios_mercado.Mercado_ID = mercado.Mercado_ID
WHERE mercado.Nombre_Mercado = "Nopala";
1 records
| 3 |
3 |
Estudio de Población en Nopala |
Mercado pequeño pero con baja competencia, alta
probabilidad de éxito. |
2023-07-20 |
3 |
Nopala |
25000 |
Baja |
750000 |
0.75 |
4. Exploración de columnas en una tabla
4.1 Columnas de tabla Estudios de Mercado
-- Similar a función str() en R
-- Información necesaria para realizar nuevos registros
PRAGMA table_info(Estudios_Mercado);
5 records
| 0 |
Estudio_ID |
INTEGER |
0 |
NA |
1 |
| 1 |
Mercado_ID |
INTEGER |
0 |
NA |
0 |
| 2 |
Descripción |
TEXT |
0 |
NA |
0 |
| 3 |
Resultados |
TEXT |
0 |
NA |
0 |
| 4 |
Fecha_Estudio |
DATE |
0 |
NA |
0 |
5. Vista previa de los datos en R
# Ejemplo de programación en R
# Guardar lista de tablas en un objeto llamado tables
# Vamos a leer las tablas completas porque no son muy grandes
tables <- dbGetQuery(con, "SELECT name FROM sqlite_master WHERE type = 'table';")$name
# Loop para tener vista previa el contenido de cada tabla
for (table in tables){
my_query <- paste("SELECT * FROM", table, "LIMIT 5")
data_table <- dbGetQuery(con, my_query)
print(data_table)
}
## Mercado_ID Nombre_Mercado Tamaño_Mercado Competencia Costo_Entrada
## 1 1 Huichapan 50000 Media 1500000
## 2 2 Tecozautla 35000 Alta 1000000
## 3 3 Nopala 25000 Baja 750000
## 4 4 Tequisquiapan 40000 Media 1200000
## Probabilidad_Éxito
## 1 0.65
## 2 0.55
## 3 0.75
## 4 0.60
## Opción_ID Mercado_ID Nombre_Opción Costo_Opción Beneficio_Estimado
## 1 1 1 Expansión Total 2000000 3000000
## 2 2 1 Alianza Estratégica 1000000 2000000
## 3 3 1 Expansión Parcial 1200000 2500000
## 4 4 2 Expansión Total 1500000 2500000
## 5 5 2 Alianza Estratégica 800000 1800000
## Probabilidad_Éxito_Opción
## 1 0.70
## 2 0.65
## 3 0.60
## 4 0.60
## 5 0.55
## Estudio_ID Mercado_ID Descripción
## 1 1 1 Estudio de Demanda en Huichapan
## 2 2 2 Análisis de Competencia en Tecozautla
## 3 3 3 Estudio de Población en Nopala
## 4 4 4 Estudio de Potencial en Tequisquiapan
## Resultados
## 1 Se espera un crecimiento moderado con una tendencia favorable a la expansión.
## 2 Alta competencia local, requiere una estrategia diferenciada para el éxito.
## 3 Mercado pequeño pero con baja competencia, alta probabilidad de éxito.
## 4 Por determinar
## Fecha_Estudio
## 1 2023-05-01
## 2 2023-06-15
## 3 2023-07-20
## 4 2024-11-30
6. Cargar los datos de las tablas
# Con esto las tablas ya están por separado como objetos en R
mercados <- dbGetQuery(con, "SELECT * FROM Mercados")
opciones <- dbGetQuery(con, "SELECT * FROM Opciones_Estratégicas")
estudios <- dbGetQuery(con, "SELECT * FROM Estudios_Mercado")
# Imprimir tablas
mercados
## Mercado_ID Nombre_Mercado Tamaño_Mercado Competencia Costo_Entrada
## 1 1 Huichapan 50000 Media 1500000
## 2 2 Tecozautla 35000 Alta 1000000
## 3 3 Nopala 25000 Baja 750000
## 4 4 Tequisquiapan 40000 Media 1200000
## Probabilidad_Éxito
## 1 0.65
## 2 0.55
## 3 0.75
## 4 0.60
opciones
## Opción_ID Mercado_ID Nombre_Opción Costo_Opción Beneficio_Estimado
## 1 1 1 Expansión Total 2000000 3000000
## 2 2 1 Alianza Estratégica 1000000 2000000
## 3 3 1 Expansión Parcial 1200000 2500000
## 4 4 2 Expansión Total 1500000 2500000
## 5 5 2 Alianza Estratégica 800000 1800000
## 6 6 2 Expansión Parcial 1000000 2200000
## 7 7 3 Expansión Total 1200000 2000000
## 8 8 3 Alianza Estratégica 600000 1500000
## 9 9 3 Expansión Parcial 800000 1800000
## 10 10 4 Expansión Total 1300000 2500000
## 11 11 4 Alianza Estratégica 700000 1800000
## 12 12 4 Expansión Parcial 900000 2100000
## Probabilidad_Éxito_Opción
## 1 0.70
## 2 0.65
## 3 0.60
## 4 0.60
## 5 0.55
## 6 0.50
## 7 0.75
## 8 0.70
## 9 0.65
## 10 0.65
## 11 0.60
## 12 0.58
estudios
## Estudio_ID Mercado_ID Descripción
## 1 1 1 Estudio de Demanda en Huichapan
## 2 2 2 Análisis de Competencia en Tecozautla
## 3 3 3 Estudio de Población en Nopala
## 4 4 4 Estudio de Potencial en Tequisquiapan
## Resultados
## 1 Se espera un crecimiento moderado con una tendencia favorable a la expansión.
## 2 Alta competencia local, requiere una estrategia diferenciada para el éxito.
## 3 Mercado pequeño pero con baja competencia, alta probabilidad de éxito.
## 4 Por determinar
## Fecha_Estudio
## 1 2023-05-01
## 2 2023-06-15
## 3 2023-07-20
## 4 2024-11-30
PRAGMA table_info(Estudios_Mercado);
5 records
| 0 |
Estudio_ID |
INTEGER |
0 |
NA |
1 |
| 1 |
Mercado_ID |
INTEGER |
0 |
NA |
0 |
| 2 |
Descripción |
TEXT |
0 |
NA |
0 |
| 3 |
Resultados |
TEXT |
0 |
NA |
0 |
| 4 |
Fecha_Estudio |
DATE |
0 |
NA |
0 |
PRAGMA table_info(Mercados);
6 records
| 0 |
Mercado_ID |
INTEGER |
0 |
NA |
1 |
| 1 |
Nombre_Mercado |
TEXT |
0 |
NA |
0 |
| 2 |
Tamaño_Mercado |
INTEGER |
0 |
NA |
0 |
| 3 |
Competencia |
TEXT |
0 |
NA |
0 |
| 4 |
Costo_Entrada |
REAL |
0 |
NA |
0 |
| 5 |
Probabilidad_Éxito |
REAL |
0 |
NA |
0 |
PRAGMA table_info(Opciones_Estratégicas);
6 records
| 0 |
Opción_ID |
INTEGER |
0 |
NA |
1 |
| 1 |
Mercado_ID |
INTEGER |
0 |
NA |
0 |
| 2 |
Nombre_Opción |
TEXT |
0 |
NA |
0 |
| 3 |
Costo_Opción |
REAL |
0 |
NA |
0 |
| 4 |
Beneficio_Estimado |
REAL |
0 |
NA |
0 |
| 5 |
Probabilidad_Éxito_Opción |
REAL |
0 |
NA |
0 |
# Verificación de inserción
print(dbGetQuery(con, "SELECT * FROM Mercados WHERE Nombre_Mercado = 'Nuevo_Municipio';"))
## [1] Mercado_ID Nombre_Mercado Tamaño_Mercado Competencia
## [5] Costo_Entrada Probabilidad_Éxito
## <0 rows> (o 0- extensión row.names)
print(dbGetQuery(con, "SELECT * FROM Estudios_Mercado WHERE Mercado_ID = 10;"))
## [1] Estudio_ID Mercado_ID Descripción Resultados Fecha_Estudio
## <0 rows> (o 0- extensión row.names)
print(dbGetQuery(con, "SELECT * FROM Opciones_Estratégicas WHERE Mercado_ID = 10;"))
## [1] Opción_ID Mercado_ID
## [3] Nombre_Opción Costo_Opción
## [5] Beneficio_Estimado Probabilidad_Éxito_Opción
## <0 rows> (o 0- extensión row.names)
7. Desconectar la base de datos
# A partir de este paso ya no puedo acceder a la base de datos
dbDisconnect(con)