Análisis descriptivo de datos
##
## 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
##
## Attaching package: 'janitor'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## chisq.test, fisher.test
Despliegue de la estructura del dataframe
Verificación de la correcta asignación del tipo de datos
## Rows: 216 Columns: 6
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (3): Codigo IATA, Descripcion, Estado
## dbl (3): Anio mes, Pasajeros nacionales, Pasajeros internacionales
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
## spc_tbl_ [216 × 6] (S3: spec_tbl_df/tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Anio mes : num [1:216] 201501 201501 201501 201501 201501 ...
## $ Codigo IATA : chr [1:216] "CEN" "CLQ" "CME" "CPE" ...
## $ Descripcion : chr [1:216] "Ciudad Obregon" "Colima" "Ciudad del Carmen" "Campeche" ...
## $ Estado : chr [1:216] "Sonora" "Colima" "Campeche" "Campeche" ...
## $ Pasajeros nacionales : num [1:216] 17149 8486 56079 13264 13153 ...
## $ Pasajeros internacionales: num [1:216] 721 124 3126 215 0 ...
## - attr(*, "spec")=
## .. cols(
## .. `Anio mes` = col_double(),
## .. `Codigo IATA` = col_character(),
## .. Descripcion = col_character(),
## .. Estado = col_character(),
## .. `Pasajeros nacionales` = col_double(),
## .. `Pasajeros internacionales` = col_double()
## .. )
## - attr(*, "problems")=<externalptr>
## Anio mes Codigo IATA Descripcion Estado
## Min. :201501 Length:216 Length:216 Length:216
## 1st Qu.:201504 Class :character Class :character Class :character
## Median :201506 Mode :character Mode :character Mode :character
## Mean :201506
## 3rd Qu.:201509
## Max. :201512
## Pasajeros nacionales Pasajeros internacionales
## Min. : 63 Min. : 0.0
## 1st Qu.: 1198 1st Qu.: 7.0
## Median : 7947 Median : 107.0
## Mean :10608 Mean : 818.2
## 3rd Qu.:14884 3rd Qu.: 584.0
## Max. :56418 Max. :7042.0
## # A tibble: 6 × 6
## `Anio mes` `Codigo IATA` Descripcion Estado `Pasajeros nacionales`
## <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl>
## 1 201501 CEN Ciudad Obregon Sonora 17149
## 2 201501 CLQ Colima Colima 8486
## 3 201501 CME Ciudad del Carmen Campeche 56079
## 4 201501 CPE Campeche Campeche 13264
## 5 201501 CTM Chetumal Quintana Roo 13153
## 6 201501 CVM Ciudad Victoria Tamaulipas 4695
## # ℹ 1 more variable: `Pasajeros internacionales` <dbl>
Resúmenes numéricos de las variables numéricas
## # A tibble: 18 × 3
## IATA pasajerosN count
## <chr> <dbl> <int>
## 1 UPN 7970. 12
## 2 TSL 133. 12
## 3 TPQ 9420. 12
## 4 TCN 234. 12
## 5 PXM 15142. 12
## 6 PBC 22063. 12
## 7 PAZ 5048. 12
## 8 NOG 218. 12
## 9 NLD 6057. 12
## 10 MAM 8079. 12
## 11 LTO 1050. 12
## 12 GYM 1063. 12
## 13 CVM 6124. 12
## 14 CTM 14938. 12
## 15 CPE 14892. 12
## 16 CME 49263. 12
## 17 CLQ 9388 12
## 18 CEN 19867. 12
## # A tibble: 18 × 3
## IATA pasajerosI count
## <chr> <dbl> <int>
## 1 UPN 1203. 12
## 2 TSL 0 12
## 3 TPQ 0 12
## 4 TCN 0 12
## 5 PXM 302 12
## 6 PBC 5255. 12
## 7 PAZ 0 12
## 8 NOG 29.6 12
## 9 NLD 24.2 12
## 10 MAM 58.9 12
## 11 LTO 3775. 12
## 12 GYM 345. 12
## 13 CVM 139. 12
## 14 CTM 9.83 12
## 15 CPE 253. 12
## 16 CME 2667. 12
## 17 CLQ 77.2 12
## 18 CEN 590. 12
Tablas de frecuencia para las variables categóricas
## Estado n percent
## Baja California Sur 12 5.56%
## Campeche 24 11.11%
## Colima 12 5.56%
## Michoacan 12 5.56%
## Nayarit 12 5.56%
## Oaxaca 12 5.56%
## Puebla 24 11.11%
## Quintana Roo 12 5.56%
## San Luis Potosi 12 5.56%
## Sonora 36 16.67%
## Tamaulipas 36 16.67%
## Veracruz 12 5.56%
## Total 216 100.00%
## IATA n percent
## CEN 12 5.56%
## CLQ 12 5.56%
## CME 12 5.56%
## CPE 12 5.56%
## CTM 12 5.56%
## CVM 12 5.56%
## GYM 12 5.56%
## LTO 12 5.56%
## MAM 12 5.56%
## NLD 12 5.56%
## NOG 12 5.56%
## PAZ 12 5.56%
## PBC 12 5.56%
## PXM 12 5.56%
## TCN 12 5.56%
## TPQ 12 5.56%
## TSL 12 5.56%
## UPN 12 5.56%
## Total 216 100.00%
Agrupaciones IATA por Estados
## IATA Baja California Sur Campeche Colima Michoacan Nayarit Oaxaca
## CEN 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## CLQ 0.00% 0.00% 1200.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## CME 0.00% 1200.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## CPE 0.00% 1200.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## CTM 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## CVM 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## GYM 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## LTO 1200.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## MAM 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## NLD 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## NOG 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## PAZ 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## PBC 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## PXM 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 1200.00%
## TCN 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## TPQ 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 1200.00% 0.00%
## TSL 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## UPN 0.00% 0.00% 0.00% 1200.00% 0.00% 0.00%
## Total 1200.00% 2400.00% 1200.00% 1200.00% 1200.00% 1200.00%
## Puebla Quintana Roo San Luis Potosi Sonora Tamaulipas Veracruz
## 0.00% 0.00% 0.00% 1200.00% 0.00% 0.00%
## 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 0.00% 1200.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 1200.00% 0.00%
## 0.00% 0.00% 0.00% 1200.00% 0.00% 0.00%
## 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 1200.00% 0.00%
## 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 1200.00% 0.00%
## 0.00% 0.00% 0.00% 1200.00% 0.00% 0.00%
## 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 1200.00%
## 1200.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 1200.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 0.00% 0.00% 1200.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 2400.00% 1200.00% 1200.00% 3600.00% 3600.00% 1200.00%
## pasajerosN CEN CLQ CME CPE CTM CVM GYM LTO
## 63 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 89 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 91 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 98 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 108 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 131 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 135 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 139 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 153 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 156 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 158 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 162 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 164 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 172 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 174 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 187 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 192 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 204 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 205 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 211 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 224 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 237 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 239 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 249 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 250 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 252 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 257 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 263 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 268 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 270 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 295 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 296 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 337 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 342 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 651 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00%
## 772 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00%
## 793 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00%
## 871 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00%
## 884 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00%
## 887 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00%
## 890 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00%
## 891 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00%
## 905 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00%
## 952 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00%
## 1000 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00%
## 1009 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00%
## 1050 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00%
## 1052 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00%
## 1063 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00%
## 1135 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00%
## 1170 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00%
## 1197 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00%
## 1199 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00%
## 1245 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00%
## 1315 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00%
## 1322 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00%
## 1398 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00%
## 1708 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00%
## 4276 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 4490 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 4579 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 4666 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 4695 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00% 0.00%
## 4902 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00% 0.00%
## 4928 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 5021 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 5130 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 5221 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 5368 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 5372 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00% 0.00%
## 5391 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00% 0.00%
## 5404 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00% 0.00%
## 5410 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
## 5450 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
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## 0.00% 100.00%
## 0.00% 100.00%
## 0.00% 100.00%
## 0.00% 100.00%
## 0.00% 100.00%
Gráficos descriptivos
## Warning in geom_histogram(banwith = 5, fill = "blue", color = "black", alpha =
## 0.7): Ignoring unknown parameters: `banwith`
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value `binwidth`.
Interpretaciones exploratorias
Se observa que los aeropuerto de mayor tráfico corresponden a las
zonas metropolitanas, con más arrivo de pasajeros en los meses de los
periodos vacacionales (abril, julio y diciembre). La relación entre
número de pasajeros nacionales e internacionales parece agruparse
(cúmulos de puntos), mostrando alguna relación por aeropuertos o
Estados; lo cual requerirá segmetar explorar la correlación en cada
cúmulo.