“TENDENCIAS”

Instalar paquetes y llamar librerías

library(tidyverse)

## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ──
## ✔ ggplot2 3.3.6      ✔ purrr   0.3.4 
## ✔ tibble  3.1.8      ✔ dplyr   1.0.10
## ✔ tidyr   1.2.1      ✔ stringr 1.4.1 
## ✔ readr   2.1.2      ✔ forcats 0.5.2 
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()

install.packages(“gtrendsR”)

library(gtrendsR)

Para resolver errores al graficar

install.packages() devtools::install_github(“PMassicotte/gtrendsR”) 1

Paso 1. Definir el término a buscar

termino <- c("Covid-19")
fem <- c("FEMSA")
oxxo <- c("OXXO")
oxxoprem <- c("OXXO Premia")

Paso 2. Definir la locación (ISO3166-2 country codes)

ubicacion <- c("MX")

Paso 3. Definir el canal: web, news, images, youtube

canal <- "web"

Paso 4. Definir la ventana del tiempo

periodo <- ("2020-01-01 2022-09-01")

Paso 5. Función

tendencia <- gtrends(termino, ubicacion, canal, time = periodo)
plot(tendencia)

tendencia1 <- gtrends(fem, ubicacion, canal, time = periodo)
plot(tendencia1)

tendencia2 <- gtrends(oxxo, ubicacion, canal, time = periodo)
plot(tendencia2)

tendencia3 <- gtrends(oxxoprem, ubicacion, canal, time = periodo)
plot(tendencia3)

Conclusión

Como se puede observar en el analisis de datos en tendencia del Covid-19, en Mexico hubo mayor interes en 2022, por lo que observamos en la grafica. Con la libreria gTrends se puede buscar en la web estableciendo la ubicación, el canal y el periodo.