In frumentum/foodstorage: Look-up foodco-ops' storage of products

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)

Durchschnittsverzehr der Kornkammer

Der durchschnittliche Verzehr aller Kornkammer Mitglieder im Zeitraum November 2015 bis September 2017 sieht wie folgt aus:

library(ggplot2)
library(lubridate)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(DBI)
library(RSQLite)
#### load data ####
path <- system.file("data", package = "foodstorage")
files <- list.files(path)
# filter all backups (files which end up with .BAK)
backup <- files[which(stringr::str_detect(files, ".BAK$"))]
appDB <- dbConnect(SQLite(), file.path(path, backup))
originalData <- dbGetQuery(appDB, '
  SELECT strftime(\'%d/%m/%Y\',transactions.start/1000,\'unixepoch\') AS Tag,
  ROUND(SUM(transaction_products.quantity), 3) AS Menge, 
  transaction_products.unit AS Einheit,
  ROUND(transaction_products.price, 2) AS Preis, 
  transaction_products.title AS Produkt,
  ROUND(SUM(transaction_products.quantity * transaction_products.price), 3) AS Summe
  FROM transaction_products 
  LEFT JOIN transactions
    ON transactions._id = transaction_products.transaction_id 
  WHERE transactions.status IS \'final\' AND transaction_products.account_guid IS \'lager\'
  GROUP BY Tag, Produkt, Preis
  ORDER BY transactions.start
'
)
dbDisconnect(appDB)

kornDB <- files[which(stringr::str_detect(files, "kornInfo.sqlite"))]
kornInfo <- dbConnect(SQLite(), file.path(path, kornDB))
originalInfos <- dbReadTable(kornInfo, "productInfo")
dbDisconnect(kornInfo)

rm(appDB, kornInfo)
rm(backup, files, kornDB, path)
#### data wrangling ####
verzehr <- originalData %>%
  mutate(Tag = as.Date(Tag, format = "%d/%m/%Y", origin = "1970-01-01")) %>%
  filter(Menge < 0) %>%
  group_by(Tag) %>%
  summarise(Menge = abs(sum(Menge))) 

ggplot(verzehr, aes(x = Tag, y = Menge)) +
  geom_point() +
  stat_smooth() +
  ylab("verzehrte Menge [kg / L / St]") +
  xlab("Zeit")

Wie der Grafik zu entnehmen ist, wird die verzehrte Menge in Kilo, Liter und Stück zusammengerechnet angezeigt.

Verzehr tabellarisch dargestellt

Und hier zur Übersicht der Verzehr in tabellarischer Form dargestellt, zusammengefasst pro Monat:

verzehrZusammengefasst <- verzehr %>%
  group_by(Jahr = year(Tag), Monat = month(Tag, label = T, abbr = F)) %>%
  summarise("Verzehr in Kilo" = abs(sum(Menge))) %>%
  ungroup() %>%
  spread(key = Jahr, value = `Verzehr in Kilo`)

knitr::kable(verzehrZusammengefasst)

Verzehr gemäß Produktgruppenaufteilung

Teilt man den Verzehr nach Produktgruppen auf, zeigt sich folgendes Bild: `` {r productgroups, echo = F, message = F} library(foodstorage) kornumsatz <- startupSettings(originalData, originalInfos) verzehr <- kornumsatz %>% filter(Menge < 0, Produktgruppe != "NI") %>% group_by(Produktgruppe, Tag) %>% summarise(Verzehr = abs(sum(Menge))) %>% group_by(Jahr = year(Tag), Produktgruppe) %>% summarise("Verzehr in Kilo" = abs(sum(Verzehr))) %>% ungroup() %>% spread(key = Jahr, value =Verzehr in Kilo`)

knitr::kable(verzehr)

## Verzehr gemäß Lieferanten

``` {r deliverer, echo = F, message = F}
verzehr <- kornumsatz %>%
  filter(Menge < 0, Lieferant != "NI") %>%
  mutate(Lieferant = replace(Lieferant, which(Lieferant == "St. Georgener Bauer"),
                             "Biohof Lex"),
         Lieferant = replace(Lieferant, which(Lieferant == "Kaiserstühler Hof"),
                             "Humberg Hof")) %>%
  group_by(Lieferant, Tag) %>%
  summarise(Verzehr = abs(sum(Menge))) %>%
  group_by(Jahr = year(Tag), Lieferant) %>%
  summarise(Verzehr = abs(sum(Verzehr))) %>%
  mutate(Verzehr = replace(Verzehr, 
                           which(Lieferant == "Hofgut Storzeln" & Jahr == 2016),
                           480),
         Verzehr = replace(Verzehr,
                           which(Lieferant == "Hofgut Storzeln" & Jahr == 2017),
                           910)) %>%
  rename("Verzehr in Kilo" = Verzehr) %>%
  ungroup() %>%
  spread(key = Jahr, value = `Verzehr in Kilo`)

knitr::kable(verzehr)

Verbrauch jedes einzelnen Produkts

``` {r products, echo = F} products <- kornumsatz %>% filter(Menge < 0) %>% group_by(Produkt_Zusammenfassung, Jahr = year(Tag), Monat = month(Tag, label = T, abbr = F)) %>% summarise(Verzehr = abs(sum(Menge))) %>% ungroup() %>% spread(key = Jahr, value = Verzehr) %>% arrange(Produkt_Zusammenfassung)

knitr::kable(products) ```

frumentum/foodstorage documentation built on May 18, 2019, 10:14 a.m.