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Introducción

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.

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REALIZAR LOS SIGUIENTES EJERCICIOS:

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.

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Planteamiento de problema

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.

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Solución

1. Creación del listado de productos

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

2. Lista de marcas con las que trabaja la empresa

Creamos un vector sencillo que contiene las marcas.

Codigo en R:

marcas <- c("Sony", "Logitech", "Epson")

marcas
## [1] "Sony"     "Logitech" "Epson"

3. Ventas por mes de la empresa

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

4. Creación de una lista con toda la información

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

5. Mostrar las marcas de la empresa

Accedemos al segundo elemento de la lista:

Codigo en R:

  empresacomercial[[2]]
## [1] "Sony"     "Logitech" "Epson"

6. Mostrar los datos de ventas del mes de abril

Abril es la cuarta fila del data frame de ventas.

Toda la fila de abril

Codigo en R:

empresacomercial[[3]][4, ]
##     Mes Neto IVA Total
## 4 Abril 5600 450  6050

Solo el total de abril

empresacomercial[[3]][4, 4]
## [1] 6050

7. Agregar la información de proveedores a la lista

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

8. Eliminar de la lista el objeto que contiene las marcas

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

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CONCLUCIÓN

En este documento se analizaron y organizaron los datos de una empresa usando objetos de R como:

-vectores

-data frames

-listas