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title: "SCM Exploratorio"
author: "Ricardo R. Palma"
date: "`r Sys.Date()`"
output: html_document
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```


## Importar Datasets


```{r}
library(readr)
transporte <- read_delim("https://themys.sid.uncu.edu.ar/rpalma/R-cran/SCM_Perform/transporte.csv", 
    delim = ";", escape_double = FALSE, col_types = cols(H5 = col_factor(levels = c("Anmat", 
        "Expired", "Waiver", "Devolucion"))), 
    locale = locale(decimal_mark = ",", grouping_mark = "."), 
    trim_ws = TRUE)
```

## Análisis de datos categóricos

```{r}
plot(transporte$H5,transporte$H4,main = "Inversión en TIC por tipo de carga",ylab="Porcentaje del presupuesto anual ejecutado",xlab="Logística Inversa de Carga")
```


## Datos sumario


```{r}
plot(transporte$H5)
summary(transporte)
```


## Afectación de mano de obra (u Horas Hombre) a las Operaciones



```{r}
hist(transporte$H1, breaks = 50, main= "H1 % Personas afectadas a Operaciones", xlab="Personas por Equipo", ylab="Frecuencia" )
```



```{r}
hist(transporte$H1, breaks = 2, main= "H1 % Personas afectadas a Operaciones", xlab="Personas por Equipo", ylab="Frecuencia" )
```



## Varianza en el tamaño de equipos

```{r}
boxplot(transporte$H1)
```

```{r}
mean(transporte$H1)
sd(transporte$H1)
```



## A 






```{r}
library(ggplot2) 

#create data frame
df <- data.frame(result = transporte$H5,
                 reclamo = transporte$H5,
                 costo = transporte$H1)
                 viajes = transporte$H2

#create bar chart of teams
ggplot(df, aes(x=reclamo)) +
  geom_bar()
```





```{r}
#create boxplots of points, grouped by team
ggplot(df, aes(x=reclamo, y=costo)) +
  geom_boxplot(fill='steelblue')
```

```{r}

#create table of counts
counts <- table(df$result, df$costo)

mosaicplot(counts, xlab='SCM Performance', ylab='Reclamo',
           main='Costos por Viaje Reclamo mes Enero', col='steelblue')
```