Arca Continental
Jesús Gaxiola A00227266
2025-03-20
Contexto
“Para Arca Continental es vital que las tienditas de la esquina sigan existiendo ya que los mayores márgenes de ganancia en la venta de sus productos los obtiene a través de este canal.”
Instalar paquetes y llamar librerías
#install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.1 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.4 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.0.4
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors#install.packages("dplyr")
library(dplyr)
#install.packages("lubridate")
library(lubridate)
#install.packages("plyr")
library(plyr)## ------------------------------------------------------------------------------
## You have loaded plyr after dplyr - this is likely to cause problems.
## If you need functions from both plyr and dplyr, please load plyr first, then dplyr:
## library(plyr); library(dplyr)
## ------------------------------------------------------------------------------
##
## Attaching package: 'plyr'
##
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## arrange, count, desc, failwith, id, mutate, rename, summarise,
## summarize
##
## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## compact#install.packages("readxl")
library(readxl)
#install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
#install.packages("forecast")
library(forecast)## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
## method from
## as.zoo.data.frame zooImportar la base de datos
df <- read_excel("C:\\Users\\spacanino\\Downloads\\R\\Datos Arca Continental Original.xlsx")## Warning: Expecting numeric in N184066 / R184066C14: got a date## Warning: Expecting numeric in O184066 / R184066C15: got a date## Warning: Expecting numeric in P184066 / R184066C16: got a date## Warning: Expecting numeric in Q184066 / R184066C17: got a date## Warning: Expecting numeric in R184066 / R184066C18: got a date## Warning: Expecting numeric in S184066 / R184066C19: got a date## Warning: Expecting numeric in T184066 / R184066C20: got a date## Warning: Expecting numeric in U184066 / R184066C21: got a date## Warning: Expecting numeric in V184066 / R184066C22: got a date## Warning: Expecting numeric in W184066 / R184066C23: got a date## Warning: Expecting numeric in X184066 / R184066C24: got a date## Warning: Expecting numeric in Y184066 / R184066C25: got a dateEntender la base de datos
summary (df)## ID Año Territorio Sub Territorio
## Min. : 1 Min. :2016 Length:466509 Length:466509
## 1st Qu.:116628 1st Qu.:2017 Class :character Class :character
## Median :233255 Median :2018 Mode :character Mode :character
## Mean :233255 Mean :2018
## 3rd Qu.:349882 3rd Qu.:2019
## Max. :466509 Max. :2019
##
## CEDI Cliente Nombre Tamaño Cte Industria
## Length:466509 Length:466509 Length:466509 Length:466509
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## Segmento Det Marca Presentacion Tamaño
## Length:466509 Length:466509 Length:466509 Length:466509
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## Retornable_NR Enero Febrero Marzo
## Length:466509 Min. : -19.0 Min. : -11.00 Min. : -32.00
## Class :character 1st Qu.: 1.0 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 1.00
## Mode :character Median : 2.0 Median : 2.00 Median : 3.00
## Mean : 10.1 Mean : 9.76 Mean : 11.36
## 3rd Qu.: 6.0 3rd Qu.: 6.00 3rd Qu.: 6.00
## Max. :42736.0 Max. :42767.00 Max. :42795.00
## NA's :233480 NA's :231213 NA's :227420
## Abril Mayo Junio Julio
## Min. : -70.00 Min. : -106.00 Min. : -211.0 Min. : -60.00
## 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 1.0 1st Qu.: 1.00
## Median : 3.00 Median : 3.00 Median : 3.0 Median : 2.00
## Mean : 11.71 Mean : 12.75 Mean : 12.2 Mean : 11.75
## 3rd Qu.: 6.00 3rd Qu.: 7.00 3rd Qu.: 6.0 3rd Qu.: 6.00
## Max. :42826.00 Max. :42856.00 Max. :42887.0 Max. :42917.00
## NA's :224057 NA's :216910 NA's :215753 NA's :223411
## Agosto Septiembre Octubre Noviembre
## Min. : -211.00 Min. : -527.0 Min. : -38.0 Min. : -25.0
## 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 1.0 1st Qu.: 1.0 1st Qu.: 1.0
## Median : 3.00 Median : 3.0 Median : 3.0 Median : 3.0
## Mean : 11.98 Mean : 13.4 Mean : 13.7 Mean : 13.3
## 3rd Qu.: 6.00 3rd Qu.: 7.0 3rd Qu.: 7.0 3rd Qu.: 6.0
## Max. :42948.00 Max. :42979.0 Max. :43009.0 Max. :43040.0
## NA's :220242 NA's :337314 NA's :338386 NA's :338460
## Diciembre
## Min. : -28.0
## 1st Qu.: 1.0
## Median : 3.0
## Mean : 14.8
## 3rd Qu.: 7.0
## Max. :43070.0
## NA's :341855str (df)## tibble [466,509 × 25] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ ID : num [1:466509] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ Año : num [1:466509] 2016 2016 2016 2016 2016 ...
## $ Territorio : chr [1:466509] "Guadalajara" "Guadalajara" "Guadalajara" "Guadalajara" ...
## $ Sub Territorio : chr [1:466509] "Belenes" "Belenes" "Belenes" "Belenes" ...
## $ CEDI : chr [1:466509] "Suc. Belenes" "Suc. Belenes" "Suc. Belenes" "Suc. Belenes" ...
## $ Cliente : chr [1:466509] "77737" "77737" "77737" "77737" ...
## $ Nombre : chr [1:466509] "ABARR" "ABARR" "ABARR" "ABARR" ...
## $ Tamaño Cte Industria: chr [1:466509] "Extra Grande" "Extra Grande" "Extra Grande" "Extra Grande" ...
## $ Segmento Det : chr [1:466509] "Agua Mineral" "Agua Purificada" "Agua Purificada" "Agua Saborizada" ...
## $ Marca : chr [1:466509] "Topo Chico A.M." "Ciel Agua Purificada" "Ciel Agua Purificada" "Ciel Exprim" ...
## $ Presentacion : chr [1:466509] "600 ml NR" "1 Ltro. N.R." "1.5 Lts. NR" "600 ml NR" ...
## $ Tamaño : chr [1:466509] "Individual" "Individual" "Individual" "Individual" ...
## $ Retornable_NR : chr [1:466509] "No Retornable" "No Retornable" "No Retornable" "No Retornable" ...
## $ Enero : num [1:466509] NA NA NA NA NA NA 1 NA 3 NA ...
## $ Febrero : num [1:466509] NA 2 NA NA NA NA NA 1 3 NA ...
## $ Marzo : num [1:466509] NA 8 3 NA NA 1 NA NA 4 NA ...
## $ Abril : num [1:466509] NA 4 6 NA NA NA NA 1 4 NA ...
## $ Mayo : num [1:466509] NA 4 3 NA NA NA 0 NA 4 NA ...
## $ Junio : num [1:466509] NA 2 3 NA NA NA NA 1 4 0 ...
## $ Julio : num [1:466509] NA 2 3 NA NA NA 0 NA 4 NA ...
## $ Agosto : num [1:466509] NA 2 3 NA NA NA NA 1 7 NA ...
## $ Septiembre : num [1:466509] NA 2 3 NA NA NA NA 1 4 NA ...
## $ Octubre : num [1:466509] NA 2 3 NA NA NA 0 NA 3 NA ...
## $ Noviembre : num [1:466509] NA 4 3 NA 0 NA NA NA 1 NA ...
## $ Diciembre : num [1:466509] 1 2 3 1 NA NA NA NA 3 NA ...head(df, n=10)## # A tibble: 10 × 25
## ID Año Territorio `Sub Territorio` CEDI Cliente Nombre
## <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 1 2016 Guadalajara Belenes Suc. Belenes 77737 ABARR
## 2 2 2016 Guadalajara Belenes Suc. Belenes 77737 ABARR
## 3 3 2016 Guadalajara Belenes Suc. Belenes 77737 ABARR
## 4 4 2016 Guadalajara Belenes Suc. Belenes 77737 ABARR
## 5 5 2016 Guadalajara Belenes Suc. Belenes 77737 ABARR
## 6 6 2016 Guadalajara Belenes Suc. Belenes 77737 ABARR
## 7 7 2016 Guadalajara Belenes Suc. Belenes 77737 ABARR
## 8 8 2016 Guadalajara Belenes Suc. Belenes 77737 ABARR
## 9 9 2016 Guadalajara Belenes Suc. Belenes 77737 ABARR
## 10 10 2016 Guadalajara Belenes Suc. Belenes 77737 ABARR
## # ℹ 18 more variables: `Tamaño Cte Industria` <chr>, `Segmento Det` <chr>,
## # Marca <chr>, Presentacion <chr>, Tamaño <chr>, Retornable_NR <chr>,
## # Enero <dbl>, Febrero <dbl>, Marzo <dbl>, Abril <dbl>, Mayo <dbl>,
## # Junio <dbl>, Julio <dbl>, Agosto <dbl>, Septiembre <dbl>, Octubre <dbl>,
## # Noviembre <dbl>, Diciembre <dbl>tail(df, n=10)## # A tibble: 10 × 25
## ID Año Territorio `Sub Territorio` CEDI Cliente Nombre
## <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 466500 2019 Guadalajara Huentitán Suc. Huentitán 4531 HECTO
## 2 466501 2019 Guadalajara Huentitán Suc. Huentitán 4531 HECTO
## 3 466502 2019 Guadalajara Huentitán Suc. Huentitán 4531 HECTO
## 4 466503 2019 Guadalajara Huentitán Suc. Huentitán 4531 HECTO
## 5 466504 2019 Guadalajara Huentitán Suc. Huentitán 4531 HECTO
## 6 466505 2019 Guadalajara Huentitán Suc. Huentitán 4531 HECTO
## 7 466506 2019 Guadalajara Huentitán Suc. Huentitán 4531 HECTO
## 8 466507 2019 Guadalajara Huentitán Suc. Huentitán 4531 HECTO
## 9 466508 2019 Guadalajara Huentitán Suc. Huentitán 4531 HECTO
## 10 466509 2019 Guadalajara Huentitán Suc. Huentitán 4531 HECTO
## # ℹ 18 more variables: `Tamaño Cte Industria` <chr>, `Segmento Det` <chr>,
## # Marca <chr>, Presentacion <chr>, Tamaño <chr>, Retornable_NR <chr>,
## # Enero <dbl>, Febrero <dbl>, Marzo <dbl>, Abril <dbl>, Mayo <dbl>,
## # Junio <dbl>, Julio <dbl>, Agosto <dbl>, Septiembre <dbl>, Octubre <dbl>,
## # Noviembre <dbl>, Diciembre <dbl>colnames(df) <- gsub(" ", "_", colnames(df))
dplyr::count(df, Territorio, sort = TRUE)## # A tibble: 2 × 2
## Territorio n
## <chr> <int>
## 1 Guadalajara 466508
## 2 Territorio 1dplyr::count(df, Sub_Territoriot = TRUE)## # A tibble: 1 × 2
## Sub_Territoriot n
## <lgl> <int>
## 1 TRUE 466509dplyr::count(df, CEDI, sort = TRUE)## # A tibble: 4 × 2
## CEDI n
## <chr> <int>
## 1 Suc. Belenes 208982
## 2 Suc. Huentitán 144196
## 3 Suc. Toluquilla 113330
## 4 CEDI 1dplyr::count(df, Cliente, sort = TRUE)## # A tibble: 5,249 × 2
## Cliente n
## <chr> <int>
## 1 0286 647
## 2 2912 586
## 3 2661 537
## 4 7821 531
## 5 1859 525
## 6 5583 516
## 7 9998 508
## 8 3601 506
## 9 5879 499
## 10 0335 496
## # ℹ 5,239 more rowsdplyr::count(df, Nombre, sort = TRUE)## # A tibble: 1,090 × 2
## Nombre n
## <chr> <int>
## 1 ABARR 71186
## 2 MARIA 39816
## 3 JOSE 17479
## 4 JUAN 7580
## 5 MARTH 5759
## 6 MISCE 5700
## 7 LUIS 5585
## 8 SUPER 4565
## 9 CARLO 3991
## 10 ROSA 3890
## # ℹ 1,080 more rowsdplyr::count(df, Tamaño_Cte_Industria, sort = TRUE)## # A tibble: 5 × 2
## Tamaño_Cte_Industria n
## <chr> <int>
## 1 Extra Grande 230190
## 2 Micro 117110
## 3 Pequeño 77875
## 4 Grande 41333
## 5 Tamaño Cte Industria 1dplyr::count(df, Segmento_Det, sort = TRUE)## # A tibble: 21 × 2
## Segmento_Det n
## <chr> <int>
## 1 Sabores Regular 156242
## 2 Colas Regular 95720
## 3 Colas Light 43807
## 4 Jugos y Néctares 33362
## 5 Bebidas de Fruta 30641
## 6 Agua Purificada 20766
## 7 Agua Mineral 12590
## 8 Isotónicos Regular 11905
## 9 Té Regular 10062
## 10 Agua Saborizada 10056
## # ℹ 11 more rowsdplyr::count(df, Marca, sort = TRUE)## # A tibble: 56 × 2
## Marca n
## <chr> <int>
## 1 Coca-Cola 95720
## 2 Sprite 37925
## 3 Fanta 35728
## 4 Fresca 26435
## 5 Manzana Lift 25598
## 6 Coca-Cola Light 21926
## 7 Del Valle 21325
## 8 Ciel Agua Purificada 20766
## 9 Sidral Mundet 17150
## 10 Valle Frut 15808
## # ℹ 46 more rowsdplyr::count(df, Presentacion, sort = TRUE)## # A tibble: 57 × 2
## Presentacion n
## <chr> <int>
## 1 600 ml NR 74008
## 2 1 Ltro. N.R. 36930
## 3 2 Lts. NR 36415
## 4 500 ml Ret 35165
## 5 1.5 Lts. NR 30637
## 6 Lata 235 ml 24551
## 7 400 ml NR 22877
## 8 250 ml. NR PET 21735
## 9 500 ml NR Vidrio 18758
## 10 2.5 Lts. NR 13235
## # ℹ 47 more rowsdplyr::count(df, Tamaño, sort = TRUE)## # A tibble: 3 × 2
## Tamaño n
## <chr> <int>
## 1 Individual 328513
## 2 Familiar 137995
## 3 Tamaño 1dplyr::count(df, Retornable_NR, sort = TRUE)## # A tibble: 3 × 2
## Retornable_NR n
## <chr> <int>
## 1 No Retornable 403226
## 2 Retornable 63282
## 3 Retornable_NR 1Limpiar la base de datos
Técnica 1. Remover valores irrelevantes
df1 <- df
df1 <- df1[-184965, ] # Era un renglon con totales
summary(df1)## ID Año Territorio Sub_Territorio
## Min. : 1 Min. :2016 Length:466508 Length:466508
## 1st Qu.:116628 1st Qu.:2017 Class :character Class :character
## Median :233256 Median :2018 Mode :character Mode :character
## Mean :233255 Mean :2018
## 3rd Qu.:349882 3rd Qu.:2019
## Max. :466509 Max. :2019
##
## CEDI Cliente Nombre Tamaño_Cte_Industria
## Length:466508 Length:466508 Length:466508 Length:466508
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## Segmento_Det Marca Presentacion Tamaño
## Length:466508 Length:466508 Length:466508 Length:466508
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## Retornable_NR Enero Febrero Marzo
## Length:466508 Min. : -19.0 Min. : -11.00 Min. : -32.00
## Class :character 1st Qu.: 1.0 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 1.00
## Mode :character Median : 2.0 Median : 2.00 Median : 3.00
## Mean : 10.1 Mean : 9.76 Mean : 11.36
## 3rd Qu.: 6.0 3rd Qu.: 6.00 3rd Qu.: 6.00
## Max. :42736.0 Max. :42767.00 Max. :42795.00
## NA's :233479 NA's :231212 NA's :227420
## Abril Mayo Junio Julio
## Min. : -70.00 Min. : -106.00 Min. : -211.0 Min. : -60.00
## 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 1.0 1st Qu.: 1.00
## Median : 3.00 Median : 3.00 Median : 3.0 Median : 2.00
## Mean : 11.71 Mean : 12.75 Mean : 12.2 Mean : 11.75
## 3rd Qu.: 6.00 3rd Qu.: 7.00 3rd Qu.: 6.0 3rd Qu.: 6.00
## Max. :42826.00 Max. :42856.00 Max. :42887.0 Max. :42917.00
## NA's :224056 NA's :216910 NA's :215752 NA's :223411
## Agosto Septiembre Octubre Noviembre
## Min. : -211.00 Min. : -527.0 Min. : -38.0 Min. : -25.0
## 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 1.0 1st Qu.: 1.0 1st Qu.: 1.0
## Median : 3.00 Median : 3.0 Median : 3.0 Median : 3.0
## Mean : 11.98 Mean : 13.4 Mean : 13.7 Mean : 13.3
## 3rd Qu.: 6.00 3rd Qu.: 7.0 3rd Qu.: 7.0 3rd Qu.: 6.0
## Max. :42948.00 Max. :42979.0 Max. :43009.0 Max. :43040.0
## NA's :220241 NA's :337313 NA's :338385 NA's :338459
## Diciembre
## Min. : -28.0
## 1st Qu.: 1.0
## Median : 3.0
## Mean : 14.8
## 3rd Qu.: 7.0
## Max. :43070.0
## NA's :341854Técnica 2. Remover valores duplicados
# ¿cuántos renglones duplicados tenemos?
sum(duplicated(df))## [1] 0# ¿Cuáles son los renglones duplicados?
df1[duplicated(df1),]## # A tibble: 0 × 25
## # ℹ 25 variables: ID <dbl>, Año <dbl>, Territorio <chr>, Sub_Territorio <chr>,
## # CEDI <chr>, Cliente <chr>, Nombre <chr>, Tamaño_Cte_Industria <chr>,
## # Segmento_Det <chr>, Marca <chr>, Presentacion <chr>, Tamaño <chr>,
## # Retornable_NR <chr>, Enero <dbl>, Febrero <dbl>, Marzo <dbl>, Abril <dbl>,
## # Mayo <dbl>, Junio <dbl>, Julio <dbl>, Agosto <dbl>, Septiembre <dbl>,
## # Octubre <dbl>, Noviembre <dbl>, Diciembre <dbl>Técnica 3. Eliminar errores tipográficos y similares
# Cantidades absolutas
df2 <- df1
df2$Enero <- abs(df2$Enero)
df2$Febrero <- abs(df2$Febrero)
df2$Marzo <- abs(df2$Marzo)
df2$Abril <- abs(df2$Abril)
df2$Mayo <- abs(df2$Mayo)
df2$Junio <- abs(df2$Junio)
df2$Julio <- abs(df2$Julio)
df2$Agosto <- abs(df2$Agosto)
df2$Septiembre <- abs(df2$Septiembre)
df2$Octubre <- abs(df2$Octubre)
df2$Noviembre <- abs(df2$Noviembre)
df2$Diciembre <- abs(df2$Diciembre)
summary(df2)## ID Año Territorio Sub_Territorio
## Min. : 1 Min. :2016 Length:466508 Length:466508
## 1st Qu.:116628 1st Qu.:2017 Class :character Class :character
## Median :233256 Median :2018 Mode :character Mode :character
## Mean :233255 Mean :2018
## 3rd Qu.:349882 3rd Qu.:2019
## Max. :466509 Max. :2019
##
## CEDI Cliente Nombre Tamaño_Cte_Industria
## Length:466508 Length:466508 Length:466508 Length:466508
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## Segmento_Det Marca Presentacion Tamaño
## Length:466508 Length:466508 Length:466508 Length:466508
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## Retornable_NR Enero Febrero Marzo
## Length:466508 Min. : 0.0 Min. : 0.00 Min. : 0.00
## Class :character 1st Qu.: 1.0 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 1.00
## Mode :character Median : 2.0 Median : 2.00 Median : 3.00
## Mean : 10.1 Mean : 9.76 Mean : 11.36
## 3rd Qu.: 6.0 3rd Qu.: 6.00 3rd Qu.: 6.00
## Max. :42736.0 Max. :42767.00 Max. :42795.00
## NA's :233479 NA's :231212 NA's :227420
## Abril Mayo Junio Julio
## Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 1.00
## Median : 3.00 Median : 3.00 Median : 3.00 Median : 2.00
## Mean : 11.71 Mean : 12.76 Mean : 12.21 Mean : 11.76
## 3rd Qu.: 6.00 3rd Qu.: 7.00 3rd Qu.: 6.00 3rd Qu.: 6.00
## Max. :42826.00 Max. :42856.00 Max. :42887.00 Max. :42917.00
## NA's :224056 NA's :216910 NA's :215752 NA's :223411
## Agosto Septiembre Octubre Noviembre
## Min. : 0.00 Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0.0
## 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 1.0 1st Qu.: 1.0 1st Qu.: 1.0
## Median : 3.00 Median : 3.0 Median : 3.0 Median : 3.0
## Mean : 11.99 Mean : 13.4 Mean : 13.7 Mean : 13.4
## 3rd Qu.: 6.00 3rd Qu.: 7.0 3rd Qu.: 7.0 3rd Qu.: 6.0
## Max. :42948.00 Max. :42979.0 Max. :43009.0 Max. :43040.0
## NA's :220241 NA's :337313 NA's :338385 NA's :338459
## Diciembre
## Min. : 0.0
## 1st Qu.: 1.0
## Median : 3.0
## Mean : 14.8
## 3rd Qu.: 7.0
## Max. :43070.0
## NA's :341854Técnica 4. Convertir tipos de datos
” No aplica”
Técnica 5. Reemplazar valores faltanres
# ¿Cuántos NAs tengo en la base de datos?
sum(is.na(df2))## [1] 3148492# ¿Cuántos NAs tengo por variable?
sapply(df2, function(x) sum(is.na(c)))## Warning in is.na(c): is.na() applied to non-(list or vector) of type 'builtin'
## Warning in is.na(c): is.na() applied to non-(list or vector) of type 'builtin'
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## Warning in is.na(c): is.na() applied to non-(list or vector) of type 'builtin'## ID Año Territorio
## 0 0 0
## Sub_Territorio CEDI Cliente
## 0 0 0
## Nombre Tamaño_Cte_Industria Segmento_Det
## 0 0 0
## Marca Presentacion Tamaño
## 0 0 0
## Retornable_NR Enero Febrero
## 0 0 0
## Marzo Abril Mayo
## 0 0 0
## Junio Julio Agosto
## 0 0 0
## Septiembre Octubre Noviembre
## 0 0 0
## Diciembre
## 0# Opción 2. Reemplazar los NAs con CEROS
df3 <- df2
df3 [is.na(df3)]<-0Técnica 6. correcciones por métodos estadísticos
boxplot(df3$Enero, horizontal = TRUE)
boxplot(df3$Febrero, horizontal = TRUE)
#Agregar columnas “No aplica”
Preguntas detonantes
Conclusion
El aplicar las diferentes tecnicas que utilizamos durante el desarollo de las actividades pasadas, el contemplar que no siempre en todos los casos van a aplicar el 100% de esas tecnicas, por lo cual es sumamente importante el considerar que el proceso que realizamos a lo largo de esta actividad no siempre va a ser igual, es sumamente importante el no solo seguir estas tecnicas de una manera mecanica al realizarlas de la misma manera, sino el ser capaz de entender de donde viene el codigo y las partes que lo conforman para poder ser capaz de aplicar las diferentes tecnicas cuando estas sean necesarias ya que en algunos casos se debe de ser capaz de distinguir cual es el mejor curso de accion ya sea el eliminar NA o cambiarlas a 0 por ejemplo.
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