Describe brevemente qué actividades realizaste en clase o por fuera de ella. ¿Qué parte del proyecto trabajaste? Durante la clase, una vez eliminamos las tildes de la base de datos de DIVIPOLA, la unificamos con la base de datos de las empresas del Valle del Cauca. Esto lo hicimos con el objetivo de relacionar cada municipio con su respectivo código municipal. # 2. Lo que aprendí
¿Qué conceptos, herramientas o habilidades desarrollaste esta semana? ¿Qué descubriste que no sabías antes? Aprendí a unir bases de datos a partir de una columna en común y a mantener las columnas necesarias para el análisis.
¿Con qué tuviste dificultades esta semana? ¿Cómo intentaste resolverlas? Al inicio no fue una tarea fácil unificar las bases de datos, en especial porque desconocía el programa y el código que se podía utilizar para realizar esta tarea. Por eso, además de preguntarle a los profesores, también le pedí a ChatGPT que me guiará en el paso a paso. Por otro lado, busqué videos en YouTube que se podían aplicar a la tarea que debíamos realizar. # 4. Tareas para la próxima semana
Enumera tus propósitos de trabajo para la próxima sesión. ¿Qué te propones avanzar? - Consideramos que es necesario unificar esta nueva base de datos creada con otra que pueda ser de utilidad para responder a una de las dos hipótesis planteadas. Ahora nuestra tarea es identificar en cuál variable nos vamos a enfocar de las bases de datos encontradas.
Incluye un fragmento de código, una visualización o un resultado que te haya ayudado a entender algo Para unificar las bases de datos: empresas_codificada <- empresas %>% left_join( divipola_valle %>% select(codigo_municipio, nombre_municipio, nombre_departamento), by = c(“municipio” = “nombre_municipio”) )