Analisis estadistico

1. Análisis de Variables Cualitativas

# Variable 1: Categoría de Producto
tabla1 <- table(datos_limpios$categoria_producto)
pct1 <- prop.table(tabla1) * 100
cbind(Frecuencia = tabla1, Porcentaje = round(pct1, 2))

##             Frecuencia Porcentaje
## Electrónica         94      34.94
## Hogar               90      33.46
## Moda                85      31.60

# Variable 2: Canal de Marketing
tabla2 <- table(datos_limpios$canal_mkt)
pct2 <- prop.table(tabla2) * 100
cbind(Frecuencia = tabla2, Porcentaje = round(pct2, 2))

##            Frecuencia Porcentaje
## Directo            72      26.77
## Google Ads         56      20.82
## Meta Ads           69      25.65
## Orgánico           72      26.77

2. Análisis de Variables Cuantitativas

# Variable 1: Monto de Compra (monto_compra)
summary(datos_limpios$monto_compra)

## Length  Class   Mode 
##      0   NULL   NULL

cat("Desviación estándar:", sd(datos_limpios$monto_compra, na.rm = TRUE), "\n")

## Desviación estándar: NA

# Variable 2: Unidades
summary(datos_limpios$unidades)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1.00    2.00    3.00    2.97    4.00    5.00

cat("Desviación estándar:", sd(datos_limpios$unidades, na.rm = TRUE), "\n")

## Desviación estándar: 1.421795