ENTRGABLE 2.4 (Individual)
Isaac Díaz A01540543
2022-09-28
Se analizarán las siguientes bases de datos correspondientes y se responderan las preguntas correspondientes.
Importar base de datos
#file.choose()
bds <- read.csv("/Users/isaacdiazruizdechavez/Downloads/FORM - Scrap.csv")
bdm <- read.csv("/Users/isaacdiazruizdechavez/Downloads/FORM - Merma(1).csv")
bdm3 <- read.csv("/Users/isaacdiazruizdechavez/Downloads/FORM - Merma.csv")
bdp <- read.csv("/Users/isaacdiazruizdechavez/Downloads/Form_producción .csv")FORM SCRAP
¿Cuántas variables y registros tiene la base de datos?
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#install.packages("psych")
library(psych)
describeData(bds, head=1, tail=1 )## n.obs = 250 of which 250 are complete cases. Number of variables = 9 of which all are numeric FALSE
## variable # n.obs type
## Referencia* 1 250 3
## Fecha* 2 250 3
## Hora* 3 250 3
## Producto* 4 250 3
## Cantidad 5 250 1
## Unidad.de.medida* 6 250 3
## Ubicación.de.origen* 7 250 3
## Ubicación.de.desecho* 8 250 3
## Estado* 9 250 3
## H1
## Referencia* SP/08731
## Fecha* 31/08/2022
## Hora* 14:55:40
## Producto* [BACKFRAME 60% CUELLO ARMADO] 18805. 60% Backframe. Cuello Armado.
## Cantidad 2
## Unidad.de.medida* Unidad(es)
## Ubicación.de.origen* SAB/Calidad/Entrega de PT
## Ubicación.de.desecho* Virtual Locations/Scrapped
## Estado* Hecho
## T1
## Referencia* SP/08479
## Fecha* 01/08/2022
## Hora* 13:59:47
## Producto* [N61506747 TAPA] N61506747. Kit. Tapa.
## Cantidad 1
## Unidad.de.medida* Unidad(es)
## Ubicación.de.origen* SAB/Calidad/Entrega de PT
## Ubicación.de.desecho* Virtual Locations/Scrapped
## Estado* HechoCon la función anterior podemos observar que en la base de datos inicial se encuentran 250 registros completos en un total de 9 variables.
Clasifica cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua
Variable<-c("Fecha","Cantidad","Ubicación de origen")
Type<-c("Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa(discreta)","Cuanlitativa")
table<-data.frame(Variable,Type)
knitr::kable(table) | Variable | Type |
|---|---|
| Fecha | Cuantitativa (discreta) |
| Cantidad | Cuantitativa(discreta) |
| Ubicación de origen | Cuanlitativa |
Limpieza de datos
Nota: Utilizar solamente las columnas necesarias para el análisis descriptivo.
Como primer técnica de limpieza de datos se eliminarán las columnas para únicamente tener las 3 variables de: Fecha, Cantidad y Unidad de origen.
bds1 <- bds
bds1<- subset(bds1, select = -c (Referencia, Producto, Unidad.de.medida, Hora, Ubicación.de.desecho, Estado))Como segundo paso contabilizaremos cuantos NA´S hay en la base de datos para analizar qué hacer con eso.
sum(is.na(bds1))## [1] 0sum(is.na(bds))## [1] 0No hay NA´S dentro de las bases de datos por lo que no es necesario reemplazar con ningún dato.
Tablas de Frecuencia
bds2 <- table(bds1$Fecha)
knitr::kable(bds2)| Var1 | Freq |
|---|---|
| 01/08/2022 | 2 |
| 02/08/2022 | 5 |
| 03/08/2022 | 13 |
| 04/08/2022 | 6 |
| 05/08/2022 | 7 |
| 06/08/2022 | 7 |
| 08/08/2022 | 4 |
| 09/08/2022 | 5 |
| 10/08/2022 | 13 |
| 11/08/2022 | 3 |
| 12/08/2022 | 12 |
| 13/08/2022 | 5 |
| 15/08/2022 | 6 |
| 16/08/2022 | 24 |
| 17/08/2022 | 9 |
| 19/08/2022 | 17 |
| 20/08/2022 | 9 |
| 22/08/2022 | 11 |
| 23/08/2022 | 1 |
| 24/08/2022 | 21 |
| 25/08/2022 | 11 |
| 26/08/2022 | 12 |
| 27/08/2022 | 12 |
| 29/08/2022 | 8 |
| 30/08/2022 | 17 |
| 31/08/2022 | 10 |
bds3 <- table(bds1$Ubicación.de.origen)
knitr::kable(bds3)| Var1 | Freq |
|---|---|
| SAB/Calidad/Entrega de PT | 58 |
| SAB/Post-Production | 13 |
| SAB/Pre-Production | 179 |
Tablas cruzadas
bds4<-table(bds1$Fecha,bds1$Ubicación.de.origen)
knitr::kable(bds4)| SAB/Calidad/Entrega de PT | SAB/Post-Production | SAB/Pre-Production | |
|---|---|---|---|
| 01/08/2022 | 2 | 0 | 0 |
| 02/08/2022 | 3 | 2 | 0 |
| 03/08/2022 | 4 | 0 | 9 |
| 04/08/2022 | 2 | 0 | 4 |
| 05/08/2022 | 2 | 1 | 4 |
| 06/08/2022 | 1 | 0 | 6 |
| 08/08/2022 | 0 | 1 | 3 |
| 09/08/2022 | 0 | 0 | 5 |
| 10/08/2022 | 2 | 1 | 10 |
| 11/08/2022 | 0 | 0 | 3 |
| 12/08/2022 | 2 | 1 | 9 |
| 13/08/2022 | 5 | 0 | 0 |
| 15/08/2022 | 1 | 5 | 0 |
| 16/08/2022 | 5 | 0 | 19 |
| 17/08/2022 | 0 | 0 | 9 |
| 19/08/2022 | 0 | 0 | 17 |
| 20/08/2022 | 0 | 0 | 9 |
| 22/08/2022 | 3 | 1 | 7 |
| 23/08/2022 | 0 | 1 | 0 |
| 24/08/2022 | 5 | 0 | 16 |
| 25/08/2022 | 4 | 0 | 7 |
| 26/08/2022 | 7 | 0 | 5 |
| 27/08/2022 | 1 | 0 | 11 |
| 29/08/2022 | 2 | 0 | 6 |
| 30/08/2022 | 4 | 0 | 13 |
| 31/08/2022 | 3 | 0 | 7 |
Tablas cuantitativas y cualitativas
Tabla cualitativa de Ubicación de origen
library(plyr)## ------------------------------------------------------------------------------## You have loaded plyr after dplyr - this is likely to cause problems.
## If you need functions from both plyr and dplyr, please load plyr first, then dplyr:
## library(plyr); library(dplyr)## ------------------------------------------------------------------------------##
## Attaching package: 'plyr'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## arrange, count, desc, failwith, id, mutate, rename, summarise,
## summarizepie(prop.table(table(bds1$Ubicación.de.origen)),col=c("lightgreen","blue","red"),main="Ubicación de origen",las=1)
hist(bds1$Cantidad)
Gráfico de dispersión
bds1$Fecha<- as.Date(bds1$Fecha,format = "%d/%m/%Y")
plot(bds1$Fecha, bds1$Cantidad)
FORM MERMA
¿Cuántas variables y registros tiene la base de datos?
library(dplyr)
#install.packages("psych")
library(psych)
describeData(bdm, head=1, tail=1 )## n.obs = 60 of which 60 are complete cases. Number of variables = 3 of which all are numeric FALSE
## variable # n.obs type H1 T1
## Fecha* 1 60 3 11/01/22
## Mes* 2 60 3 ENERO Total general
## Kilos* 3 60 3 5080 185,426Podemos observar que en la base de datos inicial se encuentran 50 registros completos en un total de 3 variables.
Clasifica cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua
Variable<-c("Fecha","Kilos")
Type<-c("Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa(continua)")
table<-data.frame(Variable,Type)
knitr::kable(table) | Variable | Type |
|---|---|
| Fecha | Cuantitativa (continua) |
| Kilos | Cuantitativa(continua) |
Limpieza de datos
Nota: Utilizar solamente las columnas necesarias para el análisis descriptivo.
Como primer técnica de limpieza de datos se eliminarán las columnas para únicamente tener las 2 variables de: Fecha, y Kilos.
bdm1 <- bdm
bdm1<- subset(bdm1, select = -c (Mes))Como segundo paso eliminaremos los renglones donde tenemos datos
bdm2 <- bdm1
bdm2 <- bdm2[ -c (5, 12, 19, 25, 31, 36, 42, 54, 59, 60),]Convertimos la columna de fecha a fecha
as.Date(bdm2$Fecha) ## [1] "0011-01-22" "0011-01-22" "0022-01-22" "0022-01-22" "0018-02-22"
## [6] "0018-02-22" "0018-02-22" "0018-02-22" "0018-02-22" "0024-02-22"
## [11] "0003-03-22" "0008-03-22" "0011-03-22" "0016-03-22" "0023-03-22"
## [16] "0030-03-22" "0004-04-22" "0011-04-22" "0014-04-22" "0021-04-22"
## [21] "0027-04-22" "0002-05-22" "0009-05-22" "0014-05-22" "0024-05-22"
## [26] "0025-05-22" "0007-06-22" "0015-06-22" "0020-06-22" "0027-06-22"
## [31] "0004-07-22" "0011-07-22" "0016-07-22" "0021-07-22" "0027-07-22"
## [36] "0008-08-22" "0010-08-22" "0011-08-22" "0013-08-22" "0015-08-22"
## [41] "0022-08-22" "0029-08-22" "0029-08-22" "0030-08-22" "0031-08-22"
## [46] "0031-08-22" "0005-09-22" "0007-09-22" "0015-09-22" "0021-09-22"class(bdm2$Fecha)## [1] "character"Tablas de Frecuencia AQUI NO
Tablas cuantitativas y cualitativas
Tabla cualitativa de Ubicación de origen
media <- mean(bdm3$Kilos)
media## [1] 3708.52mediana <- median(bdm3$Kilos)
mode <- function (x) {
ux <- unique(x)
ux [which.max(tabulate(match(x,ux)))]
}
mode <- mode(bdm3$Kilos)
mode## [1] 3810hist(bdm3$Kilos)
library(ggplot2)##
## Attaching package: 'ggplot2'## The following objects are masked from 'package:psych':
##
## %+%, alphaggplot(bdm3, aes(x= Fecha, y= Kilos)) +
geom_bar(stat="identity", fill="red") + scale_fill_grey() + # Add bars to the plot
labs(title = "Kilos de merma", # Add a title
x = "Fecha")
ggplot(bdm3, aes(x= media, y= Mes)) +
geom_bar(stat="identity", fill="red") + scale_fill_grey() + # Add bars to the plot
labs(title = "Kilos de merma", # Add a title
x = "Fecha")
Gráfico de dispersión
bdm3$Fecha <- as.Date(bdm3$Fecha, format = "%d/%m/%Y")
plot(bdm3$Fecha, bdm3$Kilos, main = "Kilos de merma",
xlab = "Fecha", ylab = "Kilos",
pch = 19, frame = FALSE)
FORM PRODUCCIÓN
¿Cuántas variables y registros tiene la base de datos?
library(dplyr)
#install.packages("psych")
library(psych)
describeData(bdp, head=1, tail=1 )## n.obs = 2568 of which 39 are complete cases. Number of variables = 17 of which all are numeric FALSE
## variable # n.obs type H1
## No. 1 2560 1 1
## CLIENTE* 2 2568 3 VARROC
## ID.FORM* 3 2568 3 VL-017-13938
## PRODUCTO* 4 2568 3 763 . KIT. CAJA.
## FECHA* 5 2568 3 01/08/22
## PIEZAS.PROG.* 6 2568 3 199
## TMO..MIN.* 7 2568 3 15
## HR..FIN* 8 2568 3 09:15:00
## ESTACION.ARRANQUE* 9 2568 3 C1
## Laminas.procesadas 10 1975 1 201
## INICIO.SEP.UP* 11 2568 3 09:00:00
## fin.de.set.up* 12 2568 3 09:12:00
## INICIO.de.PROCESO* 13 2568 3 09:13:00
## FIN.de.PROCESO* 14 2568 3 09:26:00
## TIEMPO.CALIDAD* 15 2568 3 1
## TIEMPO.MATERIALES 16 325 1 <NA>
## MERMAS.Maquinas. 17 107 1 <NA>
## T1
## No. 110
## CLIENTE* TRMX
## ID.FORM* TR-059-18268.
## PRODUCTO* U725. DMS. ITB. CHAROLA. ST0314 ( 50.5 c.m. x 178 c.m.) 1 Golpe = 2 Charolas. ( 1 Pieza). ( Id: 18267).
## FECHA* 31/08/2022
## PIEZAS.PROG.* 100
## TMO..MIN.* 25
## HR..FIN* 07:55:00
## ESTACION.ARRANQUE* TROQUEL
## Laminas.procesadas <NA>
## INICIO.SEP.UP*
## fin.de.set.up*
## INICIO.de.PROCESO*
## FIN.de.PROCESO*
## TIEMPO.CALIDAD*
## TIEMPO.MATERIALES <NA>
## MERMAS.Maquinas. <NA>Clasifica cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua
Variable <-c("No.", "Cliente","ID Form","Producto", "Fecha", "Piezas Prog", "Tiempo Min", "Hora Fin", "Estación Arranque", "Laminas procesadas", "Inicio Sep up", "Fin Inicio Sep up", "Inicio proceso", "Fin de proceso", "Tiempo calidad", "Tiempo materiales", "Mermas máquinas")
Tipo <-c("Cuantitativa (discreta)", "Cualitativa (nominal)", "Cualitativa (nominal)", "Cualitativa (nominal)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (discreta)")
table<-data.frame(Variable, Tipo)
knitr::kable(table)| Variable | Tipo |
|---|---|
| No. | Cuantitativa (discreta) |
| Cliente | Cualitativa (nominal) |
| ID Form | Cualitativa (nominal) |
| Producto | Cualitativa (nominal) |
| Fecha | Cuantitativa (continua) |
| Piezas Prog | Cuantitativa (discreta) |
| Tiempo Min | Cuantitativa (discreta) |
| Hora Fin | Cuantitativa (continua) |
| Estación Arranque | Cuantitativa (continua) |
| Laminas procesadas | Cuantitativa (discreta) |
| Inicio Sep up | Cuantitativa (continua) |
| Fin Inicio Sep up | Cuantitativa (continua) |
| Inicio proceso | Cuantitativa (continua) |
| Fin de proceso | Cuantitativa (continua) |
| Tiempo calidad | Cuantitativa (discreta) |
| Tiempo materiales | Cuantitativa (discreta) |
| Mermas máquinas | Cuantitativa (discreta) |
Identifica la escala de medición de cada variable
Variable <-c("No.", "Cliente","ID Form","Producto", "Fecha", "Piezas Prog", "Tiempo Min", "Hora Fin", "Estación Arranque", "Laminas procesadas*", "Inicio Sep up", "Fin Inicio Sep up", "Inicio proceso", "Fin de proceso", "Tiempo calidad", "Tiempo materiales", "Mermas máquinas")
Medicion <-c("Razón", "Nominal", "Nominal", "Nominal", "Intervalo", "Razón", "Razón", "Intervalo","Intervalo", "Razón", "Intervalo", "Intervalo", "Intervalo", "Intervalo", "Razón", "Razón", "Razón")
table2<-data.frame(Variable, Medicion)
knitr::kable(table2)| Variable | Medicion |
|---|---|
| No. | Razón |
| Cliente | Nominal |
| ID Form | Nominal |
| Producto | Nominal |
| Fecha | Intervalo |
| Piezas Prog | Razón |
| Tiempo Min | Razón |
| Hora Fin | Intervalo |
| Estación Arranque | Intervalo |
| Laminas procesadas* | Razón |
| Inicio Sep up | Intervalo |
| Fin Inicio Sep up | Intervalo |
| Inicio proceso | Intervalo |
| Fin de proceso | Intervalo |
| Tiempo calidad | Razón |
| Tiempo materiales | Razón |
| Mermas máquinas | Razón |
Limpieza de datos
bdp1 <- bdp
bdp1<- subset(bdp1, select = -c (No., ID.FORM, PRODUCTO, FECHA, HR..FIN, ESTACION.ARRANQUE, INICIO.SEP.UP, fin.de.set.up, INICIO.de.PROCESO, FIN.de.PROCESO, TIEMPO.MATERIALES, MERMAS.Maquinas.))Como primer técnica se eliminaron las columnas que no aportan información de valor para el análisis de la base de datos. Son 5 las variables que se tomarán en cuenta para el análisis que se realizará.
Saber cuantos NA´S hay en la base de datos
sum(is.na(bdp))## [1] 5305sum(is.na(bdp1))## [1] 593Se contabilizan un total de 593 NA´S en la base de datos por lo que se aplicarán las técnicas de limpieza de Eliminar los NA´S y como en la base de datos hay datos faltantes que R no nos marca como NA´s, manualmente eliminaremos esos renglones con el filtro de que los valores menores a 0 serán eliminados, dicha técnica aplicada con el fin de aprovechar la base de datos con los datos relevantes.
Eliminar los NA´S
bdp2<- bdp1
bdp2 <- na.omit(bdp2)Eliminar renglones
bdp3 <- bdp2
bdp3 <- bdp3[bdp3$TMO..MIN. > 0, ]Tablas de Frecuencia
bdp4 <- bdp3
bdp4 <- table(bdp4$CLIENTE)
knitr::kable(bdp4)| Var1 | Freq |
|---|---|
| DENSO | 166 |
| HELLA | 61 |
| MERIDIAN LIGHTWEIGHT | 31 |
| STABILUS 1 | 507 |
| STABILUS 3 | 222 |
| STABILUS 3. | 17 |
| TRMX | 221 |
| VARROC | 129 |
| YANFENG | 230 |
bdp5 <- bdp3
bdp5 <- table(bdp5$TIEMPO.CALIDAD)
knitr::kable(bdp5)| Var1 | Freq |
|---|---|
| 44 | |
| 0 | 132 |
| 1 | 1314 |
| 1.40 | 1 |
| 10 | 6 |
| 10:04 | 1 |
| 10:17 | 1 |
| 11 | 4 |
| 11:22 | 1 |
| 11:43 | 1 |
| 12:30 | 1 |
| 17 | 1 |
| 2 | 49 |
| 21 | 1 |
| 22 | 1 |
| 25 | 1 |
| 3 | 9 |
| 4 | 1 |
| 5 | 6 |
| 7 | 3 |
| 8 | 1 |
| 8:18 | 1 |
| 8:38 | 1 |
| 9 | 2 |
| 9:05 | 1 |
Tablas cruzadas
cruzada <-table(bdp3$CLIENTE,bdp3$Laminas.procesadas)
knitr::kable(cruzada)| 0 | 1 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 64 | 65 | 66 | 67 | 69 | 70 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 89 | 90 | 91 | 92 | 95 | 97 | 98 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 116 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 126 | 130 | 132 | 134 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 143 | 144 | 146 | 150 | 151 | 152 | 153 | 154 | 155 | 156 | 158 | 160 | 161 | 162 | 163 | 164 | 165 | 166 | 167 | 170 | 171 | 173 | 174 | 178 | 180 | 181 | 184 | 185 | 187 | 190 | 193 | 194 | 196 | 197 | 199 | 200 | 201 | 202 | 203 | 204 | 205 | 206 | 207 | 208 | 209 | 210 | 211 | 212 | 213 | 215 | 216 | 219 | 225 | 227 | 228 | 229 | 233 | 236 | 240 | 241 | 242 | 243 | 246 | 247 | 248 | 252 | 253 | 278 | 286 | 298 | 300 | 301 | 302 | 303 | 304 | 306 | 308 | 310 | 313 | 322 | 326 | 328 | 330 | 335 | 336 | 339 | 344 | 347 | 352 | 354 | 356 | 358 | 368 | 370 | 375 | 376 | 377 | 378 | 380 | 384 | 386 | 387 | 390 | 391 | 396 | 398 | 399 | 400 | 401 | 402 | 403 | 404 | 405 | 406 | 407 | 408 | 410 | 412 | 414 | 426 | 436 | 437 | 438 | 439 | 450 | 452 | 456 | 502 | 503 | 505 | 519 | 572 | 577 | 582 | 584 | 600 | 602 | 605 | 608 | 609 | 688 | 740 | 741 | 752 | 766 | 772 | 773 | 789 | 790 | 799 | 801 | 802 | 1022 | 1124 | 1125 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| TRMX | 32 | 2 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 3 | 2 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 9 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 23 | 15 | 4 | 1 | 0 | 1 | 2 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 15 | 7 | 17 | 4 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 2 | 12 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 2 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| VARROC | 6 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 3 | 2 | 2 | 0 | 1 | 3 | 2 | 1 | 0 | 2 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 0 | 0 | 2 | 0 | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 5 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 4 | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 3 | 2 | 3 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 4 | 2 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 2 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| YANFENG | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 6 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 2 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 5 | 5 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 2 | 5 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 0 | 0 | 2 | 3 | 0 | 0 | 0 | 3 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 1 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 2 | 2 | 0 | 2 | 5 | 2 | 0 | 1 | 2 | 1 | 1 | 3 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 3 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 1 | 1 | 3 | 2 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 2 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 | 2 | 3 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 1 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 |
Gráficas cualitativas y cuantitativas
ggplot(bdp3, aes(x= Laminas.procesadas , y= TMO..MIN.)) +
geom_bar(stat="identity", fill="red") + scale_fill_grey() + # Add bars to the plot
labs(title = "Kilos de merma", # Add a title
x = "Fecha")
hist(bdp3$Laminas.procesadas)
Gráficas de dispersión
plot(bdp3$PIEZAS.PROG., bdp3$TMO..MIN., main = "Fecha de ingreso con salario diario",
xlab = "Fecha de ingreso", ylab = "Salario",
pch = 19, frame = FALSE)## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): NAs introduced by coercion
## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): NAs introduced by coercion
Conclusión y propuestas
El analizar la gráfica de merma en kilos nos permite ver que normalmente la cantidad es constante dentro de un cierto rango, a excepción de las bajas presentadas en Septiembre. Una propuesta para FORM podría ser el analizar por medio de gráficos que logren conectar una mayor cantidad de variables y poder predecir la cantidad de merma para desarrollar proyectos en donde se pueda utilizar la misma. Como un llamativo, el poder cuantificar la merma que puede ser reutilizada o aprovechada y la que definitivamente no se puede utilizar para nada.
Como segunda propuesta y después de realizar un análisis a la base de datos de producción, pudimos ver que el tiempo de calidad es por lo general 1, no obstante, existen 63 casos en el que ha excedido este número, en un rango de 2 a 22. Asegurar que el tiempo no excede ya sea 2, o en caso de ser ópitmo un rango inferior, para asegurar los tiempos de calidad.
La actividad nos permitió analizar bases de datos con un acercamiento real a la empresa FORM, en donde pudimos detectar áreas de oportunidad al momento de analizarlas, limpiarlas y darles el formato necesario para su manipulación en programas como R. El órden y relevancia de las variables al momento de tabular y visualizar datos es esencial y se detectó la importancia de conocer los formatos de programación al momento de manejar una base de datos sobre todo desde excel; donde pequeños y grandes errores pueden alentar y pausar el análisis de la información.
se trabajó con tres bases de datos y se realizó el análisis estadístico descriptivo para poder juntar los datos necesarios para conocer y ver de una manera más visual la situación de FORM.
---
title: ENTRGABLE 2.4 (Individual)
author: "Isaac Díaz A01540543"
date: "2022-09-28"
output:
  html_document:
    toc: yes
    toc_float: yes
    code_download: yes

---
Se analizarán las siguientes bases de datos correspondientes y se responderan las preguntas correspondientes.

#### Importar base de datos

```{r}
#file.choose()

bds <- read.csv("/Users/isaacdiazruizdechavez/Downloads/FORM - Scrap.csv")
bdm <- read.csv("/Users/isaacdiazruizdechavez/Downloads/FORM - Merma(1).csv")
bdm3 <- read.csv("/Users/isaacdiazruizdechavez/Downloads/FORM - Merma.csv")
bdp <- read.csv("/Users/isaacdiazruizdechavez/Downloads/Form_producción .csv")

```

## FORM SCRAP

#### ¿Cuántas variables y registros tiene la base de datos?

```{r}

library(dplyr)
#install.packages("psych")
library(psych)
describeData(bds, head=1, tail=1 )

```

Con la función anterior podemos observar que en la base de datos inicial se encuentran 250 registros completos en un total de 9 variables.

#### Clasifica cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua

```{r}
Variable<-c("Fecha","Cantidad","Ubicación de origen")
Type<-c("Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa(discreta)","Cuanlitativa")
table<-data.frame(Variable,Type)
knitr::kable(table) 
```

#### Limpieza de datos

Nota: Utilizar solamente las columnas necesarias para el análisis descriptivo.

Como primer técnica de limpieza de datos se eliminarán las columnas para únicamente tener las 3 variables de: Fecha, Cantidad y Unidad de origen.

```{r}
bds1 <- bds
bds1<- subset(bds1, select = -c (Referencia, Producto, Unidad.de.medida, Hora, Ubicación.de.desecho, Estado))
```

Como segundo paso contabilizaremos cuantos NA´S hay en la base de datos para analizar qué hacer con eso.

```{r}
sum(is.na(bds1))
sum(is.na(bds))
```

No hay NA´S dentro de las bases de datos por lo que no es necesario reemplazar con ningún dato. 

#### Tablas de Frecuencia

```{r}
bds2 <- table(bds1$Fecha)
knitr::kable(bds2)

bds3 <- table(bds1$Ubicación.de.origen)
knitr::kable(bds3)
```

#### Tablas cruzadas

```{r}
bds4<-table(bds1$Fecha,bds1$Ubicación.de.origen)
knitr::kable(bds4)
```

### Tablas cuantitativas y cualitativas

#### Tabla cualitativa de Ubicación de origen

```{r}
library(plyr)
pie(prop.table(table(bds1$Ubicación.de.origen)),col=c("lightgreen","blue","red"),main="Ubicación de origen",las=1)

hist(bds1$Cantidad)
```

##### Gráfico de dispersión
```{r}
bds1$Fecha<- as.Date(bds1$Fecha,format = "%d/%m/%Y")
plot(bds1$Fecha, bds1$Cantidad)
```

## FORM MERMA

#### ¿Cuántas variables y registros tiene la base de datos?

```{r}
library(dplyr)
#install.packages("psych")
library(psych)
describeData(bdm, head=1, tail=1 )
```

Podemos observar que en la base de datos inicial se encuentran 50 registros completos en un total de 3 variables.

#### Clasifica cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua

```{r}

Variable<-c("Fecha","Kilos")
Type<-c("Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa(continua)")
table<-data.frame(Variable,Type)
knitr::kable(table) 

```

#### Limpieza de datos

Nota: Utilizar solamente las columnas necesarias para el análisis descriptivo.

Como primer técnica de limpieza de datos se eliminarán las columnas para únicamente tener las 2 variables de: Fecha, y Kilos.

```{r}
bdm1 <- bdm
bdm1<- subset(bdm1, select = -c (Mes))

```

Como segundo paso eliminaremos los renglones donde tenemos datos 

```{r}
bdm2 <- bdm1
bdm2 <- bdm2[ -c (5, 12, 19, 25, 31, 36, 42, 54, 59, 60),]
```

Convertimos la columna de fecha a fecha

```{r}

as.Date(bdm2$Fecha) 
class(bdm2$Fecha)
```

##### Tablas de Frecuencia AQUI NO

#### Tablas cuantitativas y cualitativas

#### Tabla cualitativa de Ubicación de origen

```{r}
media <- mean(bdm3$Kilos)
media

mediana <- median(bdm3$Kilos)

mode <- function (x) {
  ux <- unique(x)
  ux [which.max(tabulate(match(x,ux)))]
}

mode <- mode(bdm3$Kilos)
mode

hist(bdm3$Kilos)
library(ggplot2)

ggplot(bdm3, aes(x= Fecha, y= Kilos)) +
  geom_bar(stat="identity", fill="red") + scale_fill_grey() + # Add bars to the plot
  labs(title = "Kilos de merma", # Add a title
       x = "Fecha")

ggplot(bdm3, aes(x= media, y= Mes)) +
  geom_bar(stat="identity", fill="red") + scale_fill_grey() + # Add bars to the plot
  labs(title = "Kilos de merma", # Add a title
       x = "Fecha")

```

#### Gráfico de dispersión

```{r}
bdm3$Fecha <- as.Date(bdm3$Fecha, format = "%d/%m/%Y")
plot(bdm3$Fecha, bdm3$Kilos, main = "Kilos de merma",
     xlab = "Fecha", ylab = "Kilos",
     pch = 19, frame = FALSE)
```

## FORM PRODUCCIÓN

#### ¿Cuántas variables y registros tiene la base de datos?

```{r}
library(dplyr)
#install.packages("psych")
library(psych)
describeData(bdp, head=1, tail=1 )
```

#### Clasifica cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua

```{r}

Variable <-c("No.", "Cliente","ID Form","Producto", "Fecha", "Piezas Prog", "Tiempo Min", "Hora Fin", "Estación Arranque", "Laminas procesadas", "Inicio Sep up", "Fin Inicio Sep up", "Inicio proceso", "Fin de proceso", "Tiempo calidad", "Tiempo materiales", "Mermas máquinas")
Tipo <-c("Cuantitativa (discreta)", "Cualitativa (nominal)", "Cualitativa (nominal)", "Cualitativa (nominal)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (continua)",  "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (discreta)",  "Cuantitativa (continua)",  "Cuantitativa (continua)",  "Cuantitativa (continua)",  "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (discreta)")
table<-data.frame(Variable, Tipo)
knitr::kable(table)

```

#### Identifica la escala de medición de cada variable

```{r}
Variable <-c("No.", "Cliente","ID Form","Producto", "Fecha", "Piezas Prog", "Tiempo Min", "Hora Fin", "Estación Arranque", "Laminas procesadas*", "Inicio Sep up", "Fin Inicio Sep up", "Inicio proceso", "Fin de proceso", "Tiempo calidad", "Tiempo materiales", "Mermas máquinas")

Medicion <-c("Razón", "Nominal", "Nominal", "Nominal", "Intervalo", "Razón", "Razón", "Intervalo","Intervalo", "Razón", "Intervalo", "Intervalo", "Intervalo", "Intervalo", "Razón", "Razón", "Razón")

table2<-data.frame(Variable, Medicion)
knitr::kable(table2)
```

#### Limpieza de datos

```{r}
bdp1 <- bdp
bdp1<- subset(bdp1, select = -c (No., ID.FORM, PRODUCTO, FECHA, HR..FIN, ESTACION.ARRANQUE, INICIO.SEP.UP, fin.de.set.up, INICIO.de.PROCESO, FIN.de.PROCESO, TIEMPO.MATERIALES, MERMAS.Maquinas.))
```

Como primer técnica se eliminaron las columnas que no aportan información de valor para el análisis de la base de datos. Son 5 las variables que se tomarán en cuenta para el análisis que se realizará.

##### Saber cuantos NA´S hay en la base de datos 

```{r}
sum(is.na(bdp))
sum(is.na(bdp1))
```
Se contabilizan un total de 593 NA´S en la base de datos por lo que se aplicarán las técnicas de limpieza de Eliminar los NA´S y como en la base de datos hay datos faltantes que R no nos marca como NA´s, manualmente eliminaremos esos renglones con el filtro de que los valores menores a 0 serán eliminados, dicha técnica aplicada con el fin de aprovechar la base de datos con los datos relevantes. 

##### Eliminar los NA´S

```{r}
bdp2<- bdp1
bdp2 <- na.omit(bdp2)
```

##### Eliminar renglones
```{r}
bdp3 <- bdp2
bdp3 <- bdp3[bdp3$TMO..MIN. > 0, ]
```

#### Tablas de Frecuencia
```{r}
bdp4 <- bdp3
bdp4 <- table(bdp4$CLIENTE)
knitr::kable(bdp4)

bdp5 <- bdp3
bdp5 <- table(bdp5$TIEMPO.CALIDAD)
knitr::kable(bdp5)
```

#### Tablas cruzadas

```{r}

cruzada <-table(bdp3$CLIENTE,bdp3$Laminas.procesadas)
knitr::kable(cruzada)

```


#### Gráficas cualitativas y cuantitativas

```{r}
ggplot(bdp3, aes(x= Laminas.procesadas , y= TMO..MIN.)) +
  geom_bar(stat="identity", fill="red") + scale_fill_grey() + # Add bars to the plot
  labs(title = "Kilos de merma", # Add a title
       x = "Fecha")
```
```{r}
hist(bdp3$Laminas.procesadas)
```


#### Gráficas de dispersión
```{r}
plot(bdp3$PIEZAS.PROG., bdp3$TMO..MIN., main = "Fecha de ingreso con salario diario",
     xlab = "Fecha de ingreso", ylab = "Salario",
     pch = 19, frame = FALSE)

```

## Conclusión y propuestas

El analizar la gráfica de merma en kilos nos permite ver que normalmente la cantidad es constante dentro de un cierto rango, a excepción de las bajas presentadas en Septiembre. Una propuesta para FORM podría ser el analizar por medio de gráficos que logren conectar una mayor cantidad de variables y poder predecir la cantidad de merma para desarrollar proyectos en donde se pueda utilizar la misma. Como un llamativo, el poder cuantificar la merma que puede ser reutilizada o aprovechada y la que definitivamente no se puede utilizar para nada.

Como segunda propuesta y después de realizar un análisis a la base de datos de producción, pudimos ver que el tiempo de calidad es por lo general 1, no obstante, existen 63 casos en el que ha excedido este número, en un rango de 2 a 22. Asegurar que el tiempo no excede ya sea 2, o en caso de ser ópitmo un rango inferior, para asegurar los tiempos de calidad.

La actividad nos permitió analizar bases de datos con un acercamiento real a la empresa FORM, en donde pudimos detectar áreas de oportunidad al momento de analizarlas, limpiarlas y darles el formato necesario para su manipulación en programas como R. El órden y relevancia de las variables al momento de tabular y visualizar datos es esencial y se detectó la importancia de conocer los formatos de programación al momento de manejar una base de datos sobre todo desde excel; donde pequeños y grandes errores pueden alentar y pausar el análisis de la información.

se trabajó con tres bases de datos y se realizó el análisis estadístico descriptivo para poder juntar los datos necesarios para conocer y ver de una manera más visual la situación de FORM. 







