
OXXO
Librerias Intaladas
#install.packages("readr")
library(readr)
#install.packages("colorspace")
library(colorspace)
#install.packages("vctrs")
library(vctrs)
#install.packages("gtrendsR")
library(gtrendsR)
library(tidyverse)
## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ──
## ✔ ggplot2 3.3.6 ✔ dplyr 1.0.10
## ✔ tibble 3.1.8 ✔ stringr 1.4.1
## ✔ tidyr 1.2.1 ✔ forcats 0.5.2
## ✔ purrr 0.3.4
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::data_frame() masks tibble::data_frame(), vctrs::data_frame()
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
OXXO
#library(gtrendsR)
termino5 <- c("oxxo")
ubicacion5 <- c("MX")
canal5 <- "web"
periodo5 <- ("2018-09-01 2022-09-01")
tendencia5 <- gtrends(termino5, ubicacion5, canal5, time = periodo5)
plot(tendencia5)

OXXO Premia
termino6 <- c("oxxo premia")
ubicacion6 <- c("MX")
canal6 <- "web"
periodo6 <- ("2021-10-08 2022-09-01")
tendencia6 <- gtrends(termino6, ubicacion6, canal6, time = periodo6)
plot(tendencia6)

FEMSA
termino7 <- c("femsa")
ubicacion7 <- c("MX")
canal7 <- "web"
periodo7 <- ("2018-09-01 2022-09-01")
tendencia7 <- gtrends(termino7, ubicacion7, canal7, time = periodo7)
plot(tendencia7)

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