Reporte Ventas Ref 2 Periodo 2017 - 2019

Este reporte representa el analisis ejecutado al historico de ventas durante los años 2017 a 2019 y su tratamiento para su uso en el futuro como base de datos.

En la siguiente grafica se puede observar el comportamiento de ventas en el mes mencionado.

library(forecast)
## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo
library(ggplot2)
library(imputeTS)
library(readxl)
EJERCICIO_ANALISIS_DE_DATOS <- read_excel("~/Australia/Self Development/Forecast/EJERCICIO ANALISIS DE DATOS.xlsx", 
    sheet = "Ref 1")
View(EJERCICIO_ANALISIS_DE_DATOS)

ventas_2017_2019_ref1 <- ts(EJERCICIO_ANALISIS_DE_DATOS$`Ref 1`)
autoplot(ventas_2017_2019_ref1, series="Ventas", xlab = "Meses", ylab = "Unidades", main = "Ventas  Ref 1       Años   2017 - 2019") +  scale_colour_manual(
    values=c(`Ventas`="black"))

Para la Ref 1 durante este periodo tuvo un crecimiento de ventas del 75% anual aproximadamente. Se puede observar una tendencia positiva en las ventas de este producto y el año con mayor ventas fue el 2019 con 156.000 unidades vendidas, 3 veces mas que el primer año.

Esta serie no presenta datos faltantes, por lo tanto se procede a digramar la informacion mediante grafica de cajas y bigotes con el fin de identificar datos atipicos en la serie.

boxplot(ventas_2017_2019_ref1,
        boxwex = 1, col = c("lightblue"),
        main = "Ventas  Ref 1    Años   2017 - 2019",
        xlab = "Analisis Dispersion Ventas unds", ylab = "Unds Vendidas",
        sep = ":", lex.order = TRUE, ylim = c(0, 30000), yaxs = "i")

outliersref1 <- boxplot.stats(ventas_2017_2019_ref1)
index <- match(outliersref1$out, ventas_2017_2019_ref1)
index
## [1] 36
boxplot.stats(ventas_2017_2019_ref1)
## $stats
## [1]  1195.0  4332.0  6541.5 11553.5 20284.0
## 
## $n
## [1] 36
## 
## $conf
## [1] 4639.838 8443.162
## 
## $out
## [1] 27549

Como resultado se obtuvo que para el mes 36 tenemos unas ventas atipicas a la serie establecida, con ventas de 27.549 unds. Despues de analizar este mes se concluye que es un dato racional debido que la demanda de este producto es creciente y presenta picos de ventas en este mes durante los años anteriores.