Inicializamos la data.

library(FactoMineR)
fuente_de_datos3 <- url("http://josersosa.blogsite.org/~jsosa/data/Servicio_al_cliente.csv")
Datos3 = read.table(fuente_de_datos, 
                   header = TRUE, 
                   sep = ";", 
                   dec = ",", 
                   row.names = 1)

Creamos un modelo con los 5 componentes principales. Esto muestra el circulo de correlacion para las variables. Se puede observar que las variables mas correlacionadas son Limpieza y Distribucion de Productos. Otros analisis se pueden sacar a partir de los vectores.

modelo2 <- PCA(Datos3, scale.unit = TRUE, ncp = 5, graph = TRUE)

Vemos los cosenos cuadrados normalizados de los individuos. Se observa que el individuo menos representado es Laura.

cos2.ind <- (modelo2$ind$cos2[,1] + modelo2$ind$cos2[,2]) * 100
cos2.ind  #Pregunta 3 (Buscar valor menor)
   Ariana   Guselle Francisco  Griselda   Damaris    Johana    Bernal    Freddy Estefania     Laura   Arnoldo   Beatriz 
14.328015 56.453084 22.340133 71.698082 91.292941 49.652734 34.416536 10.904032 63.387326  1.099575  6.654904 20.022333 
   Rebeca     Sofia    Ingrid     Rocio     Karen      Luis     Pedro    Lorena     Elena    Julian   Natalia   Shirley 
39.348565 32.954200 20.560584 26.815353 38.120604 42.099868 75.482549 34.206822 59.597329 63.734795  2.517039 47.689567 
   Andres Alejandro     Grace     Nuria      Flor   Roberto    Victor    Arturo   Maritza     Diana      Juan Guillermo 
47.164655  5.804482 44.238669 29.763926 32.212962 40.014149 33.839927 26.507278 59.652830 53.068172 15.444379 82.969907 
   Silvia 
65.903655

Por ultimo, hacemos lo mismo para los valores. Se observa que la variable menos representada es la Calidad de Servicio.

cos2.var <- (modelo2$var$cos2[,1] + modelo2$var$cos2[,2]) * 100
cos2.var  #Pregunta 4 (Buscar valor menor)
                   Edad              Antiguedad        Espacios.parqueo         Velocidad.Cajas Distribución.Productos 
              62.841702               32.412173               71.186834               50.100182               55.275186 
    Atención.Empleados   Calidad.Instalaciones              Ubicación                Limpieza      Variedad.Productos 
               9.689245               45.879667               26.461444               61.522982               65.652881 
      Prestigio.Empresa        Calidad.Servicio 
              66.242118                4.201413
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