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Herramientas de análisis de datos. Tarea del Eje 3. Análisis de Datos

David Antonio Pulido Corredor Código P1026277930*

Fundación Universitaria del Área Andina Facultad de Ciencias Administrativas, Económicas y Financieras Administración de Empresas San Andrés de Tumaco, Nariño 2018

INFORME ANÁLISIS CUADRO VENTAS EXCEL En el presente cuadro no permitiremos realizar el análisis del cuadro de vehículos, se relaciona: Numero 1 2 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 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74

Marca Chevrolet Aveo Chevrolet Aveo Chevrolet Aveo Volkwagen Jetta BMW Renault Duster Renault Duster Renault Duster Chevrolet Camaro Mazda 2 Audi Audi Audi Renault Sandero Mazda 3 Volkwagen Jetta Volkwagen Jetta Chevrolet Aveo Chevrolet Aveo Chevrolet Aveo Volkwagen Jetta Renault Duster Renault Koleos Volkwagen Jetta Volkwagen Jetta Ford Mustang Ford Mustang Ford Mustang Mazda 2 Renault Duster Renault Koleos Renault Koleos Renault Koleos Renault Sandero Mercedez Benz Renault Duster Renault Duster Renault Duster Renault Duster Renault Duster BMW Renault Duster Renault Duster Renault Duster Audi Volkwagen Jetta Volkwagen Jetta Volkwagen Jetta Volkwagen Jetta Renault Duster Renault Duster Renault Duster BMW Ford Fiesta BMW Ford Fiesta Volkwagen Jetta Ford Fiesta Ford Explorer Volkwagen Jetta Ford Explorer Volkwagen Jetta Renault Sandero BMW Volkwagen Jetta Volkwagen Jetta Volkwagen Jetta Renault Sandero Ford Fiesta Ford Explorer Renault Duster Volkwagen Jetta Ford Explorer BMW

Precio Venta Consumo Gasolina Numero de reparaciones Peso en Ton Longitud Seguro $ 40.990.000.000 22 3 2930 4,464 $ 47.490.000.000 17 3 3350 4,152 $ 37.990.000.000 22 0 2640 4,032 $ 48.160.000.000 20 3 3250 4,704 $ 78.270.000.000 15 4 4080 5,328 $ 57.880.000.000 18 3 3670 5,232 $ 44.530.000.000 26 0 2230 4,08 $ 51.890.000.000 20 3 3280 4,8 $ 103.720.000.000 16 3 3880 4,968 $ 40.820.000.000 19 3 3400 4,8 $ 113.850.000.000 14 3 4330 5,304 $ 145.000.000.000 14 2 3900 4,896 $ 159.060.000.000 21 3 4290 4,896 $ 32.990.000.000 29 3 2110 3,912 $ 57.050.000.000 16 4 3690 5,088 $ 45.040.000.000 22 3 3180 4,632 $ 51.040.000.000 22 2 3220 4,8 $ 36.670.000.000 24 2 2750 4,296 $ 39.550.000.000 19 3 3430 4,728 $ 39.840.000.000 30 5 2120 3,912 $ 40.100.000.000 18 2 3600 4,944 $ 58.860.000.000 16 2 3600 4,944 $ 63.420.000.000 17 2 3740 5,28 $ 43.890.000.000 28 4 1800 3,528 $ 41.870.000.000 21 3 2650 4,296 $ 114.970.000.000 12 3 4840 5,592 $ 135.940.000.000 12 3 4720 5,52 $ 134.660.000.000 14 3 3830 4,824 $ 38.290.000.000 22 4 2580 4,056 $ 53.790.000.000 14 4 4060 5,304 $ 61.650.000.000 15 3 3720 5,088 $ 45.160.000.000 18 3 3370 4,752 $ 63.030.000.000 14 4 4130 5,208 $ 32.910.000.000 20 3 2830 4,68 $ 88.140.000.000 21 4 4060 5,28 $ 51.720.000.000 19 3 3310 4,752 $ 47.330.000.000 19 3 3300 4,752 $ 48.900.000.000 18 4 3690 5,232 $ 41.810.000.000 19 3 3370 4,8 $ 41.950.000.000 24 1 2730 4,32 $ 103.710.000.000 16 3 4030 4,944 $ 46.470.000.000 28 3 3260 4,08 $ 44.250.000.000 34 5 1800 3,768 $ 44.820.000.000 25 3 2200 3,96 $ 64.860.000.000 26 2520 4,368 $ 40.600.000.000 18 2 3330 4,824 $ 57.980.000.000 18 4 3700 5,136 $ 49.340.000.000 18 1 3470 4,752 $ 52.220.000.000 19 3 3210 4,824 $ 47.230.000.000 19 3 3200 4,776 $ 44.240.000.000 19 0 3420 4,872 $ 41.720.000.000 24 2 2690 4,296 $ 96.900.000.000 17 5 2830 4,536 $ 62.950.000.000 23 3 2070 4,176 $ 97.350.000.000 25 4 2650 4,248 $ 62.290.000.000 23 4 2370 4,08 $ 45.890.000.000 35 5 2020 3,96 $ 50.790.000.000 24 4 2280 4,08 $ 81.290.000.000 21 4 2750 4,416 $ 42.960.000.000 21 3 2130 3,864 $ 57.990.000.000 25 5 2240 4,128 $ 44.990.000.000 28 4 1760 3,576 $ 39.950.000.000 30 4 1980 3,696 $ 129.900.000.000 14 0 3420 4,608 $ 38.950.000.000 26 3 1830 3,408 $ 37.980.000.000 35 5 2050 3,936 $ 58.990.000.000 18 5 2410 4,176 $ 37.480.000.000 31 5 2200 3,96 $ 57.190.000.000 18 5 2670 4,2 $ 71.400.000.000 23 4 2160 4,128 $ 53.970.000.000 41 5 2040 3,72 $ 46.970.000.000 25 4 1930 3,72 $ 68.500.000.000 25 4 1990 3,744 $ 119.950.000.000 17 5 3170 4,632

Imagen 1 ( Tabla relación tarea 1)

1 1 1 1 1 1 1 1 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 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Proveniencia Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado

CORRELACIÓN VARIABLES PRECIO DE VENTA Y CONSUMO DE GASOLINA Después de ver la presente gráfica y aplicar la fórmula de coeficiente de correlación da como resultado -0,468596688, lo cual nos indica que es débil, teniendo en cuenta la escala de relación de las dos variables podemos deducir que el precio de venta no tiene relación con directa con el consumo de gasolina sin embargo los que registran mayor kilometraje por galón de gasolina son los más económicos, aunque no sea un factor determinante. Así mismo se efectúa análisis de la métrica de la variable precio de venta arrojando la siguiente información: Precio de Venta Media/promedio Dato menor Dato Mayor Desviación Estándar

$61.652.567.568 $32.910.000.000 $159.060.000.000 $29.494.958.848

Evidenciamos que el promedio del precio de nuestros vehículos es de $61.652.567.568, así como el más económico que es el Ítem 34 Renault Sandero, así como el más costoso es el Audi con un valor de $159.060.000.000, y la desviación estándar es de $29.494.958.848.

MÉTRICA VARIABLES PRECIO DE VENTA Y CONSUMO DE GASOLINA 

De igual manera se efectúa análisis de la métrica de la variable consumo de

gasolina arrojando la siguiente información Consumo de Gasolina Media/promedio Dato menor Dato Mayor Desviación Estándar

21 12 41 6

Podemos concluir que el promedio de consumo de gasolina de los vehículos relacionados es de 21 Km por galón, de igual manera el vehículo de menor kilometraje por galón son los Ford

Mustang (ítems Nos 26 y 27) concluyendo que son los que mayor consumo de gasolina tendrían, el vehículo que efectúa mayor kilometraje por galón es el Renault Duster con 41 Km por galón, la desviación estándar es de 6.

COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN VARIABLES PRECIO DE VENTA Y CONSUMO DE GASOLINA

En cuanto al coeficiente de determinación arroja como resultado R² = 0,2196, lo cual nos indica que tiene apenas un 21,96% de relación, lo cual nos indica que no es un factor que afecte directamente, con relación a lo indicado en el primer punto en la correlación coinciden en que el consumo de combustible no tiene mucho que ver con el precio de venta.

Consumo Gasolina 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

R² = 0.2196

$-

$50,000,000,000

$100,000,000,000

$150,000,000,000

$200,000,000,000

COMPARACIÓN VARIABLES PRECIO DE VENTA VS VARIABLES NUMÉRICAS

En cuanto la correlación entre la variable Precio de venta y las demás variables como Numero de reparaciones, Peso en toneladas y Longitud, podemos evidenciar que con la que existe mayor correlación es con la segunda variable correlacionada, como podemos evidenciar en la siguiente tabla.

Coeficiente de correlación variables Coeficiente de correlación (Precio de venta - Numero de reparaciones)

-0,008297525

Coeficiente de correlación (Precio de venta - Peso en Toneladas)

0,538611463

Coeficiente de correlación (Precio de venta - Longitud)

0,431831245

En conclusión podemos decir que las variable entre si tienen relación débil entre sí, lo cual nos indica que estos factores afectan muy poco el precio de venta, sin embargo se evidencian características que evidenciamos en los vehículos más costosos son los más pesados en comparación con los vehículos económicos.

BIBLIOGRAFÍA  www.vimeo.com ( Analisis de datos eje 3 R-1)  www.vimeo.com ( Analisis de datos eje 3 R-2)  Análisis de datos Carlos Andrés Yanes Guerra (S.A) 

https://personal.us.es/vararey/adatos2/correlacion.pdf