En este documento se desarrolla la información correspondiente a los
datos de una empresa comercial.
Se crean diferentes objetos en R, tales como data
frames y listas, y se realizan operaciones como agregar y eliminar
elementos.
A continuación se presenta todo el proceso paso a paso.
Se tiene la siguiente información relacionada con los datos de una empresa comercial:
Con la información indicada crear una lista que contenga toda la información de la empresa.
Se debe de realizar procesos que giran en torno a la necesidad de analizar y gestionar eficientemente datos de una empresa comercial (ventas, inventario, productos) usando RStudio para realizar tareas clave como eliminar productos, aumentar proveedores, enfrentando desafíos como la organización, limpieza y análisis de grandes volúmenes de datos que pueden servir para la toma de decisiones sobre rentabilidad y estrategia.
Creamos un data frame que contiene los productos con su stock, PVP e información sobre si aplican IVA.
Codigo en R:
productos <- data.frame(
Producto = c("Televisor 32", "Televisor LED 55", "Impresora Matricial",
"Parlantes", "Impresora Inyeccion"),
Stock = c(4, 5, 8, 3, 10),
PVP = c(250, 680, 210, 89, 280),
IVA = c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)
)
productos
## Producto Stock PVP IVA
## 1 Televisor 32 4 250 TRUE
## 2 Televisor LED 55 5 680 TRUE
## 3 Impresora Matricial 8 210 FALSE
## 4 Parlantes 3 89 FALSE
## 5 Impresora Inyeccion 10 280 TRUE
Creamos un vector sencillo que contiene las marcas.
Codigo en R:
marcas <- c("Sony", "Logitech", "Epson")
marcas
## [1] "Sony" "Logitech" "Epson"
Este data frame contiene las ventas netas, el IVA y el total por cada mes.
Codigo en R:
ventas <- data.frame(
Mes = c("Enero", "Febrero", "Marzo", "Abril", "Mayo"),
Neto = c(23600, 12340, 8900, 5600, 9600),
IVA = c(1780, 1350, 970, 450, 990),
Total = c(25380, 13690, 9870, 6050, 10590)
)
ventas
## Mes Neto IVA Total
## 1 Enero 23600 1780 25380
## 2 Febrero 12340 1350 13690
## 3 Marzo 8900 970 9870
## 4 Abril 5600 450 6050
## 5 Mayo 9600 990 10590
Unimos todos los objetos anteriores dentro de una única lista:
Codigo en R:
empresacomercial <- list(
"Listado de Productos con su stock y precios" = productos,
"Marcas de productos con las que trabaja la empresa" = marcas,
"Ventas por mes de la empresa" = ventas
)
empresacomercial
## $`Listado de Productos con su stock y precios`
## Producto Stock PVP IVA
## 1 Televisor 32 4 250 TRUE
## 2 Televisor LED 55 5 680 TRUE
## 3 Impresora Matricial 8 210 FALSE
## 4 Parlantes 3 89 FALSE
## 5 Impresora Inyeccion 10 280 TRUE
##
## $`Marcas de productos con las que trabaja la empresa`
## [1] "Sony" "Logitech" "Epson"
##
## $`Ventas por mes de la empresa`
## Mes Neto IVA Total
## 1 Enero 23600 1780 25380
## 2 Febrero 12340 1350 13690
## 3 Marzo 8900 970 9870
## 4 Abril 5600 450 6050
## 5 Mayo 9600 990 10590
Accedemos al segundo elemento de la lista:
Codigo en R:
empresacomercial[[2]]
## [1] "Sony" "Logitech" "Epson"
Abril es la cuarta fila del data frame de ventas.
Codigo en R:
empresacomercial[[3]][4, ]
## Mes Neto IVA Total
## 4 Abril 5600 450 6050
empresacomercial[[3]][4, 4]
## [1] 6050
Creamos un nuevo data frame con proveedores y lo añadimos a la lista principal.
Codigo en R:
proveedores <- data.frame(
Proveedor = c("Importadora del Austro", "Comercializadora del Sur", "ABC & Asociados"),
Ciudad = c("Cuenca", "Loja", "Quito"),
Telefono = c(2222222, 7777777, 8888888)
)
empresacomercial[["Proveedores"]] <- proveedores
empresacomercial
## $`Listado de Productos con su stock y precios`
## Producto Stock PVP IVA
## 1 Televisor 32 4 250 TRUE
## 2 Televisor LED 55 5 680 TRUE
## 3 Impresora Matricial 8 210 FALSE
## 4 Parlantes 3 89 FALSE
## 5 Impresora Inyeccion 10 280 TRUE
##
## $`Marcas de productos con las que trabaja la empresa`
## [1] "Sony" "Logitech" "Epson"
##
## $`Ventas por mes de la empresa`
## Mes Neto IVA Total
## 1 Enero 23600 1780 25380
## 2 Febrero 12340 1350 13690
## 3 Marzo 8900 970 9870
## 4 Abril 5600 450 6050
## 5 Mayo 9600 990 10590
##
## $Proveedores
## Proveedor Ciudad Telefono
## 1 Importadora del Austro Cuenca 2222222
## 2 Comercializadora del Sur Loja 7777777
## 3 ABC & Asociados Quito 8888888
Quitamos el segundo elemento de la lista original.
Codigo en R:
empresacomercial[2] <- NULL
empresacomercial
## $`Listado de Productos con su stock y precios`
## Producto Stock PVP IVA
## 1 Televisor 32 4 250 TRUE
## 2 Televisor LED 55 5 680 TRUE
## 3 Impresora Matricial 8 210 FALSE
## 4 Parlantes 3 89 FALSE
## 5 Impresora Inyeccion 10 280 TRUE
##
## $`Ventas por mes de la empresa`
## Mes Neto IVA Total
## 1 Enero 23600 1780 25380
## 2 Febrero 12340 1350 13690
## 3 Marzo 8900 970 9870
## 4 Abril 5600 450 6050
## 5 Mayo 9600 990 10590
##
## $Proveedores
## Proveedor Ciudad Telefono
## 1 Importadora del Austro Cuenca 2222222
## 2 Comercializadora del Sur Loja 7777777
## 3 ABC & Asociados Quito 8888888
En este documento se analizaron y organizaron los datos de una empresa usando objetos de R como:
-vectores
-data frames
-listas