“Global Trends”

Instalar paquete y llamar librerias

#install.packages("tidyverse")
#install.packages("gtrendsR")
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()

library(gtrendsR)

Para resolver errores al graficar

#devtools:: install.github("PMassicotte/gtrendsR")
1 

## [1] 1

Paso 1. Definir el termino a buscar

termino <- c("COVID-19")

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

ubicacion <- c("MX")

Paso3. Definir el canal: web, news, images, youtube

canal <- "web"

Paso 4. Definir la ventana de tiempo

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

Paso 5. Funcion

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

Trends John Deere

Paso 1. Definir el termino a buscar

termino <- c("agriculture")

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

ubicacion <- c("MX")

Paso3. Definir el canal: web, news, images, youtube

canal <- "web"

Paso 4. Definir la ventana de tiempo

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

Paso 5. Funcion

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

Grafica 2: Tractor

Paso 1. Definir el termino a buscar

termino <- c("tractor")

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

ubicacion <- c("MX")

Paso3. Definir el canal: web, news, images, youtube

canal <- "web"

Paso 4. Definir la ventana de tiempo

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

Paso 5. Funcion

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

Grafica 3:Construccion

Paso 1. Definir el termino a buscar

termino <- c("construction")

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

ubicacion <- c("MX")

Paso3. Definir el canal: web, news, images, youtube

canal <- "web"

Paso 4. Definir la ventana de tiempo

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

Paso 5. Funcion

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

Tendencias Oxxo

Paso 1. Definir el termino a buscar

termino <- c("Tiendas de Conveniencia")

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

ubicacion <- c("MX")

Paso3. Definir el canal: web, news, images, youtube

canal <- "web"

Paso 4. Definir la ventana de tiempo

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

Paso 5. Funcion

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

Paso 1. Definir el termino a buscar

termino <- c("Abarrotes")

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

ubicacion <- c("MX")

Paso3. Definir el canal: web, news, images, youtube

canal <- "web"

Paso 4. Definir la ventana de tiempo

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

Paso 5. Funcion

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

Conclusion

En este ejercicio se pudo analaizar las doferentes tendencias en base a los terminos de busqueda. En el primer ejercicio se analizo la tendencia del Covid 19 y se observa el cambio a traves de los años. Despues se buscaron terminos alusivos a la industria de John Deere y de Oxxo.