Sales Analysis

Explorando y describiendo datos de ventas

Vamos a cargar datos.csv y explorar

#Cargar la libreria instalada 

library(readr)

Cargar los datos del CSV de Sales

Se cargan los datos asignándolo a una variable llamada ventas
Convertir el tipo de datos ventas a data.frame para su mejor tratamiento
Ver el tipo de datos de ventas con la función class()

ventas <- read.csv("C:/Users/crep_/Documents/8vo semestre/Analisis de datos inteligentes/datos/Sales.csv")

ventas <- data.frame(ventas)
class(ventas)

## [1] "data.frame"

# ventas
head(ventas) # los primeros seis registros

##             Folio             Hora   Total    Pago Cajero
## 1 LBVT18010004435 01/05/2018 12:36 1121.20 1121.20  MAYTE
## 2 LBVT18010004436 01/05/2018 12:37   18.50   20.00  MAYTE
## 3 LBVT18010004437 01/05/2018 12:38  160.00  200.00  MAYTE
## 4 LBVT18010004438 01/05/2018 12:47  397.50  397.50  MAYTE
## 5 LBVT18010004439 01/05/2018 12:48   22.00   50.00  MAYTE
## 6 LBVT18010004440 01/05/2018 12:53 1314.19 1314.19  MAYTE

tail(ventas) # los últimos seis registros

##                 Folio             Hora Total  Pago    Cajero
## 84876 LBVT18070002268 31/08/2018 16:58 43.80 50.00 JAQUELINE
## 84877 LBVT18070002269 31/08/2018 17:03 16.32 16.32 JAQUELINE
## 84878 LBVT18070002270 31/08/2018 17:04 28.32 28.32 JAQUELINE
## 84879 LBVT18070002271 31/08/2018 17:06 21.36 50.00 JAQUELINE
## 84880 LBVT18070002272 31/08/2018 17:27 50.00 50.00 JAQUELINE
## 84881 LBVT18070002273 31/08/2018 17:36 30.14 50.00 JAQUELINE

Explorando la estructura de ventas

str(ventas) #Explorar los datos

## 'data.frame':    84881 obs. of  5 variables:
##  $ Folio : Factor w/ 84881 levels "LBDV18010000012",..: 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 ...
##  $ Hora  : Factor w/ 56848 levels "01/05/2018 07:46",..: 139 140 141 143 144 148 148 149 150 151 ...
##  $ Total : num  1121.2 18.5 160 397.5 22 ...
##  $ Pago  : num  1121 20 200 398 50 ...
##  $ Cajero: Factor w/ 21 levels "ALE DIAZ","ALE HUERTA",..: 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 ...

Análisis descriptivo de ventas

summary(ventas)

##              Folio                     Hora           Total        
##  LBDV18010000012:    1   06/08/2018 20:20:    7   Min.   :-1772.9  
##  LBDV18010000013:    1   09/07/2018 16:31:    7   1st Qu.:   38.0  
##  LBDV18010000014:    1   12/08/2018 16:54:    7   Median :   95.0  
##  LBDV18010000015:    1   19/08/2018 15:23:    7   Mean   :  189.8  
##  LBDV18010000016:    1   19/08/2018 16:08:    7   3rd Qu.:  227.7  
##  LBDV18010000017:    1   19/08/2018 18:05:    7   Max.   :13263.9  
##  (Other)        :84875   (Other)         :84839                    
##       Pago                   Cajero     
##  Min.   :0.000e+00   MARICRUZ   :11885  
##  1st Qu.:5.000e+01   JUAN MARTIN:10287  
##  Median :1.550e+02   ALE HUERTA :10215  
##  Mean   :1.853e+08   FERNANDO C :10089  
##  3rd Qu.:4.000e+02   JESUS PEREZ: 6739  
##  Max.   :7.503e+12   MAYTE      : 5565  
##                      (Other)    :30101

n <- nrow(ventas)
n

## [1] 84881

cols <- ncol(ventas)
cols

## [1] 5

El conjunto de datos ventas tienen 84881 observaciones

Tiene 5 variables: Folio, Hora, Total, Pago y Cajero
La variable Total tiene ventas por debajo de 0, siendo la menor -1772.9, lo cual representa en términos de interpreteaión algún dato basura o mal registrado
¿Cuántos registros hay por debajo de 0 en la columna o variable Total?,
¿Qué hacer con dicha columna y los registros que están por debajo de 0?
Para hacer filtros se recomienda funciones de la librería dplyr
filter() fitrar ciertos registros u observaciones
select() proyectar algunos campos
arrange() ordenar el conjunto de datos por alguna columna
group by() y summarize() para datos agregados - mutate() para agregar o transformar o actualziar datos de columnas del conjunto de datos pipes

# install.packages(""dplyr)
library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

filter(ventas, Total<=0) # Cuáles registros y cuántos

##               Folio             Hora    Total Pago        Cajero
## 1   LBDV18010000012 01/05/2018 21:08   -21.00    0    GABY LUCIO
## 2   LBDV18020000085 01/05/2018 13:14    -7.00    0    ALE HUERTA
## 3   LBDV18020000086 01/05/2018 15:15   -30.00    0    ALE HUERTA
## 4   LBDV18020000087 01/05/2018 18:05  -113.00    0    FERNANDO C
## 5   LBDV18050000126 02/05/2018 18:07   -22.00    0       CLAUDIA
## 6   LBDV18080000134 02/05/2018 11:06    -9.60    0        SARAHY
## 7   LBDV18080000135 02/05/2018 11:16   -37.60    0        SARAHY
## 8   LBDV18010000013 03/05/2018 20:53   -24.50    0    FERNANDO C
## 9   LBDV18020000088 03/05/2018 17:31   -30.00    0   JUAN MARTIN
## 10  LBDV18020000089 03/05/2018 18:58  -113.00    0   JUAN MARTIN
## 11  LBDV18030000154 03/05/2018 10:26   -56.00    0    ALE HUERTA
## 12  LBDV18030000155 03/05/2018 12:25   -98.00    0    ALE HUERTA
## 13  LBDV18040000219 03/05/2018 13:06    -8.00    0         MAYTE
## 14  LBDV18020000090 04/05/2018 11:05   -17.00    0         JANET
## 15  LBDV18020000091 05/05/2018 14:53   -50.00    0    ALE HUERTA
## 16  LBDV18030000156 05/05/2018 09:51   -20.70    0      MARICRUZ
## 17  LBDV18030000157 05/05/2018 18:32   -51.05    0    GABY LUCIO
## 18  LBDV18010000014 06/05/2018 13:36   -75.00    0         JANET
## 19  LBDV18050000127 06/05/2018 16:37   -58.00    0      MONSE L.
## 20  LBDV18020000092 07/05/2018 14:12   -18.50    0   JUAN MARTIN
## 21  LBDV18020000093 07/05/2018 14:38   -30.70    0   JUAN MARTIN
## 22  LBDV18020000094 07/05/2018 19:13   -43.00    0    ALE HUERTA
## 23  LBDV18030000158 07/05/2018 10:39    -1.00    0    GABY LUCIO
## 24  LBDV18040000220 07/05/2018 16:11   -65.00    0         MAYTE
## 25  LBDV18050000128 07/05/2018 16:13   -32.16    0        SARAHY
## 26  LBDV18020000095 08/05/2018 16:00   -20.70    0    ALE HUERTA
## 27  LBDV18020000096 08/05/2018 16:28  -275.20    0    ALE HUERTA
## 28  LBDV18030000159 09/05/2018 15:00  -894.60    0         JANET
## 29  LBDV18030000160 09/05/2018 18:07  -188.30    0         JANET
## 30  LBDV18080000136 09/05/2018 09:56    -7.50    0       CLAUDIA
## 31  LBDV18030000161 10/05/2018 13:55   -37.00    0    FERNANDO C
## 32  LBDV18030000162 10/05/2018 17:57  -894.60    0    ALE HUERTA
## 33  LBDV18020000097 11/05/2018 10:17  -168.65    0    GABY LUCIO
## 34  LBDV18020000098 11/05/2018 10:21   -30.00    0    GABY LUCIO
## 35  LBDV18040000221 11/05/2018 10:35   -21.00    0    FERNANDO C
## 36  LBDV18080000137 11/05/2018 09:15   -59.00    0      MONSE L.
## 37  LBDV18030000163 13/05/2018 12:49   -27.00    0    GABY LUCIO
## 38  LBDV18030000164 13/05/2018 13:19   -14.00    0    GABY LUCIO
## 39  LBDV18030000165 13/05/2018 16:02   -29.00    0    ALE HUERTA
## 40  LBDV18030000166 13/05/2018 20:47   -24.00    0    ALE HUERTA
## 41  LBDV18030000167 13/05/2018 20:53   -43.00    0    ALE HUERTA
## 42  LBDV18040000222 13/05/2018 11:43   -36.00    0   JUAN MARTIN
## 43  LBDV18020000099 14/05/2018 11:30   -28.00    0    ALE HUERTA
## 44  LBDV18020000100 14/05/2018 14:02   -19.00    0    ALE HUERTA
## 45  LBDV18020000101 14/05/2018 14:11   -50.00    0    ALE HUERTA
## 46  LBDV18030000168 14/05/2018 20:47  -807.60    0   JUAN MARTIN
## 47  LBDV18030000169 14/05/2018 21:03  -775.28    0   JUAN MARTIN
## 48  LBDV18080000138 14/05/2018 21:12   -19.00    0      MONSE L.
## 49  LBDV18030000170 15/05/2018 14:48   -17.00    0    ALE HUERTA
## 50  LBDV18030000171 15/05/2018 15:23   -26.70    0    ALE HUERTA
## 51  LBDV18020000102 16/05/2018 09:51  -422.90    0    ALE HUERTA
## 52  LBDV18020000103 16/05/2018 09:54  -526.15    0    ALE HUERTA
## 53  LBDV18020000104 16/05/2018 13:12   -18.00    0    ALE HUERTA
## 54  LBDV18020000105 17/05/2018 14:41  -289.00    0    ALE HUERTA
## 55  LBDV18020000106 17/05/2018 14:52   -25.00    0    ALE HUERTA
## 56  LBDV18020000107 17/05/2018 15:01  -204.00    0    ALE HUERTA
## 57  LBDV18020000108 17/05/2018 15:16   -70.00    0    ALE HUERTA
## 58  LBDV18020000109 17/05/2018 18:23    -7.50    0    FERNANDO C
## 59  LBDV18020000110 17/05/2018 20:37   -43.00    0    FERNANDO C
## 60  LBDV18030000172 17/05/2018 18:47   -22.50    0   JUAN MARTIN
## 61  LBDV18010000015 18/05/2018 14:55  -145.50    0      MARICRUZ
## 62  LBDV18020000111 18/05/2018 21:12    -6.20    0    FERNANDO C
## 63  LBDV18020000112 18/05/2018 21:12  -133.90    0    FERNANDO C
## 64  LBDV18030000173 18/05/2018 21:34   -42.60    0   JUAN MARTIN
## 65  LBDV18080000139 19/05/2018 14:53    -8.50    0        SARAHY
## 66  LBDV18010000016 21/05/2018 11:09   -31.70    0   JUAN MARTIN
## 67  LBDV18010000017 21/05/2018 14:18 -1039.70    0   JUAN MARTIN
## 68  LBDV18020000114 22/05/2018 16:51   -50.00    0      MARICRUZ
## 69  LBDV18020000113 22/05/2018 13:42   -28.00    0      MARICRUZ
## 70  LBDV18010000018 23/05/2018 15:08   -37.00    0   JUAN MARTIN
## 71  LBDV18010000019 23/05/2018 20:59   -43.00    0      MARICRUZ
## 72  LBDV18020000115 23/05/2018 17:06   -52.40    0    ALE HUERTA
## 73  LBDV18030000174 23/05/2018 15:21   -38.00    0         JANET
## 74  LBDV18020000116 24/05/2018 17:40   -12.00    0    ALE HUERTA
## 75  LBDV18030000175 24/05/2018 16:57   -35.35    0      MARICRUZ
## 76  LBDV18010000020 25/05/2018 18:43  -378.00    0         JANET
## 77  LBDV18030000176 25/05/2018 10:19   -16.50    0    GABY LUCIO
## 78  LBDV18030000177 25/05/2018 11:48    -9.00    0    GABY LUCIO
## 79  LBDV18080000140 25/05/2018 13:06   -69.00    0      MONSE L.
## 80  LBDV18020000117 26/05/2018 16:53  -100.00    0         JANET
## 81  LBDV18020000118 26/05/2018 20:52   -36.00    0         JANET
## 82  LBDV18030000178 26/05/2018 20:53   -15.00    0      MARICRUZ
## 83  LBDV18010000021 27/05/2018 13:15   -36.00    0   JUAN MARTIN
## 84  LBDV18030000179 27/05/2018 11:43   -63.00    0    GABY LUCIO
## 85  LBDV18030000180 27/05/2018 13:27   -21.50    0    GABY LUCIO
## 86  LBDV18030000181 27/05/2018 13:59   -28.00    0    GABY LUCIO
## 87  LBDV18030000182 27/05/2018 17:28   -14.50    0    ALE HUERTA
## 88  LBDV18030000183 27/05/2018 19:59   -50.00    0    ALE HUERTA
## 89  LBDV18010000022 28/05/2018 19:33   -13.60    0          LINA
## 90  LBDV18020000119 28/05/2018 18:14  -155.00    0    GABY LUCIO
## 91  LBDV18030000184 28/05/2018 14:12   -19.00    0   JUAN MARTIN
## 92  LBDV18050000129 29/05/2018 12:08   -89.40    0    ALE HUERTA
## 93  LBDV18080000141 29/05/2018 21:07   -38.40    0      MONSE L.
## 94  LBDV18040000223 30/05/2018 15:42  -187.49    0   JUAN MARTIN
## 95  LBDV18080000142 31/05/2018 10:15    -8.00    0        SARAHY
## 96  LBDV18020000120 01/06/2018 19:42  -234.00    0    FERNANDO C
## 97  LBDV18020000121 01/06/2018 20:29   -43.50    0    FERNANDO C
## 98  LBDV18040000224 01/06/2018 20:27   -43.50    0          LINA
## 99  LBDV18040000225 01/06/2018 20:35   -34.95    0          LINA
## 100 LBDV18080000143 01/06/2018 20:12   -60.00    0       CLAUDIA
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## 374 LBDV18020000207 30/08/2018 09:02   -12.00    0          LINA
## 375 LBDV18010000047 31/08/2018 17:39   -37.00    0      ALE DIAZ
## 376 LBDV18010000048 31/08/2018 18:50   -44.20    0      ALE DIAZ
## 377 LBDV18030000267 31/08/2018 19:27  -182.00    0    ALE HUERTA

Limpiando el conjunto de datos

Determinar la media artimética de la columna Total de los registros que tienen Total superior a cero

Total <- filter(ventas, Total>0) %>% select(Total)
mediaTotal <- mean(Total$Total)
mediaTotal

## [1] 191.0067

Transformando ventas

Agregando nueva columna

ventas <- mutate(ventas, TotalLimpio = Total)

head(ventas) # Los primeros seis

##             Folio             Hora   Total    Pago Cajero TotalLimpio
## 1 LBVT18010004435 01/05/2018 12:36 1121.20 1121.20  MAYTE     1121.20
## 2 LBVT18010004436 01/05/2018 12:37   18.50   20.00  MAYTE       18.50
## 3 LBVT18010004437 01/05/2018 12:38  160.00  200.00  MAYTE      160.00
## 4 LBVT18010004438 01/05/2018 12:47  397.50  397.50  MAYTE      397.50
## 5 LBVT18010004439 01/05/2018 12:48   22.00   50.00  MAYTE       22.00
## 6 LBVT18010004440 01/05/2018 12:53 1314.19 1314.19  MAYTE     1314.19

Sales Analysis

Xochitl Silvestre

13/2/2020

Explorando y describiendo datos de ventas

Vamos a cargar datos.csv y explorar

Cargar los datos del CSV de Sales

Explorando la estructura de ventas

Análisis descriptivo de ventas

El conjunto de datos ventas tienen 84881 observaciones

Limpiando el conjunto de datos

Transformando ventas