Introducció

Aquest informe presenta els resultats de Caprabo en 2025.

En aquest informe explicarem un dataset recollit dirant els 12 mesos de l’any.

Metodologia

Gener <- 5
Febrer <- 10
total <- Gener + Febrer
total
## [1] 15

A continuació tenim les dades dels 10 primers cotxes.

data(cars)
head(cars, 10)
##    speed dist
## 1      4    2
## 2      4   10
## 3      7    4
## 4      7   22
## 5      8   16
## 6      9   10
## 7     10   18
## 8     10   26
## 9     10   34
## 10    11   17

I ara les dades de tot el dataset:

##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

I ara a continuació mostrem un gràfic de dispersió ab les dades del nostre dataset de cotxes.

plot(cars)

Anàlisi d’un fitxer de mostra

Hem recopilat les dades de 50 persones que es mostren a continuació:

dades <- read.table(file = "data/mostra.txt",
                   header = TRUE,
                   sep = "\t",
                   dec = ",")
head(dades)
##   Id   Nom Genere   Color Edat  Pes
## 1  1  Laia   Dona Vermell   73 55.2
## 2  2   Pau   Home    Blau   59 86.8
## 3  3 Clara   Dona    Groc   36 59.3
## 4  4  Eloi   Home    Lila   32 88.0
## 5  5  Anna   Dona    Blau   13 83.8
## 6  6 Oriol   Home    Blau   44 75.9

Quina és l’edat mitjana d’aquestes persones?

mean(dades$Edat)
## [1] 50.8

L’edat mitjana dels clients de Caprabo és 50.8 anys.

EL següent gràfic mostra l’evolució del preu del nitcoin:

library(tidyverse)
bitcoin <- read.table("https://bit.ly/3dyZXbz", header = T)
bitcoin$date <- as.Date(bitcoin$date)
ggplot(bitcoin, aes(x = date, y = value)) +
                  geom_line() +
                  xlab("Evolució del preu del bitcoin") +
                  ylab("Dòlars")

Aquí alfinal afegeixo un comiat:

## [1] "Adéu"