AccyAnalysis: Analizar modelos basados en la asertividad del pronóstico

In AnthonyCastroA/DUPlot: Create high impact visualizations for direct selling companies

Description

Este paquete segmenta productos según su asertividad del pronóstico en el modelo analizado y genera gráficos relacionados al desempeño general y las cantidades de los "sobrantes / faltantes" (errores absolutos).

Usage

AccyAnalysis(df_base, campana, lugar, ruta="")

Arguments

df_base

la base de datos para el análisis, constituida por las columnas:

• 1) CODI_CAMP: campañas de venta (ej. 201718..201909)

• 2) NOMB_LINE: línea del SKU (ej. "JO JOYERIA")

• 3) CODI_VENT: código de venta del SKU (ej. 123456)

• 4) DESCRIPCION: nombre del SKU

• 5) REAL: demanda real del SKU

• 6..) Desde esta columna, se agregan pronósticos a comparar frente a la cantidad real (ej. "RG3", "MOD")

campana	la campaña seleccionada para el análisis
lugar	los 3 caracteres que representa el lugar (ej. "PER")
ruta	el directorio donde se exportan los archivos, si se requiere

Examples

## Base de datos generada
DF_TOTAL <- data.frame(CODI_CAMP = 201901,
                       NOMB_LINE = "RE ROPA EXTERIOR",
                       CODI_VENT = ceiling(runif(100,100000,999999)),
                       DESCRIPCION = paste0("P",c(1:100)),
                       REAL = 1000+(1:100)*40,
                       RG3 = 1000+(1:100)*40 + rnorm(100,300,800),
                       MOD = 1000+(1:100)*40 + rnorm(100,100,700))

## realizar analisis
AccyAnalysis(DF_TOTAL, 201901, "PER")

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