Análisis Unicentro categorias, hora carga y preferencias
Gonzalo Andrés Moreno
9 de diciembre de 2016
OBJETIVO DEL SEGUNDO ANALISIS
Hacer cruces con la fecha de carga de factura también, para determinar comportamientos en la acumulación de facturas. Natalia tiene la hipotesis de que los clientes guardan las facturas para hacerlas efectivas cuando hay un evento especial. Usar pruebas de hipotesis.
- Análisis de categorías y de marcas. VS facturación, y versus preferencias.
- Cruce con beneficios redimidos, Qué gusta a quién
Re-compra: Meter también periodicidad de tiempo. Tengo más de una factura, pero la tengo en días diferentes, meses diferentes.
## <environment: R_GlobalEnv>Limpieza de datos de Fecha
Vamos a identificar las variables que tengan fecha, las convertiremos de caracteres a formato fecha y de ahi crearemos las columnas dia de la semana y mes. De aquí podriamos calcular, la edad de las personas, configurar rangos de edades, el mes de la factura,la hora de la factura,
##
## Attaching package: 'lubridate'## The following objects are masked from 'package:data.table':
##
## hour, isoweek, mday, minute, month, quarter, second, wday,
## week, yday, year## The following object is masked from 'package:base':
##
## date¿Los clientes acumulan las facturas para cuando hay un evento especial?
Hacer cruces con la fecha de carga de factura también, para determinar comportamientos en la acumulación de facturas. Tenemos la hipotesis de que los clientes guardan las facturas para hacerlas efectivas cuando hay un evento especial. Haremos pruebas de hipotesis estadísticas entre las medias del día de generación de la factura y la media de los días que ocurren hasta que el cliente carga la factura en el sistema.
##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric## Warning in melt.data.table(tabla.cant.fact, id.vars = "fechafact",
## measure.vars = c("cant.fact.dia", : 'measure.vars' [cant.fact.dia,
## cant.fact.cargadas] are not all of the same type. By order of hierarchy,
## the molten data value column will be of type 'double'. All measure
## variables not of type 'double' will be coerced to. Check DETAILS in ?
## melt.data.table for more on coercion.
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: tabla.cant.fact$cant.fact.dia and tabla.cant.fact$cant.fact.cargadas
## t = 0, df = 142.39, p-value = 1
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -3.998691 3.998691
## sample estimates:
## mean of x mean of y
## 16.05435 16.05435La prueba estadística t-student es contundente. El p.value es altísimo =1 y el valor de t= 0. Estas dos cosas nos permite afirmar que diariamente en promedio la cantidad de facturas generadas es igual a la cantidad de facturas cargadas. Entonces con los datos de septiembre a la fecha no tendríamos evidencia para creer que los clientes acumulan las facturas para cargarlas en momentos específicos del año.
2. Análisis de categorías y de marcas. VS facturación, y versus preferencias.
Unimos los datos de categorías y preferencias al data.table. Vamos a crear una tabla de usuarios y categorias preferidas por el y otra tabla de usuarios por sus tiendas preferidas. Con esto pretendemos identificar si las tiendas y categorías que el usuario escoje como preferidas son conguentes con las tiendas y categorías que el cliente factura.
Paretos Categorías Escogidas versus Categorías Preferidas
## Package 'qcc', version 2.6## Type 'citation("qcc")' for citing this R package in publications.##
## To cite qcc in publications use:
##
## Scrucca, L. (2004). qcc: an R package for quality control
## charting and statistical process control. R News 4/1, 11-17.
##
## A BibTeX entry for LaTeX users is
##
## @Article{,
## title = {qcc: an R package for quality control charting and statistical process control},
## author = {Luca Scrucca},
## journal = {R News},
## year = {2004},
## pages = {11--17},
## volume = {4/1},
## url = {http://CRAN.R-project.org/doc/Rnews/},
## }##
## Pareto chart analysis for y[1:10]
## Frequency Cum.Freq. Percentage Cum.Percent.
## Almacenes por Departamentos 126307909 126307909 30.917019 30.91702
## Joyas y Relojes 57484917 183792826 14.070871 44.98789
## Moda Vestuarios 56326793 240119619 13.787391 58.77528
## Tecnología 35061692 275181311 8.582226 67.35751
## Accesorios 34482258 309663569 8.440395 75.79790
## Marroquineria 24693471 334357040 6.044345 81.84225
## Salud y Belleza 20205268 354562308 4.945745 86.78799
## Calzado 20003807 374566115 4.896432 91.68442
## Comidas 17001297 391567412 4.161493 95.84592
## Hogar y Decoración 16971030 408538442 4.154084 100.00000## png
## 2
##
## Pareto chart analysis for y[1:10]
## Frequency Cum.Freq. Percentage Cum.Percent.
## Almacenes por Departamentos 126307909 126307909 30.917019 30.91702
## Joyas y Relojes 57484917 183792826 14.070871 44.98789
## Moda Vestuarios 56326793 240119619 13.787391 58.77528
## Tecnología 35061692 275181311 8.582226 67.35751
## Accesorios 34482258 309663569 8.440395 75.79790
## Marroquineria 24693471 334357040 6.044345 81.84225
## Salud y Belleza 20205268 354562308 4.945745 86.78799
## Calzado 20003807 374566115 4.896432 91.68442
## Comidas 17001297 391567412 4.161493 95.84592
## Hogar y Decoración 16971030 408538442 4.154084 100.00000##
## Pareto chart analysis for cantidad[1:10]
## Frequency Cum.Freq. Percentage Cum.Percent.
## Moda Vestuarios 37 37 12.333333 12.33333
## Comidas 35 72 11.666667 24.00000
## Entretenimiento 32 104 10.666667 34.66667
## Calzado 31 135 10.333333 45.00000
## Tecnología 30 165 10.000000 55.00000
## Libros 29 194 9.666667 64.66667
## Joyas y Relojes 28 222 9.333333 74.00000
## Viajes 27 249 9.000000 83.00000
## Accesorios 26 275 8.666667 91.66667
## Almacenes por Departamentos 25 300 8.333333 100.00000## png
## 2
##
## Pareto chart analysis for cantidad[1:10]
## Frequency Cum.Freq. Percentage Cum.Percent.
## Moda Vestuarios 37 37 12.333333 12.33333
## Comidas 35 72 11.666667 24.00000
## Entretenimiento 32 104 10.666667 34.66667
## Calzado 31 135 10.333333 45.00000
## Tecnología 30 165 10.000000 55.00000
## Libros 29 194 9.666667 64.66667
## Joyas y Relojes 28 222 9.333333 74.00000
## Viajes 27 249 9.000000 83.00000
## Accesorios 26 275 8.666667 91.66667
## Almacenes por Departamentos 25 300 8.333333 100.00000Se puede apreciar que no hay congruencia entre las categorías que los clientes escogen como preferidas y las categorías donde efectivamente compraron
Paretos de Tiendas Escogidas versus Tiendas Preferidas
Se puede apreciar que no hay congruencia entre lo que los clientes consideran sus tiendas preferidas y las tiendas donde efectivamente compraron.
3. Cruce con beneficios redimidos, (Qué gusta a quién)
##
## Pareto chart analysis for y[1:10]
## Frequency Cum.Freq. Percentage
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 18314 18314 19.445123
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 13887 32201 14.744699
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 11522 43723 12.233630
## BONO AMERICANINO 7559 51282 8.025865
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 7388 58670 7.844303
## BONO TANIA 7325 65995 7.777412
## CAMARA XBOX 360 7185 73180 7.628765
## BONO BOSI 7092 80272 7.530021
## ESPRIT 7038 87310 7.472686
## BONO OPTICAS LAFAM 6873 94183 7.297495
##
## Pareto chart analysis for y[1:10]
## Cum.Percent.
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 19.44512
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 34.18982
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 46.42345
## BONO AMERICANINO 54.44932
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 62.29362
## BONO TANIA 70.07103
## CAMARA XBOX 360 77.69980
## BONO BOSI 85.22982
## ESPRIT 92.70250
## BONO OPTICAS LAFAM 100.00000##
## Pareto chart analysis for H
## Frequency Cum.Freq. Percentage
## BONO LOTO DEL SUR 943 943 9.74677003
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 939 1882 9.70542636
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 825 2707 8.52713178
## BONO BOSI 790 3497 8.16537468
## BONO LA BOLERA 707 4204 7.30749354
## BONO ESPIRIT 675 4879 6.97674419
## BONO TANIA 669 5548 6.91472868
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 564 6112 5.82945736
## ESPRIT 461 6573 4.76485788
## BONO OPTICAS LAFAM 394 6967 4.07235142
## BONO TOMMY HILFIGER 379 7346 3.91731266
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 338 7684 3.49354005
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 328 8012 3.39018088
## BONO MARCO ALDANY 274 8286 2.83204134
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 254 8540 2.62532300
## BONO AMERICANINO 228 8768 2.35658915
## BONO DIESEL 222 8990 2.29457364
## CAMARA XBOX 360 191 9181 1.97416021
## BOLSA ECOLóGICA 151 9332 1.56072351
## BONO BOOTS'N BAGS 147 9479 1.51937984
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 116 9595 1.19896641
## COBIJA UNICENTRO BOGOTÁ 44 9639 0.45478036
## RELOJ SWATCH 27 9666 0.27906977
## UNA HORA CANCHA SINTéTICA. 9 9675 0.09302326
##
## Pareto chart analysis for H
## Cum.Percent.
## BONO LOTO DEL SUR 9.74677
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 19.45220
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 27.97933
## BONO BOSI 36.14470
## BONO LA BOLERA 43.45220
## BONO ESPIRIT 50.42894
## BONO TANIA 57.34367
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 63.17313
## ESPRIT 67.93798
## BONO OPTICAS LAFAM 72.01034
## BONO TOMMY HILFIGER 75.92765
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 79.42119
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 82.81137
## BONO MARCO ALDANY 85.64341
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 88.26873
## BONO AMERICANINO 90.62532
## BONO DIESEL 92.91990
## CAMARA XBOX 360 94.89406
## BOLSA ECOLóGICA 96.45478
## BONO BOOTS'N BAGS 97.97416
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 99.17313
## COBIJA UNICENTRO BOGOTÁ 99.62791
## RELOJ SWATCH 99.90698
## UNA HORA CANCHA SINTéTICA. 100.00000
##
## Pareto chart analysis for M
## Frequency Cum.Freq. Percentage
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 16595 16595 13.55911431
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 13503 30098 11.03276411
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 10985 41083 8.97540649
## BONO AMERICANINO 7104 48187 5.80439578
## CAMARA XBOX 360 6706 54893 5.47920582
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 6355 61248 5.19241768
## BONO TANIA 6320 67568 5.16382057
## BONO OPTICAS LAFAM 6277 73845 5.12868698
## ESPRIT 6253 80098 5.10907754
## BONO BOSI 6092 86190 4.97753084
## BONO LOTO DEL SUR 5665 91855 4.62864613
## BONO MARCO ALDANY 5436 97291 4.44153934
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 4719 102010 3.85570717
## BONO TOMMY HILFIGER 4583 106593 3.74458698
## BONO BOOTS'N BAGS 2841 109434 2.32126808
## BONO DIESEL 2814 112248 2.29920745
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 2537 114785 2.07288177
## BONO ESPIRIT 2488 117273 2.03284582
## BONO LA BOLERA 2435 119708 1.98954163
## BOLSA ECOLóGICA 1817 121525 1.48459841
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 636 122161 0.51965030
## RELOJ SWATCH 153 122314 0.12501021
## CONTROL SCENE IT DE XBOX 360 62 122376 0.05065773
## COBIJA UNICENTRO BOGOTÁ 14 122390 0.01143884
##
## Pareto chart analysis for M
## Cum.Percent.
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 13.55911
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 24.59188
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 33.56728
## BONO AMERICANINO 39.37168
## CAMARA XBOX 360 44.85089
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 50.04330
## BONO TANIA 55.20712
## BONO OPTICAS LAFAM 60.33581
## ESPRIT 65.44489
## BONO BOSI 70.42242
## BONO LOTO DEL SUR 75.05107
## BONO MARCO ALDANY 79.49261
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 83.34831
## BONO TOMMY HILFIGER 87.09290
## BONO BOOTS'N BAGS 89.41417
## BONO DIESEL 91.71338
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 93.78626
## BONO ESPIRIT 95.81910
## BONO LA BOLERA 97.80864
## BOLSA ECOLóGICA 99.29324
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 99.81289
## RELOJ SWATCH 99.93790
## CONTROL SCENE IT DE XBOX 360 99.98856
## COBIJA UNICENTRO BOGOTÁ 100.00000##
## Pareto chart analysis for soltero
## Frequency Cum.Freq. Percentage
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 1448 1448 15.87371191
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 746 2194 8.17803113
## BONO LOTO DEL SUR 682 2876 7.47643061
## BONO BOSI 629 3505 6.89541767
## BONO LA BOLERA 562 4067 6.16092962
## BONO ESPIRIT 546 4613 5.98552949
## BONO OPTICAS LAFAM 465 5078 5.09756632
## BONO TANIA 459 5537 5.03179127
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 427 5964 4.68099101
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 410 6374 4.49462837
## BONO TOMMY HILFIGER 350 6724 3.83687788
## BONO MARCO ALDANY 295 7019 3.23393993
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 295 7314 3.23393993
## CAMARA XBOX 360 294 7608 3.22297742
## ESPRIT 291 7899 3.19008989
## RELOJ SWATCH 180 8079 1.97325148
## BOLSA ECOLóGICA 176 8255 1.92940145
## BONO AMERICANINO 170 8425 1.86362640
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 169 8594 1.85266389
## BONO DIESEL 152 8746 1.66630125
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 133 8879 1.45801359
## BONO BOOTS'N BAGS 126 9005 1.38127604
## CONTROL SCENE IT DE XBOX 360 62 9067 0.67967551
## COBIJA UNICENTRO BOGOTÁ 46 9113 0.50427538
## UNA HORA CANCHA SINTéTICA. 9 9122 0.09866257
##
## Pareto chart analysis for soltero
## Cum.Percent.
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 15.87371
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 24.05174
## BONO LOTO DEL SUR 31.52817
## BONO BOSI 38.42359
## BONO LA BOLERA 44.58452
## BONO ESPIRIT 50.57005
## BONO OPTICAS LAFAM 55.66762
## BONO TANIA 60.69941
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 65.38040
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 69.87503
## BONO TOMMY HILFIGER 73.71191
## BONO MARCO ALDANY 76.94585
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 80.17979
## CAMARA XBOX 360 83.40276
## ESPRIT 86.59285
## RELOJ SWATCH 88.56610
## BOLSA ECOLóGICA 90.49551
## BONO AMERICANINO 92.35913
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 94.21180
## BONO DIESEL 95.87810
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 97.33611
## BONO BOOTS'N BAGS 98.71739
## CONTROL SCENE IT DE XBOX 360 99.39706
## COBIJA UNICENTRO BOGOTÁ 99.90134
## UNA HORA CANCHA SINTéTICA. 100.00000
##
## Pareto chart analysis for casado
## Frequency Cum.Freq. Percentage
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 15804 15804 13.0341193
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 13272 29076 10.9458891
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 10903 39979 8.9920908
## BONO AMERICANINO 7140 47119 5.8886112
## CAMARA XBOX 360 6585 53704 5.4308830
## BONO TANIA 6522 60226 5.3789247
## ESPRIT 6421 66647 5.2956264
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 6346 72993 5.2337713
## BONO BOSI 6191 79184 5.1059373
## BONO OPTICAS LAFAM 6184 85368 5.1001641
## BONO MARCO ALDANY 5375 90743 4.4329531
## BONO LOTO DEL SUR 5132 95875 4.2325424
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 4970 100845 4.0989353
## BONO TOMMY HILFIGER 4612 105457 3.8036800
## BONO DIESEL 2872 108329 2.3686403
## BONO BOOTS'N BAGS 2862 111191 2.3603929
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 2696 113887 2.2234868
## BONO ESPIRIT 2607 116494 2.1500854
## BONO LA BOLERA 2362 118856 1.9480252
## BOLSA ECOLóGICA 1792 120648 1.4779260
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 603 121251 0.4973155
##
## Pareto chart analysis for casado
## Cum.Percent.
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 13.03412
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 23.98001
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 32.97210
## BONO AMERICANINO 38.86071
## CAMARA XBOX 360 44.29159
## BONO TANIA 49.67052
## ESPRIT 54.96614
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 60.19992
## BONO BOSI 65.30585
## BONO OPTICAS LAFAM 70.40602
## BONO MARCO ALDANY 74.83897
## BONO LOTO DEL SUR 79.07151
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 83.17045
## BONO TOMMY HILFIGER 86.97413
## BONO DIESEL 89.34277
## BONO BOOTS'N BAGS 91.70316
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 93.92665
## BONO ESPIRIT 96.07673
## BONO LA BOLERA 98.02476
## BOLSA ECOLóGICA 99.50268
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 100.00000##
## Pareto chart analysis for soltero
## Frequency Cum.Freq. Percentage
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 1448 1448 15.87371191
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 746 2194 8.17803113
## BONO LOTO DEL SUR 682 2876 7.47643061
## BONO BOSI 629 3505 6.89541767
## BONO LA BOLERA 562 4067 6.16092962
## BONO ESPIRIT 546 4613 5.98552949
## BONO OPTICAS LAFAM 465 5078 5.09756632
## BONO TANIA 459 5537 5.03179127
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 427 5964 4.68099101
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 410 6374 4.49462837
## BONO TOMMY HILFIGER 350 6724 3.83687788
## BONO MARCO ALDANY 295 7019 3.23393993
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 295 7314 3.23393993
## CAMARA XBOX 360 294 7608 3.22297742
## ESPRIT 291 7899 3.19008989
## RELOJ SWATCH 180 8079 1.97325148
## BOLSA ECOLóGICA 176 8255 1.92940145
## BONO AMERICANINO 170 8425 1.86362640
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 169 8594 1.85266389
## BONO DIESEL 152 8746 1.66630125
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 133 8879 1.45801359
## BONO BOOTS'N BAGS 126 9005 1.38127604
## CONTROL SCENE IT DE XBOX 360 62 9067 0.67967551
## COBIJA UNICENTRO BOGOTÁ 46 9113 0.50427538
## UNA HORA CANCHA SINTéTICA. 9 9122 0.09866257
##
## Pareto chart analysis for soltero
## Cum.Percent.
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 15.87371
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 24.05174
## BONO LOTO DEL SUR 31.52817
## BONO BOSI 38.42359
## BONO LA BOLERA 44.58452
## BONO ESPIRIT 50.57005
## BONO OPTICAS LAFAM 55.66762
## BONO TANIA 60.69941
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 65.38040
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 69.87503
## BONO TOMMY HILFIGER 73.71191
## BONO MARCO ALDANY 76.94585
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 80.17979
## CAMARA XBOX 360 83.40276
## ESPRIT 86.59285
## RELOJ SWATCH 88.56610
## BOLSA ECOLóGICA 90.49551
## BONO AMERICANINO 92.35913
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 94.21180
## BONO DIESEL 95.87810
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 97.33611
## BONO BOOTS'N BAGS 98.71739
## CONTROL SCENE IT DE XBOX 360 99.39706
## COBIJA UNICENTRO BOGOTÁ 99.90134
## UNA HORA CANCHA SINTéTICA. 100.00000
##
## Pareto chart analysis for casado
## Frequency Cum.Freq. Percentage
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 15804 15804 13.0341193
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 13272 29076 10.9458891
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 10903 39979 8.9920908
## BONO AMERICANINO 7140 47119 5.8886112
## CAMARA XBOX 360 6585 53704 5.4308830
## BONO TANIA 6522 60226 5.3789247
## ESPRIT 6421 66647 5.2956264
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 6346 72993 5.2337713
## BONO BOSI 6191 79184 5.1059373
## BONO OPTICAS LAFAM 6184 85368 5.1001641
## BONO MARCO ALDANY 5375 90743 4.4329531
## BONO LOTO DEL SUR 5132 95875 4.2325424
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 4970 100845 4.0989353
## BONO TOMMY HILFIGER 4612 105457 3.8036800
## BONO DIESEL 2872 108329 2.3686403
## BONO BOOTS'N BAGS 2862 111191 2.3603929
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 2696 113887 2.2234868
## BONO ESPIRIT 2607 116494 2.1500854
## BONO LA BOLERA 2362 118856 1.9480252
## BOLSA ECOLóGICA 1792 120648 1.4779260
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 603 121251 0.4973155
##
## Pareto chart analysis for casado
## Cum.Percent.
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 13.03412
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 23.98001
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 32.97210
## BONO AMERICANINO 38.86071
## CAMARA XBOX 360 44.29159
## BONO TANIA 49.67052
## ESPRIT 54.96614
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 60.19992
## BONO BOSI 65.30585
## BONO OPTICAS LAFAM 70.40602
## BONO MARCO ALDANY 74.83897
## BONO LOTO DEL SUR 79.07151
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 83.17045
## BONO TOMMY HILFIGER 86.97413
## BONO DIESEL 89.34277
## BONO BOOTS'N BAGS 91.70316
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 93.92665
## BONO ESPIRIT 96.07673
## BONO LA BOLERA 98.02476
## BOLSA ECOLóGICA 99.50268
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 100.00000Análisis de beneficios por rango de edad
##
## Pareto chart analysis for rango1
## Frequency Cum.Freq. Percentage
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 1002 1002 21.8968531
## BONO LOTO DEL SUR 679 1681 14.8382867
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 315 1996 6.8837413
## BONO LA BOLERA 279 2275 6.0970280
## BONO TANIA 248 2523 5.4195804
## BONO BOSI 248 2771 5.4195804
## BONO OPTICAS LAFAM 235 3006 5.1354895
## BONO MARCO ALDANY 204 3210 4.4580420
## BOLSA ECOLóGICA 191 3401 4.1739510
## ESPRIT 142 3543 3.1031469
## BONO DIESEL 142 3685 3.1031469
## CAMARA XBOX 360 142 3827 3.1031469
## BONO TOMMY HILFIGER 124 3951 2.7097902
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 124 4075 2.7097902
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 124 4199 2.7097902
## RELOJ SWATCH 124 4323 2.7097902
## BONO AMERICANINO 62 4385 1.3548951
## CONTROL SCENE IT DE XBOX 360 62 4447 1.3548951
## BONO BOOTS'N BAGS 49 4496 1.0708042
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 49 4545 1.0708042
## BONO ESPIRIT 31 4576 0.6774476
##
## Pareto chart analysis for rango1
## Cum.Percent.
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 21.89685
## BONO LOTO DEL SUR 36.73514
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 43.61888
## BONO LA BOLERA 49.71591
## BONO TANIA 55.13549
## BONO BOSI 60.55507
## BONO OPTICAS LAFAM 65.69056
## BONO MARCO ALDANY 70.14860
## BOLSA ECOLóGICA 74.32255
## ESPRIT 77.42570
## BONO DIESEL 80.52885
## CAMARA XBOX 360 83.63199
## BONO TOMMY HILFIGER 86.34178
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 89.05157
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 91.76136
## RELOJ SWATCH 94.47115
## BONO AMERICANINO 95.82605
## CONTROL SCENE IT DE XBOX 360 97.18094
## BONO BOOTS'N BAGS 98.25175
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 99.32255
## BONO ESPIRIT 100.00000
##
## Pareto chart analysis for rango2
## Frequency Cum.Freq. Percentage
## BONO LOTO DEL SUR 792 792 51.162791
## BONO LA BOLERA 216 1008 13.953488
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 198 1206 12.790698
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 144 1350 9.302326
## BONO BOSI 54 1404 3.488372
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 54 1458 3.488372
## BONO MARCO ALDANY 36 1494 2.325581
## BONO AMERICANINO 18 1512 1.162791
## CAMARA XBOX 360 18 1530 1.162791
## BONO OPTICAS LAFAM 18 1548 1.162791
##
## Pareto chart analysis for rango2
## Cum.Percent.
## BONO LOTO DEL SUR 51.16279
## BONO LA BOLERA 65.11628
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 77.90698
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 87.20930
## BONO BOSI 90.69767
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 94.18605
## BONO MARCO ALDANY 96.51163
## BONO AMERICANINO 97.67442
## CAMARA XBOX 360 98.83721
## BONO OPTICAS LAFAM 100.00000
##
## Pareto chart analysis for rango3
## Frequency Cum.Freq. Percentage
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 15024 15024 16.24409389
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 13037 28061 14.09573030
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 10274 38335 11.10834802
## CAMARA XBOX 360 6122 44457 6.61916552
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 5869 50326 6.34561948
## BONO OPTICAS LAFAM 5007 55333 5.41361675
## BONO AMERICANINO 4770 60103 5.15737007
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 4390 64493 4.74651040
## BONO LOTO DEL SUR 3743 68236 4.04696775
## ESPRIT 3341 71577 3.61232147
## BONO TOMMY HILFIGER 3078 74655 3.32796333
## BONO MARCO ALDANY 2900 77555 3.13550801
## BONO BOSI 2597 80152 2.80790148
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 2556 82708 2.76357188
## BONO LA BOLERA 1890 84598 2.04348625
## BONO TANIA 1805 86403 1.95158343
## BONO ESPIRIT 1700 88103 1.83805642
## BOLSA ECOLóGICA 1446 89549 1.56342916
## BONO BOOTS'N BAGS 1149 90698 1.24230990
## BONO DIESEL 1134 91832 1.22609175
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 603 92435 0.65196942
## RELOJ SWATCH 28 92463 0.03027387
## COBIJA UNICENTRO BOGOTÁ 26 92489 0.02811145
##
## Pareto chart analysis for rango3
## Cum.Percent.
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 16.24409
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 30.33982
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 41.44817
## CAMARA XBOX 360 48.06734
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 54.41296
## BONO OPTICAS LAFAM 59.82657
## BONO AMERICANINO 64.98394
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 69.73045
## BONO LOTO DEL SUR 73.77742
## ESPRIT 77.38974
## BONO TOMMY HILFIGER 80.71771
## BONO MARCO ALDANY 83.85321
## BONO BOSI 86.66112
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 89.42469
## BONO LA BOLERA 91.46817
## BONO TANIA 93.41976
## BONO ESPIRIT 95.25781
## BOLSA ECOLóGICA 96.82124
## BONO BOOTS'N BAGS 98.06355
## BONO DIESEL 99.28965
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 99.94161
## RELOJ SWATCH 99.97189
## COBIJA UNICENTRO BOGOTÁ 100.00000##
## Pareto chart analysis for rango4
## Frequency Cum.Freq. Percentage
## BONO TANIA 5114 5114 15.3462970
## BONO BOSI 3816 8930 11.4512063
## ESPRIT 3372 12302 10.1188333
## BONO MARCO ALDANY 2661 14963 7.9852359
## BONO AMERICANINO 2613 17576 7.8411955
## BONO BOOTS'N BAGS 1972 19548 5.9176569
## BONO DIESEL 1820 21368 5.4615292
## BONO TOMMY HILFIGER 1651 23019 4.9543872
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 1544 24563 4.6332973
## BONO OPTICAS LAFAM 1351 25914 4.0541352
## BONO LOTO DEL SUR 1304 27218 3.9130957
## BONO ESPIRIT 931 28149 2.7937823
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 911 29060 2.7337655
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 851 29911 2.5537150
## BONO LA BOLERA 849 30760 2.5477134
## CAMARA XBOX 360 730 31490 2.1906134
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 589 32079 1.7674949
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 510 32589 1.5304285
## BOLSA ECOLóGICA 414 33003 1.2423479
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 285 33288 0.8552395
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 36 33324 0.1080302
##
## Pareto chart analysis for rango4
## Cum.Percent.
## BONO TANIA 15.34630
## BONO BOSI 26.79750
## ESPRIT 36.91634
## BONO MARCO ALDANY 44.90157
## BONO AMERICANINO 52.74277
## BONO BOOTS'N BAGS 58.66042
## BONO DIESEL 64.12195
## BONO TOMMY HILFIGER 69.07634
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 73.70964
## BONO OPTICAS LAFAM 77.76377
## BONO LOTO DEL SUR 81.67687
## BONO ESPIRIT 84.47065
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 87.20442
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 89.75813
## BONO LA BOLERA 92.30585
## CAMARA XBOX 360 94.49646
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 96.26395
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 97.79438
## BOLSA ECOLóGICA 99.03673
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 99.89197
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 100.00000
##
## Pareto chart analysis for rango5
## Frequency Cum.Freq. Percentage
## BONO TANIA 5114 5114 15.3462970
## BONO BOSI 3816 8930 11.4512063
## ESPRIT 3372 12302 10.1188333
## BONO MARCO ALDANY 2661 14963 7.9852359
## BONO AMERICANINO 2613 17576 7.8411955
## BONO BOOTS'N BAGS 1972 19548 5.9176569
## BONO DIESEL 1820 21368 5.4615292
## BONO TOMMY HILFIGER 1651 23019 4.9543872
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 1544 24563 4.6332973
## BONO OPTICAS LAFAM 1351 25914 4.0541352
## BONO LOTO DEL SUR 1304 27218 3.9130957
## BONO ESPIRIT 931 28149 2.7937823
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 911 29060 2.7337655
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 851 29911 2.5537150
## BONO LA BOLERA 849 30760 2.5477134
## CAMARA XBOX 360 730 31490 2.1906134
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 589 32079 1.7674949
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 510 32589 1.5304285
## BOLSA ECOLóGICA 414 33003 1.2423479
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 285 33288 0.8552395
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 36 33324 0.1080302
##
## Pareto chart analysis for rango5
## Cum.Percent.
## BONO TANIA 15.34630
## BONO BOSI 26.79750
## ESPRIT 36.91634
## BONO MARCO ALDANY 44.90157
## BONO AMERICANINO 52.74277
## BONO BOOTS'N BAGS 58.66042
## BONO DIESEL 64.12195
## BONO TOMMY HILFIGER 69.07634
## BICICLETA JEEP SHIMANO URBANA 73.70964
## BONO OPTICAS LAFAM 77.76377
## BONO LOTO DEL SUR 81.67687
## BONO ESPIRIT 84.47065
## CARRO UNICENTRO BOGOTÁ 87.20442
## GAFAS DE REALIDAD VIRTUAL 89.75813
## BONO LA BOLERA 92.30585
## CAMARA XBOX 360 94.49646
## CÁMARAS INSTANTÁNEAS 96.26395
## BOLSA DE MERCADO UNICENTRO 97.79438
## BOLSA ECOLóGICA 99.03673
## BICICLETA JEEP NIÑO (A) 99.89197
## BALÓN OFICIAL UNICENTRO BOGOTÁ 100.00000