Consultoría Estadística
Isabel Vega, Sophia Moguel & Brenda Romero
12/8/2021
Script
Librerías de los paquetes gtrendsR, reshape2 y ggplot2
library(gtrendsR)## Warning: package 'gtrendsR' was built under R version 4.1.2library(reshape2)## Warning: package 'reshape2' was built under R version 4.1.2library(ggplot2)## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.1.2DATA FRAME CON LOS DATOS
Gráfica
ggplot(datos, aes(x=Año, y=Búsquedas, group = Software, colour =Software)) + geom_line() + geom_point( size=2, shape=21, fill='white') + theme_minimal()
Datos interés por estado de:
#url<-"https://trends.google.com.mx/trends/explore?date=today%205-y&geo=MX&q=%2Fm%2F07sbkfb,%2Fm%2F0212jm,%2Fm%2F05z1_,%2Fm%2F075st,Statistica"
#data<- read_csv(url)
#View(data)
#attach(data)
#summary(data)Datos llamando la librería gtrendsR
keywords=c("Java","R","Python","SQL","Statistica")
region= c("MX")
time =("2017-01-01 2021-01-10")
channel="web"
trends=gtrends(keywords, gprop = channel, geo=region, time=time)
region.trend=trends$interest_by_region;region.trend## location hits keyword geo gprop
## 1 Mexico City 100 Java MX web
## 2 Querétaro 81 Java MX web
## 3 Aguascalientes 80 Java MX web
## 4 Morelos 76 Java MX web
## 5 Hidalgo 71 Java MX web
## 6 Tlaxcala 70 Java MX web
## 7 State of Mexico 69 Java MX web
## 8 Oaxaca 68 Java MX web
## 9 Michoacán 67 Java MX web
## 10 Colima 67 Java MX web
## 11 Jalisco 64 Java MX web
## 12 Guerrero 63 Java MX web
## 13 Veracruz 62 Java MX web
## 14 Puebla 60 Java MX web
## 15 Zacatecas 60 Java MX web
## 16 Yucatan 59 Java MX web
## 17 Durango 58 Java MX web
## 18 Campeche 58 Java MX web
## 19 Sinaloa 57 Java MX web
## 20 Sonora 56 Java MX web
## 21 Nayarit 54 Java MX web
## 22 Chiapas 52 Java MX web
## 23 Baja California 52 Java MX web
## 24 Guanajuato 51 Java MX web
## 25 Tabasco 50 Java MX web
## 26 Tamaulipas 50 Java MX web
## 27 Nuevo Leon 47 Java MX web
## 28 Chihuahua 47 Java MX web
## 29 San Luis Potosi 43 Java MX web
## 30 Baja California Sur 43 Java MX web
## 31 Quintana Roo 41 Java MX web
## 32 Coahuila 40 Java MX web
## 33 Sonora 100 R MX web
## 34 Baja California 94 R MX web
## 35 Mexico City 93 R MX web
## 36 Veracruz 92 R MX web
## 37 Chihuahua 92 R MX web
## 38 Aguascalientes 92 R MX web
## 39 Sinaloa 90 R MX web
## 40 Baja California Sur 90 R MX web
## 41 Jalisco 90 R MX web
## 42 Tlaxcala 87 R MX web
## 43 Tamaulipas 87 R MX web
## 44 Hidalgo 85 R MX web
## 45 Puebla 85 R MX web
## 46 Zacatecas 85 R MX web
## 47 Querétaro 84 R MX web
## 48 Colima 84 R MX web
## 49 Nuevo Leon 84 R MX web
## 50 Michoacán 83 R MX web
## 51 San Luis Potosi 82 R MX web
## 52 Guerrero 82 R MX web
## 53 State of Mexico 82 R MX web
## 54 Oaxaca 82 R MX web
## 55 Durango 82 R MX web
## 56 Morelos 80 R MX web
## 57 Yucatan 80 R MX web
## 58 Chiapas 79 R MX web
## 59 Guanajuato 79 R MX web
## 60 Campeche 79 R MX web
## 61 Tabasco 78 R MX web
## 62 Coahuila 77 R MX web
## 63 Nayarit 76 R MX web
## 64 Quintana Roo 74 R MX web
## 65 Mexico City 100 Python MX web
## 66 Querétaro 85 Python MX web
## 67 Jalisco 79 Python MX web
## 68 Colima 70 Python MX web
## 69 Aguascalientes 67 Python MX web
## 70 Zacatecas 65 Python MX web
## 71 Nuevo Leon 62 Python MX web
## 72 Morelos 58 Python MX web
## 73 Yucatan 53 Python MX web
## 74 Guanajuato 51 Python MX web
## 75 Baja California 48 Python MX web
## 76 Michoacán 47 Python MX web
## 77 Sonora 47 Python MX web
## 78 State of Mexico 47 Python MX web
## 79 Chihuahua 45 Python MX web
## 80 Tlaxcala 44 Python MX web
## 81 Puebla 44 Python MX web
## 82 Quintana Roo 41 Python MX web
## 83 Hidalgo 40 Python MX web
## 84 Oaxaca 38 Python MX web
## 85 Coahuila 37 Python MX web
## 86 Tabasco 36 Python MX web
## 87 Tamaulipas 36 Python MX web
## 88 Sinaloa 35 Python MX web
## 89 Durango 35 Python MX web
## 90 Baja California Sur 33 Python MX web
## 91 Veracruz 32 Python MX web
## 92 Nayarit 32 Python MX web
## 93 San Luis Potosi 32 Python MX web
## 94 Guerrero 28 Python MX web
## 95 Chiapas 28 Python MX web
## 96 Campeche 22 Python MX web
## 97 Aguascalientes 100 SQL MX web
## 98 Mexico City 100 SQL MX web
## 99 Nuevo Leon 80 SQL MX web
## 100 Sinaloa 73 SQL MX web
## 101 Querétaro 68 SQL MX web
## 102 Yucatan 58 SQL MX web
## 103 Jalisco 58 SQL MX web
## 104 Colima 55 SQL MX web
## 105 Guanajuato 52 SQL MX web
## 106 Tamaulipas 51 SQL MX web
## 107 Sonora 51 SQL MX web
## 108 Chihuahua 48 SQL MX web
## 109 Durango 48 SQL MX web
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## 111 Hidalgo 45 SQL MX web
## 112 State of Mexico 43 SQL MX web
## 113 Baja California 43 SQL MX web
## 114 Quintana Roo 41 SQL MX web
## 115 Michoacán 40 SQL MX web
## 116 San Luis Potosi 39 SQL MX web
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## 118 Puebla 37 SQL MX web
## 119 Campeche 37 SQL MX web
## 120 Nayarit 34 SQL MX web
## 121 Veracruz 34 SQL MX web
## 122 Baja California Sur 30 SQL MX web
## 123 Oaxaca 28 SQL MX web
## 124 Tabasco 28 SQL MX web
## 125 Guerrero 28 SQL MX web
## 126 Tlaxcala 28 SQL MX web
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## 129 Veracruz 100 Statistica MX web
## 130 Mexico City 38 Statistica MX web
## 131 Baja California Sur NA Statistica MX web
## 132 Colima NA Statistica MX web
## 133 Michoacán NA Statistica MX web
## 134 Campeche NA Statistica MX web
## 135 Coahuila NA Statistica MX web
## 136 Sinaloa NA Statistica MX web
## 137 Nayarit NA Statistica MX web
## 138 Morelos NA Statistica MX web
## 139 Hidalgo NA Statistica MX web
## 140 Durango NA Statistica MX web
## 141 Yucatan NA Statistica MX web
## 142 Guerrero NA Statistica MX web
## 143 Puebla NA Statistica MX web
## 144 Oaxaca NA Statistica MX web
## 145 Chiapas NA Statistica MX web
## 146 Baja California NA Statistica MX web
## 147 Tamaulipas NA Statistica MX web
## 148 Querétaro NA Statistica MX web
## 149 State of Mexico NA Statistica MX web
## 150 Nuevo Leon NA Statistica MX web
## 151 Guanajuato NA Statistica MX web
## 152 Jalisco NA Statistica MX web
## 153 Aguascalientes NA Statistica MX web
## 154 Chihuahua NA Statistica MX web
## 155 Quintana Roo NA Statistica MX web
## 156 San Luis Potosi NA Statistica MX web
## 157 Sonora NA Statistica MX web
## 158 Tabasco NA Statistica MX web
## 159 Tlaxcala NA Statistica MX web
## 160 Zacatecas NA Statistica MX webView(region.trend)
head(region.trend)## location hits keyword geo gprop
## 1 Mexico City 100 Java MX web
## 2 Querétaro 81 Java MX web
## 3 Aguascalientes 80 Java MX web
## 4 Morelos 76 Java MX web
## 5 Hidalgo 71 Java MX web
## 6 Tlaxcala 70 Java MX webtime.trend=trends$interest_over_time;time.trend## date hits keyword geo time gprop category
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## 12 2017-03-19 87 Java MX 2017-01-01 2021-01-10 web 0
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## 22 2017-05-28 59 Java MX 2017-01-01 2021-01-10 web 0
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## 1055 2021-01-10 0 Statistica MX 2017-01-01 2021-01-10 web 0View(time.trend)Gráficas
A lo largo del tiempo
plot<-ggplot(data=time.trend, aes(x=date, y=hits,group=keyword,col=keyword))+
geom_line()+xlab('Tiempo')+ylab('Interés Relativo')+ theme_bw()+
theme(legend.title = element_blank(),legend.position="bottom",legend.text=element_text(size=12))+ggtitle("")
plot
Gráfica de boxplot
ggplot(time.trend, aes(x=date,y=hits, group=keyword, col= keyword))+
geom_boxplot()+ geom_jitter(shape=16, position=position_jitter(0.2))
# stat_summary(fun.y=mean, geom="point",size=1)Datos con outliers controlados en trends
trends<-time.trend[time.trend$hits<80,]
# Gráfica
plo2<-ggplot(data=trends, aes(x=date, y=hits,group=keyword,col=keyword))+
geom_line()+xlab('Tiempo')+ylab('Interés Relativo')+ theme_bw()+
theme(legend.title = element_blank(),legend.position="bottom",legend.text=element_text(size=12))+ggtitle("")
plo2
# Suavizado método loess con formula y~x
plot<-ggplot(data=trends, aes(x=date, y=hits,group=keyword,col=keyword))+
geom_smooth(span=0.5,se=FALSE, method="loess", formula="y~x" )+xlab('Tiempo ')+ylab('Interés Relativo')+
theme_bw()+theme(legend.title = element_blank(),legend.position="bottom")+ggtitle("")
plot
El artículo donde se utiliza el script se encuentra en la liga https://consultoria.carrd.co/.