INTRODUCCIÓN

En la actualidad existen muchos programas de análisis de datos, siendo de los más utilizados la aplicación Excel, debido a su ambiente gráfico y su facilidad de manejo. Las ventajas que existen de un programa sobre el otro son variantes que no implican tener un software que satisfaga todas las necesidades de un usuario, además, existen aplicaciones gratuitas que reunen todas las características que cumplen con las espectativas para calculos estadísticos
R es un lenguaje y entorno de programación, creado en 1993 por Ross Ihaka y Robert Gentleman del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland, cuya característica principal es que forma un entorno de análisis estadístico para la manipulación de datos, su cálculo y la creación de gráficos.
En este apartado se dará una breve guía de como instalar paquetes en R estudio que nos permita la manipulación de datos de un archivo excel (xlsx), así como un pequeño ejemplo de la elaboración de un histograma personalizado.

MANUAL

  1. Instalación del paquete rjava
 # > install.packages("rjava");

alt text 2. Instalación del paquete xlsxjars

# > install.packages("xlsxjars");

alt text 3. Instalación del paquete readxl

# > install.packages("readxl");

alt text 4. Instalación del paquete ggplot2, necesario para generar histogramas

# > install.packages("ggplot2");

alt text .

  1. Limpiamos la consola con Ctrl+l

alt text 6. Instalado el paquete readxl, cargamos la libreria readxl

# > library("readxl");

alt text 7. Creamos el archivo nomina.xslx en nuestro espacio de trabajo, el cúál será nuestro ejemplo

alt text Para saber la ruta de nuestro espacio de trabajo, usamos el siguiente comando:

# > getwd();
  1. Importamos el archivo .xlsx a R, en este caso ocuapamos solo un libro (sheet = 1)
# > read_excel("nomina.xlsx", sheet = 1);

alt text 9. Generamos un histograma, apartir del salario de los empleados de la nómina en el archivo nomina.xsls

# > nomina <- read_excel("nomina.xlsx", sheet = 1); //Importación de nuestro archivo .xlsx
# > View(nomina); // Mostrar nuestro archivo importado con el alias "nomina" 
# > library("ggplot2"); //caraga de nuestra libreria pra generar histogramas
# > colors = c("red", "yellow", "green", "violet", "orange", "blue", "pink", "cyan"); // colores para  personalizar nuestro histograma
# > hist(nomina$salario, col=colors, main="HISTOGRAMA DE SALARIOS", xlab="SALARIO", sub="Autor: QFB Monserrat Chávez Guzmán", col.sub="darkblue", cex.sub=0.6); // se genera el histograma a partir de la columna salario de nuestros datos "nomina", se le asigna un título, base del histograma y un footer personalizado en color azul
  1. Ejecutamos todo
# > nomina <- read_excel("nomina.xlsx", sheet = 1); 
# > View(nomina);
# > library("ggplot2");
# > colors = c("red", "yellow", "green", "violet", "orange", "blue", "pink", "cyan");
# > hist(nomina$salario, col=colors, main="HISTOGRAMA DE SALARIOS", xlab="SALARIO", sub="Autor: QFB Monserrat Chávez Guzmán", col.sub="darkblue", cex.sub=0.6);

Resultado alt text .

CONCLUSIÓN.

El manejo de datos en el sistma R simplifica muchas funciones que en aplicaciones con interfaces gráficas pudieran ser más complejas y con algunas limitaciones, el sistema R tiene un bajo nivel de complejidad y como ventaja tiene ser un software de licencia libre.

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