Analisis de DataSet Facebook
Jazmin Alejandra Juarez Garcia
5/4/2022
Con la finalidad de adentrarse en el entorno de desarrollo de RStudio y conocer e implementar el lenguaje de R se llevó a cabo el análisis de un Data Set enfocado a información de las publicaciones de una determinada página en Facebook, en donde se almacenan datos referentes a el número total de likes, el tipo de publicación, categoría, likes, comentarios, interacciones, tiempo de vida, entre otros más campos que al ser estudiados podrían ayudar a que la pagina tenga mucha más publicidad y visualizaciones.
El análisis consiste en estudiar los datos contenidos en el Data Set y llegar a una interpretación de los mismos, para ello, se analizan los siguientes puntos clave:
- Comparativa entre el número de likes y publicaciones compartidas.
- Media del número de interacciones del mes de julio.
- Tipo de publicación que es más conveniente publicar, en qué hora y día de la semana.
- Si las personas a las que les ha gustado de por vida la página y que han interactuado con las publicaciones tienen relación con el númerode comentarios por publicación.
- Si el pago por publicación es conveniente de acuerdo al número de interacciones y al alcance total de tiempo de vida del post.
- Si las personas a las que les ha gustado de por vida la página y que han interactuado con las publicaciones tienen relación con el númerode comentarios por publicación.
Comparativa grafica.
El primer punto de análisis para el Data Set de la página en Facebook es el de realizar una comparativa gráfica entre el número de likes y publicaciones compartidas. Para llevar a cabo dicho análisis, dentro del entorno de RStudio se llevó el siguiente procedimiento de codificación.
- Se realizo la carga de la columna like, la cual sería utilizada para realizar la comparación.
datos$like## [1] 79 130 66 1572 325 152 249 325 161 113 233 88 90 137 577
## [16] 86 40 678 54 34 66 0 16 72 99 88 412 100 523 143
## [31] 107 27 155 98 56 172 96 76 227 44 216 187 26 29 47
## [46] 57 174 18 77 12 48 285 202 64 66 65 164 40 76 139
## [61] 101 144 179 219 60 77 48 697 53 84 146 449 226 172 99
## [76] 411 0 85 56 29 86 370 190 101 99 140 130 270 30 107
## [91] 331 78 301 111 124 153 51 115 310 328 0 1505 63 13 59
## [106] 955 181 193 125 217 28 NA 117 79 15 4 431 7 7 6
## [121] 2 186 1 3 7 7 198 9 4 3 8 7 7 11 28
## [136] 56 32 32 129 77 143 227 859 377 41 76 189 80 148 24
## [151] 302 166 358 161 319 54 117 115 187 84 363 244 290 243 18
## [166] 113 77 485 1622 99 188 30 163 179 204 165 1047 234 250 154
## [181] 150 102 226 345 68 62 223 61 104 146 102 766 63 113 442
## [196] 278 64 52 30 1155 139 40 53 220 114 39 859 137 54 74
## [211] 98 264 36 11 435 114 17 15 87 227 86 179 74 332 80
## [226] 95 188 109 367 102 113 94 14 43 98 13 237 112 101 145
## [241] 535 118 484 315 5172 154 73 96 98 53 71 194 226 238 755
## [256] 47 126 104 167 152 128 234 61 66 529 42 75 61 162 47
## [271] 696 215 534 143 46 98 25 204 202 148 40 71 104 34 129
## [286] 72 15 102 469 57 23 141 19 71 72 54 93 62 78 14
## [301] 231 72 197 330 148 208 148 154 142 107 22 84 59 65 24
## [316] 186 58 74 180 168 36 51 67 1372 57 33 79 97 617 139
## [331] 199 107 50 64 55 142 72 79 244 307 212 95 194 101 46
## [346] 156 821 58 155 1639 155 166 210 400 98 138 148 267 144 256
## [361] 72 87 129 179 194 124 304 138 41 163 407 447 38 93 59
## [376] 286 66 236 152 1998 186 235 64 92 53 140 48 112 35 37
## [391] 48 766 96 57 114 51 87 81 71 164 91 329 128 379 52
## [406] 63 97 56 36 138 142 75 89 63 176 227 25 0 27 39
## [421] 61 32 2 109 32 68 6 213 2 3 6 4 4 211 15
## [436] 95 127 136 32 76 28 0 664 62 48 55 197 88 59 234
## [451] 148 96 49 98 198 159 22 154 128 129 1546 79 214 134 268
## [466] 128 47 200 264 193 114 160 46 136 73 65 579 101 74 84
## [481] 360 5 187 69 82 12 56 44 277 74 79 105 128 185 125
## [496] 53 53 93 91 91- Se crearon las variables de tipo numérico “likes” y “compartidos” para asignarlas a las columnas correspondientes.
likes <- as.numeric(datos$like)
compartido <- as.numeric(datos$share)- Mediante la propiedad “Sort” se especificó que los datos de la columna likes y share se mostraran de mayor a menor.
sort(likes,decreasing = TRUE) ## [1] 5172 1998 1639 1622 1572 1546 1505 1372 1155 1047 955 859 859 821 766
## [16] 766 755 697 696 678 664 617 579 577 535 534 529 523 485 484
## [31] 469 449 447 442 435 431 412 411 407 400 379 377 370 367 363
## [46] 360 358 345 332 331 330 329 328 325 325 319 315 310 307 304
## [61] 302 301 290 286 285 278 277 270 268 267 264 264 256 250 249
## [76] 244 244 243 238 237 236 235 234 234 234 233 231 227 227 227
## [91] 227 226 226 226 223 220 219 217 216 215 214 213 212 211 210
## [106] 208 204 204 202 202 200 199 198 198 197 197 194 194 194 193
## [121] 193 190 189 188 188 187 187 187 186 186 186 185 181 180 179
## [136] 179 179 179 176 174 172 172 168 167 166 166 165 164 164 163
## [151] 163 162 161 161 160 159 156 155 155 155 154 154 154 154 153
## [166] 152 152 152 150 148 148 148 148 148 148 146 146 145 144 144
## [181] 143 143 143 142 142 142 141 140 140 139 139 139 138 138 138
## [196] 137 137 136 136 134 130 130 129 129 129 129 128 128 128 128
## [211] 128 127 126 125 125 124 124 118 117 117 115 115 114 114 114
## [226] 114 113 113 113 113 112 112 111 109 109 107 107 107 107 105
## [241] 104 104 104 102 102 102 102 101 101 101 101 101 100 99 99
## [256] 99 99 98 98 98 98 98 98 98 97 97 96 96 96 96
## [271] 95 95 95 94 93 93 93 92 91 91 91 90 89 88 88
## [286] 88 87 87 87 86 86 86 85 84 84 84 84 82 81 80
## [301] 80 79 79 79 79 79 79 78 78 77 77 77 77 76 76
## [316] 76 76 75 75 74 74 74 74 74 73 73 72 72 72 72
## [331] 72 72 71 71 71 71 69 68 68 67 66 66 66 66 66
## [346] 65 65 65 64 64 64 64 63 63 63 63 62 62 62 61
## [361] 61 61 61 60 59 59 59 59 58 58 57 57 57 57 56
## [376] 56 56 56 56 55 55 54 54 54 54 53 53 53 53 53
## [391] 53 52 52 51 51 51 50 49 48 48 48 48 48 47 47
## [406] 47 47 46 46 46 44 44 43 42 41 41 40 40 40 40
## [421] 39 39 38 37 36 36 36 35 34 34 33 32 32 32 32
## [436] 32 30 30 30 29 29 28 28 28 27 27 26 25 25 24
## [451] 24 23 22 22 19 18 18 17 16 15 15 15 15 14 14
## [466] 13 13 12 12 11 11 9 8 7 7 7 7 7 7 6
## [481] 6 6 5 4 4 4 4 3 3 3 2 2 2 1 0
## [496] 0 0 0 0sort(compartido,decreasing = TRUE)## [1] 790 208 181 147 139 128 123 122 121 109 102 99 98 98 97 95 90 90
## [19] 90 84 83 80 79 78 77 76 76 74 72 70 70 68 64 63 61 61
## [37] 60 60 58 58 58 57 57 55 55 54 54 54 53 53 52 51 51 50
## [55] 49 49 49 47 47 47 47 47 47 46 45 44 44 44 44 44 44 43
## [73] 43 43 43 42 42 42 42 41 41 41 41 41 40 40 40 40 40 40
## [91] 39 39 39 39 38 38 38 38 38 38 37 37 36 36 36 36 36 36
## [109] 36 36 36 35 35 35 34 34 34 34 34 33 33 33 33 33 32 32
## [127] 32 32 32 32 32 32 32 32 31 31 31 31 31 31 31 31 30 30
## [145] 30 30 30 29 29 29 29 29 29 29 28 28 28 28 28 28 28 28
## [163] 28 28 28 28 27 27 27 27 27 27 27 26 26 26 26 26 26 26
## [181] 26 26 26 26 26 26 26 26 26 25 25 25 25 25 25 25 25 24
## [199] 24 24 24 24 24 24 23 23 23 23 23 23 22 22 22 22 22 22
## [217] 22 22 22 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 20 20 20 20
## [235] 20 20 20 20 20 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 18
## [253] 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 17 17 17 17 17
## [271] 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 16 16 16 16 16 16 16 16
## [289] 16 16 16 16 16 16 16 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15
## [307] 15 15 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14
## [325] 14 14 14 14 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13
## [343] 13 13 13 13 13 13 12 12 12 12 12 12 11 11 11 11 11 11
## [361] 11 11 11 11 11 11 11 11 11 10 10 10 10 10 10 10 10 10
## [379] 10 10 10 10 10 10 10 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
## [397] 9 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 7 7 7 7 7 7
## [415] 7 7 7 7 7 7 7 7 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
## [433] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 3 3
## [451] 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [469] 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
## [487] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 04.Mediante la propiedad “Plot” se imprimió el grafico que mostraría la comparación entre el número de likes y publicaciones compartidas.
plot(likes, compartido)
Mediante el grafico generado se puede visualizar que el número de likes es medianamente proporcional en comparación con las veces que fue compartida la publicación. En la mayor parte de publicaciones se puede observar que existe una cantidad de likes moderada, pero las veces que la publicación se comparte tiende a ser muy baja.
Además, mediante este gráfico, se pudo observar que las publicaciones dela página no son tan concurridas y que hay mucha dispersión entre los datos, ya que la mayoría de las publicaciones tienden a tener un numero bajo de interacciones y son pocas las que si generan tanto más likes como elementos compartidos
Además, se logró visualizar una sola publicación que salió del rango en el que se encuentran las demás, lo cual indica que si hubo un tipo de publicación que gracias a diferentes factores logro tener una mayor interacción de likes y veces compartidas.
En base a esta información se podía deducir que a la página le hace falta implementar nuevos métodos de marketing para llamar la atención de más suscriptores, ya que sus publicaciones no están alcanzando el éxito esperado. Además, realizando un análisis más especializado se podría estudiar el punto más disperso de la gráfica y determinar cuáles fueron los factores que hicieron que hubiera más número de interacciones, para así, poder generar algún tipo de publicación igual o similar a esa.
Calculo de media.
La media o promedio es una medida de tendencia central. Resulta al efectuar una serie determinada de operaciones con un conjunto de números y que, en determinadas condiciones, puede representar por sí solo a todo el conjunto. Para el punto número dos del análisis se calculó la media del número de interacciones que hubo en el mes de Julio. Para ello, se llevó a cabo el siguiente procedimiento.
- Se creo la variable media y se le asigno la función “mean” (media), dentro de la cual se especificó que se usara el Data Set de datos y la tabla de interacciones, y que, además, únicamente se tomaran en cuenta los datos del mes 7 (Julio).
media <- mean(datos$Total.Interactions[datos$Post.Month == 7])- Mediante la propiedad “paste” se especificó que se imprimiera la leyenda “La media del número de interacciones en el mes de julio es:” y se le concateno el valor de la variable media.
paste("La media del numero de interacciones en el mes de julio es", media)## [1] "La media del numero de interacciones en el mes de julio es 328.5"Por lo cual, el promedio o media del conjunto de datos de las interacciones del mes de julio es de 328.5.
Tipo de publicación mas conveniente.
Para el tercer punto del análisis de datos se estudió cual era el tipo de publicación más conveniente para publicar, en este caso un estado, foto, video o link. Además, de determinar en qué hora y día de la semana es mejor realizar la publicación. El procedimiento para llevar a cabo el análisis se muestra a continuación:
- Se declaran las cuatro columnas de la Data Set que serán utilizadas, en este caso, el tipo de publicación, el día, la hora y el numero de likes.
datos$Type## [1] "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Photo"
## [9] "Status" "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Status"
## [17] "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Link" "Photo"
## [25] "Status" "Status" "Status" "Photo" "Photo" "Video" "Photo" "Photo"
## [33] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Status" "Photo"
## [41] "Status" "Link" "Photo" "Link" "Photo" "Link" "Status" "Link"
## [49] "Photo" "Link" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Video"
## [57] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [65] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Video"
## [73] "Status" "Photo" "Video" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [81] "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Link" "Photo"
## [89] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [97] "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [105] "Photo" "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Status" "Photo" "Photo"
## [113] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [121] "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [129] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [137] "Link" "Photo" "Status" "Photo" "Link" "Status" "Status" "Photo"
## [145] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Status" "Link" "Photo" "Photo"
## [153] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [161] "Photo" "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [169] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Status"
## [177] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Video"
## [185] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [193] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [201] "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [209] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [217] "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Status" "Status"
## [225] "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [233] "Status" "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [241] "Photo" "Photo" "Status" "Video" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [249] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Photo"
## [257] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [265] "Photo" "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [273] "Photo" "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Video" "Photo" "Photo"
## [281] "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Photo"
## [289] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [297] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [305] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [313] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [321] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [329] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Status" "Photo"
## [337] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [345] "Link" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [353] "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [361] "Photo" "Photo" "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [369] "Photo" "Photo" "Photo" "Status" "Link" "Photo" "Photo" "Photo"
## [377] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [385] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [393] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [401] "Photo" "Photo" "Photo" "Link" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [409] "Link" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [417] "Status" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [425] "Photo" "Link" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Link" "Photo"
## [433] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Link" "Photo"
## [441] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [449] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [457] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"
## [465] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Link" "Photo"
## [473] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Link" "Photo" "Photo"
## [481] "Photo" "Link" "Photo" "Photo" "Photo" "Link" "Photo" "Photo"
## [489] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo" "Link" "Photo" "Photo" "Photo"
## [497] "Photo" "Photo" "Photo" "Photo"datos$Post.Weekday## [1] 4 3 3 2 2 1 1 7 7 6 5 5 5 5 4 3 3 2 2 1 1 7 7 7 6 6 5 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1
## [38] 7 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4
## [75] 3 3 3 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4 4 3 3 2 2 1 1 7 7 6
## [112] 6 6 1 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 6 6 6 6 6 6 6 6 6 5 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 7
## [149] 7 6 6 5 5 4 4 3 2 2 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2
## [186] 1 1 7 7 2 2 1 1 7 7 6 6 5 4 4 4 3 3 2 2 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 7
## [223] 7 6 6 5 5 4 4 3 2 2 2 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3
## [260] 2 2 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 4 4 3 3 2 2 2 1 1 7 7 6 6 5 4 4 4 4 4 3 3 2 2
## [297] 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4 3 2 2 1 1 1 7 5 4 4 3 3 2
## [334] 2 1 7 6 6 5 4 4 3 2 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4 3 2 2 1 1 7 7 6 6 5 4 3 3 2 2 1 7
## [371] 6 6 5 5 4 4 3 2 2 1 7 6 6 6 5 5 4 3 3 2 2 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 1 7 7
## [408] 6 6 5 5 4 4 5 4 4 3 3 3 3 2 2 1 1 1 1 7 7 7 7 7 7 6 6 6 6 6 6 6 6 5 5 4 2
## [445] 2 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 3 2 2 1 1 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 6 6 6 5 5 4
## [482] 4 3 3 2 2 1 1 7 7 6 6 5 1 7 7 5 5 4 4datos$Post.Hour## [1] 3 10 3 10 3 9 3 9 3 10 10 10 10 3 5 10 3 12 3 11 3 10 10 3 10
## [26] 3 11 3 3 11 2 10 3 9 3 11 3 10 9 3 11 3 10 3 11 3 11 2 11 2
## [51] 9 3 9 3 10 2 11 3 10 3 11 2 10 3 10 3 11 3 11 3 10 3 11 2 11
## [76] 2 2 10 3 12 3 10 3 10 2 9 3 10 3 11 3 9 3 9 4 10 3 11 3 10
## [101] 9 3 10 4 11 4 11 4 9 3 10 8 4 3 13 12 12 11 10 10 9 9 8 7 6
## [126] 5 3 13 13 12 11 9 9 8 6 2 10 8 3 10 3 10 2 10 3 10 3 10 4 11
## [151] 4 11 4 10 1 7 11 2 10 3 9 3 10 4 10 3 10 2 10 2 9 2 10 4 3
## [176] 10 3 11 2 10 4 10 2 10 3 10 6 10 4 10 3 10 4 10 3 10 8 13 9 10
## [201] 3 9 2 10 3 12 3 10 3 10 3 10 1 11 3 10 4 12 7 12 4 10 4 10 6
## [226] 14 8 10 3 13 23 13 6 11 5 10 4 10 2 11 3 11 6 11 5 13 8 12 6 11
## [251] 6 11 5 12 3 12 6 13 1 13 7 13 3 11 3 13 3 10 3 9 5 10 3 12 3
## [276] 13 4 13 9 3 12 4 11 4 12 4 11 22 12 11 7 3 11 3 13 2 14 3 11 4
## [301] 9 2 13 3 12 2 13 3 13 3 13 3 10 3 12 4 12 3 13 5 11 13 5 10 3
## [326] 3 14 9 12 4 12 5 12 1 2 2 14 6 10 10 4 11 11 13 2 13 2 13 8 13
## [351] 9 13 3 7 14 8 13 3 14 2 9 3 7 15 13 8 13 2 2 3 14 3 7 5 12
## [376] 7 7 13 6 14 14 20 13 3 13 7 3 13 8 13 2 13 2 14 13 9 3 9 3 13
## [401] 5 13 4 6 3 10 3 9 4 13 3 13 3 14 14 7 15 10 10 4 12 3 19 18 18
## [426] 3 18 17 15 15 14 12 17 17 15 15 13 10 6 3 10 4 13 9 5 13 2 10 5 13
## [451] 6 12 6 12 3 13 9 6 13 3 13 4 13 2 13 3 13 3 12 3 13 3 13 4 12
## [476] 16 10 4 13 4 11 4 10 3 7 2 12 2 10 2 11 3 11 2 10 2 8 2 11 4datos$like## [1] 79 130 66 1572 325 152 249 325 161 113 233 88 90 137 577
## [16] 86 40 678 54 34 66 0 16 72 99 88 412 100 523 143
## [31] 107 27 155 98 56 172 96 76 227 44 216 187 26 29 47
## [46] 57 174 18 77 12 48 285 202 64 66 65 164 40 76 139
## [61] 101 144 179 219 60 77 48 697 53 84 146 449 226 172 99
## [76] 411 0 85 56 29 86 370 190 101 99 140 130 270 30 107
## [91] 331 78 301 111 124 153 51 115 310 328 0 1505 63 13 59
## [106] 955 181 193 125 217 28 NA 117 79 15 4 431 7 7 6
## [121] 2 186 1 3 7 7 198 9 4 3 8 7 7 11 28
## [136] 56 32 32 129 77 143 227 859 377 41 76 189 80 148 24
## [151] 302 166 358 161 319 54 117 115 187 84 363 244 290 243 18
## [166] 113 77 485 1622 99 188 30 163 179 204 165 1047 234 250 154
## [181] 150 102 226 345 68 62 223 61 104 146 102 766 63 113 442
## [196] 278 64 52 30 1155 139 40 53 220 114 39 859 137 54 74
## [211] 98 264 36 11 435 114 17 15 87 227 86 179 74 332 80
## [226] 95 188 109 367 102 113 94 14 43 98 13 237 112 101 145
## [241] 535 118 484 315 5172 154 73 96 98 53 71 194 226 238 755
## [256] 47 126 104 167 152 128 234 61 66 529 42 75 61 162 47
## [271] 696 215 534 143 46 98 25 204 202 148 40 71 104 34 129
## [286] 72 15 102 469 57 23 141 19 71 72 54 93 62 78 14
## [301] 231 72 197 330 148 208 148 154 142 107 22 84 59 65 24
## [316] 186 58 74 180 168 36 51 67 1372 57 33 79 97 617 139
## [331] 199 107 50 64 55 142 72 79 244 307 212 95 194 101 46
## [346] 156 821 58 155 1639 155 166 210 400 98 138 148 267 144 256
## [361] 72 87 129 179 194 124 304 138 41 163 407 447 38 93 59
## [376] 286 66 236 152 1998 186 235 64 92 53 140 48 112 35 37
## [391] 48 766 96 57 114 51 87 81 71 164 91 329 128 379 52
## [406] 63 97 56 36 138 142 75 89 63 176 227 25 0 27 39
## [421] 61 32 2 109 32 68 6 213 2 3 6 4 4 211 15
## [436] 95 127 136 32 76 28 0 664 62 48 55 197 88 59 234
## [451] 148 96 49 98 198 159 22 154 128 129 1546 79 214 134 268
## [466] 128 47 200 264 193 114 160 46 136 73 65 579 101 74 84
## [481] 360 5 187 69 82 12 56 44 277 74 79 105 128 185 125
## [496] 53 53 93 91 91- Mediante la función table se contabiliza cual es el tipo de publicaciónque se realiza en mayor medida por la página.
table (datos$Type)##
## Link Photo Status Video
## 22 426 45 7- Se crean las variables para cada una de las columnas que se utilizarían.
Tipo <-as.array(datos$Type)
Dia_Publicacion <- as.numeric(datos$Post.Weekday)
Hora_Publicacion <- as.numeric(datos$Post.Hour)
likes <- as.numeric(datos$like)- Mediante la propiedad “Data Frame” se crea una tabla para visualizar el tipo de publicación, el número de likes, el día y la hora de publicación.
Publicacion <- data.frame(Tipo , likes, Dia_Publicacion, Hora_Publicacion)- Se crean dos gráficos para mostrar de manera visual los resultados obtenidos por la tabla creada, a los cuales se le asignaron algunos títulos y colores.
plot(likes,Dia_Publicacion, main = "Mejor dia de la semana para publicar", col = c("red", "green", "purple", "black"))
plot(likes,Hora_Publicacion, main = "Mejor hora del dia para publicar", col = c("red", "green", "purple", "black"))
Al hacer el análisis de los resultados se pudo observar que la pagina se inclina a hacer más publicaciones de fotografías, ya que, por mucho, la mayor parte de sus publicaciones son de este tipo, y con las cuales ha tenido mucho mayor éxito. En base a los datos analizados se considera que las fotos son el tipo de publicación más conveniente de realizar para tener más visualizaciones.
Por otro lado, en base a las dos graficas generadas se logra concluir que el día de la semana en el que es más factible publicar es el jueves, esto, debido a que se puede observar que existe más publicaciones ese día y que estas llegan a un mediano rango de personas. Es importante recalcar que no hay mucha diferencia entre los datos, ya que en cualquiera de los 7 días de la semana no hay muy buena respuesta por parte del público al que llegan las publicaciones.
Por último, la hora en la que es más conveniente publicar se considera que es entre las 10 y las 14 horas, ya que, entre estas horas hay un número mayor de interacciones en las publicaciones, algunas de estas son dispersas, pero siguen llevado una misma línea que va aumentando en el número de likes.
En conclusión, se puede decir que es más conveniente publicar una foto el día jueves entre las 10 y las 14 horas, para que así, una publicación pueda tener una mayor visualización, aunque, cabe mencionar que los datos no son tan dispersos, por lo cual, realizar una publicación en base a estos paramentos garantizaría que se tuviera un mayor éxito.
Pago por publicaciones.
El punto número cuatro consiste en analizar si el si el pago por publicación es conveniente de acuerdo al número de interacciones y al alcance total de tiempo de vida del post. Para ello, se llevó a cabo el siguiente procedimiento de codificación:
- Se cargaron las columnas de las que se haría uso, en este caso el pago, las interacciones y el tiempo de vida de la publicación.
datos$Paid## [1] 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## [26] 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0
## [51] 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0
## [76] 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
## [101] 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [126] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1
## [151] 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0
## [176] 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0
## [201] 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
## [226] 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1
## [251] 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0
## [276] 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [301] 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1
## [326] 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0
## [351] 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1
## [376] 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0
## [401] 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [426] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1
## [451] 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0
## [476] 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 NAdatos$Total.Interactions## [1] 100 164 80 1777 393 186 279 339 192 142 252 106 104 152 599
## [16] 108 54 713 75 42 81 0 18 96 121 106 494 117 622 174
## [31] 162 39 204 125 75 199 113 100 269 59 262 211 36 46 58
## [46] 71 214 32 92 14 58 337 242 87 83 81 220 53 90 160
## [61] 123 162 202 245 69 119 55 787 70 119 162 550 273 233 114
## [76] 505 0 97 64 38 101 441 252 122 117 158 163 311 39 126
## [91] 421 91 342 129 148 185 65 142 378 430 0 1626 79 17 72
## [106] 1136 222 238 148 271 34 0 139 97 17 6 458 7 9 8
## [121] 2 232 4 6 7 9 242 10 5 3 10 10 10 12 34
## [136] 68 48 39 154 100 202 265 1009 447 53 96 204 94 179 35
## [151] 367 200 454 193 387 70 163 137 252 98 409 282 410 288 18
## [166] 132 84 557 1974 121 217 38 228 225 243 189 1174 276 299 194
## [181] 199 114 271 472 90 72 263 67 117 164 119 818 70 133 490
## [196] 330 73 60 32 1290 166 45 70 243 132 42 931 162 66 98
## [211] 107 287 50 15 470 126 28 57 100 271 96 212 86 404 103
## [226] 121 217 126 456 130 135 114 21 54 120 17 294 139 128 186
## [241] 624 144 572 409 6334 188 88 115 118 68 85 234 274 300 823
## [256] 85 160 118 203 202 143 290 79 75 596 55 101 87 195 53
## [271] 730 269 587 171 71 148 30 271 218 194 49 89 117 39 152
## [286] 94 18 125 605 67 25 172 24 95 93 66 117 72 94 15
## [301] 285 89 234 363 155 238 188 184 163 135 25 99 73 82 28
## [316] 218 75 90 226 235 41 59 83 1439 65 45 97 122 691 180
## [331] 251 134 60 84 67 180 83 99 313 390 254 114 232 136 63
## [346] 179 948 72 190 1806 190 203 255 429 118 188 167 309 174 335
## [361] 99 105 166 210 236 157 355 189 54 200 528 587 56 121 75
## [376] 316 79 295 165 2177 212 280 87 122 69 183 56 126 40 44
## [391] 62 881 115 71 138 58 115 97 90 225 122 376 149 420 77
## [406] 90 124 67 44 168 173 91 104 81 208 249 34 0 39 53
## [421] 74 39 2 120 38 85 7 230 2 3 6 4 5 237 17
## [436] 110 143 149 49 86 36 0 771 73 68 63 228 118 67 266
## [451] 172 125 68 128 282 217 29 178 165 163 1873 95 311 176 313
## [466] 170 71 238 305 264 131 224 61 182 86 84 633 107 106 127
## [481] 515 7 226 97 108 14 83 66 378 103 110 152 137 257 176
## [496] 84 75 115 136 119datos$Lifetime.Post.Total.Reach## [1] 2752 10460 2413 50128 7244 10472 11692 13720 11844 4694
## [11] 21744 3112 2847 2549 22784 10060 1722 53264 3930 1591
## [21] 2848 1384 3454 2723 8488 8284 19552 2478 9560 36208
## [31] 4940 1683 5280 3002 3766 4512 2690 19800 17576 3290
## [41] 13280 18480 7268 2645 4284 7968 16576 1925 3786 1536
## [51] 1728 25248 4894 2935 2425 16416 5812 2545 2257 27072
## [61] 10940 50912 28752 27216 2352 3416 2149 53456 2168 3102
## [71] 39344 100768 9056 11444 13544 37376 1228 22984 1445 3754
## [81] 8728 5990 4582 2938 6692 2566 21176 4012 1531 2938
## [91] 24720 2219 4732 2225 2626 3090 1101 2819 12468 12776
## [101] 1357 68896 1711 1388 2645 70144 3674 9504 2426 13872
## [111] 1673 1261 2428 2227 1592 813 32208 729 834 786
## [121] 584 15816 619 617 677 677 3366 747 645 754
## [131] 910 3906 659 652 861 3690 4664 1080 8896 4018
## [141] 68992 13152 31136 16776 50736 5324 18120 2291 10744 3616
## [151] 39984 4010 6564 8612 5568 1685 3756 2656 5086 2055
## [161] 9384 3992 7512 11096 1060 2790 13856 10748 41984 2522
## [171] 4480 1543 21256 4484 4398 13216 22304 6208 4518 3582
## [181] 9124 14152 4260 30624 2363 2232 4048 1804 2351 3100
## [191] 2360 19648 2295 3934 34512 5282 1809 1920 1954 33536
## [201] 4204 3376 9236 72864 3358 3254 50640 3734 2594 2232
## [211] 22120 7980 1659 1006 12728 28880 1330 14424 14200 5746
## [221] 2540 4324 8260 20168 5046 15296 3414 95424 14824 3504
## [231] 2822 2973 10824 4592 3176 10956 10888 3594 3384 4096
## [241] 19968 4892 17360 21872 180480 44464 2881 3460 3406 2602
## [251] 5848 26944 5292 15576 54256 3726 31904 40336 4220 4666
## [261] 4274 28208 3330 3528 38576 2628 7232 10188 6408 3414
## [271] 53056 66976 76096 5458 3706 18320 2316 139008 5854 109056
## [281] 3212 3046 12044 9652 28112 8628 2431 20560 20896 2402
## [291] 1729 4320 2585 3322 3600 11620 4248 2763 3558 8324
## [301] 6952 2823 63840 11608 58304 4762 6150 4644 22464 3754
## [311] 4452 3576 3028 4022 52736 47376 3234 3322 6768 11304
## [321] 13544 3418 3662 56672 3294 3110 3806 3776 39040 4032
## [331] 21248 4344 2718 3024 10152 4708 2772 2812 6460 18056
## [341] 5016 3528 6444 4458 12540 4362 38960 3144 4336 81856
## [351] 5728 5490 23832 18552 4132 4910 4202 5976 5206 6984
## [361] 6000 3332 9232 5212 24264 4280 6692 5594 11336 5582
## [371] 28352 17912 35360 9084 6880 12824 6596 7492 44288 105632
## [381] 128064 5994 6172 4986 6668 5298 35008 5402 9880 3334
## [391] 3130 32208 20920 3884 4240 3544 3286 71360 3824 6360
## [401] 3714 46192 39568 70912 4552 4390 4770 2970 34192 5302
## [411] 5560 4406 5290 3696 6030 49632 9120 1874 4122 5080
## [421] 4068 3272 238 3358 6400 6876 391 10844 5132 3772
## [431] 2933 4094 452 11420 5704 7192 9604 122944 5730 4898
## [441] 4118 1845 34480 5338 5312 4412 98816 7220 14320 27056
## [451] 20528 6416 5786 5878 9528 8500 3796 28128 7228 5290
## [461] 55520 5880 10040 153536 158208 6484 4840 15880 15288 9528
## [471] 9356 7732 5240 7132 21928 5754 37088 39600 5536 6056
## [481] 11484 4938 66784 5526 5040 5168 5034 4908 9700 4800
## [491] 5280 6184 45920 8412 5400 4684 3480 3778 4156 4188- Se crearon las variables y les asigno la columna correspondiente.
Pagos <-as.numeric(datos$Paid)
Interacciones <- as.numeric(datos$Total.Interactions)
Vida <- as.numeric(datos$Lifetime.Post.Total.Reach)- Haciendo uso de la propiedad “Data Frame “se creó una tabla denominada pagos en la que se mostraban el número de interacciones y si publicación fue pagada o no.
pagos <- data.frame(Interacciones, Pagos)- Haciendo uso de la propiedad “Data Frame” se creó una segunda tabla denominada Tiempo Vida en la que se visualizaba el tiempo de vida de la publicación y si esta era pagada o no.
TiempoVida <- data.frame(Vida,Pagos)- Se imprimieron dos gráficos para visualizar los datos de las tablas de una manera más visual.
plot(Vida, Pagos)
plot(Interacciones,Pagos)
Mediante los gráficos obtenidos se concluye que para esta página no es conveniente realizar pagos para sus publicaciones, esto, debido a que el número de interacciones de una publicación que es pagada y una que no es muy semejante.
En general, se considera que se está teniendo mucho mayor éxito con las publicaciones que no son de paga, ya que hay una mayor incidencia de interacciones en estas publicaciones, por lo cual, no se están aprovechando como deberían las publicaciones que si se han pagado.
Para esta página llevar a cabo el pago de una publicación representaría una perdida monetaria ya que no se está teniendo gran éxito en las interacciones, por lo cual, se considera que no debería de invertirse en este tipo de publicidad.
Numero de comentarios.
El último punto de análisis consiste en determinar si a las personas que les ha gustado de por vida la página y que han interactuado con las publicaciones tienen relación con el número de comentarios por publicación. El proceso que se realizó para llevar a cabo el análisis de describe a continuación:
- Se cargan las columnas de las que serán utilizadas, en este caso los comentarios y las personas a las que les ha gustado la página de por vida
datos$comment## [1] 4 5 0 58 19 1 3 0 0 3 0 0 0 5 2 4 2 15
## [19] 4 0 3 0 0 0 3 0 10 0 36 18 33 1 2 4 2 6
## [37] 0 16 11 1 7 6 7 7 0 4 4 6 0 1 1 24 9 4
## [55] 4 2 2 0 3 4 8 8 10 4 2 19 0 20 0 7 7 17
## [73] 3 14 2 20 0 4 0 2 2 18 5 2 2 10 2 3 3 2
## [91] 13 0 9 2 2 5 3 1 7 12 0 26 2 0 4 42 9 17
## [109] 7 4 2 0 4 2 0 0 1 0 0 0 0 6 1 1 0 0
## [127] 3 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0 4 0 4 15 2 60 10
## [145] 3 6 0 0 3 0 24 2 47 7 13 0 16 1 30 1 6 6
## [163] 22 4 0 0 2 8 144 6 3 2 38 6 5 2 29 2 7 4
## [181] 20 4 1 6 11 0 5 0 1 3 2 9 0 3 6 9 2 1
## [199] 0 33 2 0 2 4 2 0 4 5 1 2 6 2 3 1 4 2
## [217] 2 41 3 16 2 6 1 18 2 9 3 6 64 9 2 0 6 1
## [235] 1 3 12 4 2 10 6 4 9 18 372 4 0 0 1 1 4 6
## [253] 6 11 10 30 2 4 10 9 0 13 2 0 7 3 2 13 26 2
## [271] 6 7 22 1 18 36 0 23 11 7 1 1 0 1 11 4 0 14
## [289] 103 5 0 5 0 1 0 5 5 0 0 0 11 1 9 4 0 2
## [307] 12 4 3 8 0 2 2 3 0 9 0 2 2 18 0 2 2 20
## [325] 2 2 1 3 16 7 20 1 0 0 2 1 2 4 25 25 6 2
## [343] 5 6 3 3 37 1 12 45 3 4 6 4 2 12 3 2 1 25
## [361] 3 0 1 1 9 1 4 12 4 2 45 17 7 2 0 0 0 8
## [379] 2 51 8 11 1 2 3 5 0 0 0 4 0 6 1 1 3 1
## [397] 1 5 1 9 5 9 4 1 1 1 2 2 1 4 7 1 1 2
## [415] 3 7 3 0 1 0 0 0 0 8 0 2 0 4 0 0 0 0
## [433] 0 12 1 11 16 0 2 1 1 0 10 1 0 1 10 6 2 6
## [451] 3 0 4 3 14 5 1 6 5 2 146 5 19 8 9 4 3 1
## [469] 5 10 4 7 0 4 0 0 7 1 1 7 56 0 3 2 2 0
## [487] 2 1 21 1 1 1 0 17 10 5 0 4 7 0datos$Lifetime.People.who.have.liked.your.Page.and.engaged.with.your.post## [1] 119 1108 132 1386 396 1016 379 422 1250 199 3798 165 152 183 684
## [16] 1162 123 1307 101 100 157 15 106 143 995 1200 1779 166 621 559
## [31] 273 131 268 194 244 316 199 248 4104 247 1716 319 1975 101 291
## [46] 138 3014 77 280 76 77 451 246 201 175 363 240 134 168 263
## [61] 319 346 408 315 181 280 161 884 171 275 336 885 740 438 447
## [76] 724 17 262 154 598 2099 428 305 236 156 266 185 403 143 287
## [91] 504 221 445 233 244 293 220 240 1661 575 32 1354 205 172 265
## [106] 1542 328 981 248 2252 268 33 236 306 327 280 1724 262 351 222
## [121] 232 2361 217 191 211 196 385 194 166 175 176 774 169 182 180
## [136] 377 173 184 1292 351 635 2278 4376 590 1275 448 327 253 1834 93
## [151] 1609 354 563 630 537 237 365 309 489 277 604 435 530 1604 204
## [166] 351 389 704 2126 333 416 267 4318 382 431 2342 1349 495 439 404
## [181] 1331 404 436 1376 297 278 368 234 288 367 300 1020 269 384 1278
## [196] 470 289 251 252 1564 387 331 1075 646 298 283 1790 389 248 257
## [211] 796 467 239 187 657 740 230 291 1233 584 279 401 956 2806 421
## [226] 2602 360 417 650 348 327 266 126 222 279 123 722 309 344 355
## [241] 757 428 1905 2218 3316 559 323 314 355 287 383 563 516 1839 977
## [256] 399 583 907 407 459 460 636 307 360 827 328 471 1395 490 340
## [271] 975 708 1276 537 493 3300 372 1008 583 1353 375 477 2119 1035 1225
## [286] 774 342 460 998 137 340 459 348 375 436 920 501 375 403 662
## [301] 646 348 760 594 340 569 445 506 546 482 397 403 349 423 876
## [316] 697 347 328 408 732 408 327 319 1831 305 342 361 371 1101 432
## [331] 536 367 306 341 1613 390 305 323 505 701 488 322 512 340 289
## [346] 469 1978 271 403 1756 475 476 1578 676 398 411 428 487 414 570
## [361] 429 341 843 597 1392 497 737 555 484 557 1185 2256 156 758 556
## [376] 705 456 670 814 1936 985 683 508 469 492 471 389 514 382 440
## [391] 385 1568 538 392 461 387 376 1103 462 505 395 762 519 788 316
## [406] 347 344 301 230 441 463 335 454 391 572 1513 924 15 361 403
## [421] 402 357 99 344 628 259 93 1086 393 140 19 200 114 865 361
## [436] 472 705 475 92 363 379 9 1292 363 345 346 1356 642 413 1146
## [451] 656 497 483 446 630 465 398 621 606 441 3430 706 742 593 1034
## [466] 583 447 677 1052 729 392 570 466 576 497 420 2021 167 483 487
## [481] 722 59 801 453 437 58 440 393 660 432 431 437 220 699 422
## [496] 392 301 363 370 316- Se crean las variables a las cuales se les da el valor de las columnas que se usaran.
Comentarios <- as.numeric(datos$comment)
LikesPersonas <- as.numeric(datos$Lifetime.People.who.have.liked.your.Page.and.engaged.with.your.post)- Se crea una tabla en la que se muestran el número de personas y los comentarios.
RelacionComentarios <- data.frame(LikesPersonas, Comentarios)- Se imprime un gráfico en base a los datos de la tabla.
plot(LikesPersonas, Comentarios)
En base a la información obtenida se concluye que el numero de personas a las que les ha gustado la página no tiene relación con el numero de comentarios que se tienen, esto, debido a que existen muy poca o nula incidencia de comentarios dentro de las publicaciones de la pagina de Facebook.
Conclusión.
El hecho de que actualmente se popularizara el análisis de datos sociales ha sido un factor determinante para el desarrollo y crecimiento de las herramientas especializadas en tales procesos. Hoy en día basta con requerir tomar una decisión en empresas y organizaciones para optar por usar tales tecnologías, ya que como se ha podido reflexionar con el desarrollo del análisis en RStudio, cada uno de los pasos realizados ha sido de vital importancia para lograr visualizar los resultados de manera gráfica y tomar una correcta decisión en base a estos.
Pero, no solo se trata de lograr ver los datos en tablas y gráficas, sino que algo de vital importancia es el saber interpretarlos de acuerdo al contexto en que se estén estudiando. Por ejemplo, con el archivo de datos de publicaciones de Facebook que, gracias a su análisis por medio de las diferentes instrucciones de código, es posible determinar tendencias en cuanto a las interacciones de los usuarios en la red social, de manera que se puede distinguir qué es y qué no es conveniente en cuanto a los mejores tipos y tiempos de publicación.
Por otra parte, cabe mencionar que tal y como se presenta en el documento, RStudio no solo permite extraer los datos de archivos para ser analizados, sino que brinda la posibilidad de poder graficarlos en la propia interfaz, lo cual lo convierte en una ventaja para el analista.
En conclusión, se puede decir que el análisis de los datos sociales tiene mucho campo de explotación ya que se puede aplicar prácticamente en cualquier área de negocio, desde los más pequeños con menor cantidad de información a analizar, hasta los más grandes que cuentan con mayor número de datos. Es aquí en donde juega un papel importante este tipo de software, y aún más, un buen analista que puede encontrar áreas de oportunidad y mejora en una cantidad inmensa de datos.