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 * = TRABAJO FINAL DE CONVERGENCIA TECNOLOGICA REVISAR ADMINISTRADOR WIKI ARCHIVOS Y REVICION DE wilchesedison.blospot.com =

VARIACIONES EN LAS VENTAS DE JUGUETES En el aeropuerto internacional el dorado en el cual laboro se encuentra una de las sucursales que maneja la cadena de juguetes conocida como IMAGINATION esta cadena de origen Europeo y que se ha especializado en la creación de sus propios productos para los niños de las diferentes edades. La venta de juguetes muestra una serie de variables en cuestión de ventas que me llamo mucho la atención analizar a partir de una serie de datos de los cuales podremos llegar a diferentes conclusiones; basándome en los diferentes datos que son repetitivos y inconstantes en ciertos tiempos ( semanas, festivos, diferentes temporadas del año). OBJETIVOS GENERALES: Como se puede observar en las tablas de venta diaria se presentan diferentes cambios que se repiten semanalmente ha esto se le suman las diferentes temporadas del año por esta razón se han tomado los datos del mes de noviembre y diciembre del 2011 y comienzos de enero del presente año donde se observa el notorio aumento ventas en los fines de semana, pero especialmente en el mes de diciembre estas variables ocurren como resultado de diferentes comportamientos, un ejemplo claro que se presenta en este punto es que determinada variable estará relacionada con la frecuencia de viajeros que se encuentren transcurriendo en diferentes horas, días, semanas y meces. Las variaciones en las ventas de juguetes suelen manejar ciertos periodos en los cuales sus ventas se aumentaran en general como suele ocurrir con diferentes productos ; soliendo pasar que su demanda suele crecer en diferentes temporadas del año por lo general esta citación suele ocurrir con mayor frecuencia en ciertos productos, un factor importante que podríamos mencionar son lo que conocemos como costumbres, ejm el día de la mujer se aumentaran las ventas de flores, el día de los niños, la venta de dulces y disfraces. Por esta razón he decidido demostrar que el la juguetería no es la excepción donde datos atrás nos demuestran un notable diferencia en cuestión de ventas especial mente en los periodos de octubre y diciembre, para este proyecto tomaremos un trimestre de final de año en el que se encuentra el mes de diciembre mes en el que se incrementan las ventas en compara ración con el resto del año este fenómeno se presenta no solo en la compañía que tomaremos como ejemplo( Imaginación Colombia, Bogotá aeropuerto el dorado) estas estadísticas suelen ser similares en el incremento en el mes de diciembre en las diferentes compañías tanto nacionales como internacionales. En esta muestra tomada de la compañía imaginación podremos concluir las diferentes tendencias de compras en los diferentes periodos de tiempo de una manera general.

** OGETIVOS ESPECIFICOS ** Donde fue posible adquirir los datos de el últimos dos meces del año 2011 y enero del presente año. (imágenes 1.1 1.2 1.3 siguientes paginas) HIPOTESIS Para el desarrollo de este proyecto después de un análisis previo de los datos y tablas de puede decir que hay diferentes factores que afectan la tendencia de compras siendo esta mayor los fines de semana y en un periodo determinados como en diciembre donde las ventas superan el resto de meses, entre estos factores encontramos: Incremento de viajeros en fines de semana, la mayoría de la población de encuentra ocupada entre semana, en todo el mundo se conservan tradiciones como la navidad y el dia del niño, la población tiende a gastar mas dinero en temporadas expeciales como diciembre. La unidad de medida que utilizaremos esta dada en dólares para el precio de los juguetes pero esta se convertirá a pesos colombianos taza representativa $ 2000. Los datos que se manejaran en este proyecto serán las ventas canceladas en dólares las cuales los cuales nos muestran de una manera mas sintetizada y cencilla de trabajar el comportamiento de las ventas. FORMA DE RECOLECCION DE INFOEMACION La mayoría de la información recolectada para trabajar en las tablas frecuencia es obtenida directamente del almacén sobre el cual trabajaremos después de solicitar la información a este y permiso necesario para poderle dar uso. En el caso de comparaciones con el resto de almacenes se tomaran mas información en trabajos de campo he investigaciones virtuales.
 * Recolección de información: La información adquirida para este proyecto es suministrada directamente de una de las tiendas mas importantes para esta corporación como lo es la ubicada en el aeropuerto en el muelle internacional.
 * Con la información adquirida procederemos a tabular dicha información recolectada .(imágenes 1.5 pag 6)
 * Graficacion de información recolectada visualización y recolección. (imag 1.6 pag 7)
 * Determinación de variables de estadística (determinar, calcular, desarrollar.
 * Análisis de datos tablas, datos, gráficos, variables.

VENTAS DEL MES DE ENERO VENTAS DEL MES DE DICIEMBRE VENTAS DEL MES DE NOVIEMBRE
 * DIA || TASA DE CAMBIO || TOTAL US || CAMBIO A PESOS || TOTAL PESOS || VISA || CREDENCIAL || REDEBAN || AMERICAN || DINERS || TOTAL ||  ||   ||
 * 1 || 2000 || 323 || 646.000 || 196.000 || 602.000 ||  || 168.000 || 80.000 ||   || 1.692.000 || 1692000 ||   ||
 * 2 || 2000 || 476 || 952.000 || 204.000 || 900.000 ||  || 156.000 || 106.000 ||   || 2.318.000 || 4.010.000 ||   ||
 * 3 || 2000 || 213 || 426.000 || 116.000 || 188.000 ||  || 446.000 ||   ||   || 1.176.000 || 5.186.000 ||   ||
 * 4 || 2000 || 273 || 546.000 || 140.000 || 472.000 ||  || 220.000 || 134.000 ||   || 1.512.000 || 6.698.000 ||   ||
 * 5 || 2000 || 140 || 280.000 || 184.000 || 106.000 ||  || 44.000 ||   ||   || 614.000 || 7.312.000 ||   ||
 * 6 || 2000 || 370 || 740.000 || 402.000 || 202.000 ||  || 40.000 || 96.000 ||   || 1.480.000 || 8.792.000 ||   ||
 * 7 || 2000 || 441 || 882.000 || 228.000 || 668.000 ||  || 216.000 || 432.000 ||   || 2.426.000 || 11.218.000 ||   ||
 * 8 || 2000 || 319 || 638.000 ||  || 156.000 ||   || 352.000 || 124.000 ||   || 1.270.000 || 12.488.000 ||   ||
 * 9 || 2000 || 200 || 400.000 || 378.000 || 54.000 ||  || 232.000 || 62.000 ||   || 1.126.000 || 13.614.000 ||   ||
 * 10 || 2000 || 180 || 360.000 || 90.000 || 680.000 ||  || 224.000 || 104.000 ||   || 1.458.000 || 15.072.000 ||   ||
 * 11 || 2000 || 91 || 182.000 || 292.000 || 124.000 ||  || 44.000 || - ||   || 642.000 || 15.714.000 ||   ||
 * 12 || 2000 || 350 || 700.000 || 78.000 || 414.000 ||  || 148.000 || 174.000 ||   || 1.514.000 || 17.228.000 ||   ||
 * 13 || 2000 || 55 || 110.000 || 86.000 || 354.000 || 96.000 || 62.000 ||  ||   || 708.000 || 17.936.000 ||   ||
 * 14 || 2000 || 280 || 560.000 || 134.000 || 242.000 ||  || 252.000 ||   ||   || 1.188.000 || 19.124.000 ||   ||
 * 15 || 2000 || 260 || 520.000 || 4.000 || 286.000 ||  || 44.000 || 190.000 || 62.000 || 1.106.000 || 20.230.000 ||   ||
 * 16 || 2000 || 148 || 296.000 || 132.000 || 464.000 ||  || 222.000 || 164.000 ||   || 1.278.000 || 21.508.000 ||   ||
 * 17 || 2000 || 253 || 506.000 || 344.000 || 236.000 ||  || 326.000 || 60.000 || 126.000 || 1.598.000 || 23.106.000 ||   ||
 * 18 || 2000 || 279 || 558.000 || 270.000 || 976.000 ||  || 584.000 ||   || 124.000 || 2.512.000 || 25.618.000 ||   ||
 * 19 || 2000 || 189 || 378.000 || 94.000 || 126.000 ||  || 72.000 ||   ||   || 670.000 || 26.288.000 ||   ||
 * 20 || 2000 || 181 || 362.000 || 740.000 || 58.000 ||  || 30.000 ||   ||   || 1.190.000 || 27.478.000 ||   ||
 * 21 || 2000 || 361 || 722.000 || 106.000 || 508.000 ||  || 44.000 ||   ||   || 1.380.000 || 28.858.000 ||   ||
 * 22 || 2000 || 299 || 598.000 || 50.000 || 138.000 || 126.000 || 558.000 ||  ||   || 1.470.000 || 30.328.000 ||   ||
 * 23 || 2000 || 331 || 662.000 ||  || 662.000 ||   || 334.000 ||   ||   || 1.658.000 || 31.986.000 ||   ||
 * 24 || 2000 || 276 || 552.000 ||  || 460.000 ||   ||   ||   ||   || 1.012.000 || 32.998.000 ||   ||
 * 25 || 2000 || 8 || 16.000 ||  ||   ||   ||   ||   ||   || 16.000 || 33.014.000 ||   ||
 * 26 || 2000 || 101 || 202.000 ||  || 138.000 ||   || 66.000 ||   ||   || 406.000 || 33.420.000 ||   ||
 * 27 || 2000 || 407 || 814.000 ||  ||   ||   || 76.000 ||   ||   || 890.000 || 34.310.000 ||   ||
 * 28 || 2000 || 240 || 480.000 || 220.000 ||  ||   ||   ||   ||   || 700.000 || 35.010.000 ||   ||
 * 29 || 2000 || 250 || 500.000 || 60.000 || 416.000 ||  || 142.000 || 34.000 ||   || 1.152.000 || 36.162.000 ||   ||
 * 30 || 2000 || 215 || 430.000 ||  || 192.000 ||   || 86.000 ||   ||   || 708.000 || 36.870.000 ||   ||
 * 31 || 2000 ||  || - ||   || 78.000 ||   ||   ||   ||   || 78.000 || 36.948.000 ||   ||
 * TOTAL ||  || 7509 || 15.018.000 || 4.548.000 || 9.900.000 ||   || 5.188.000 || 1.760.000 ||   || 36.948.000 ||   ||   ||
 * IMAGINA DE COLOMBIA S.A. ||  ||
 * CIERRE DIARIO DE CAJA ||  ||
 * ||  ||   |||| TIENDA AERO INTERNAL__ |||| NOVIEMBRE |||| año 2011 ||   ||   ||   ||
 * DIA || TASA DE CAMBIO || TOTAL US || CAMBIO A PESOS || TOTAL PESOS || VISA || CREDENCIAL || REDEBAN || AMERICAN || DINERS || TOTAL ||  ||
 * 1 || 2000 || 118 || 236.000 ||  || 108.000 ||   ||   ||   ||   || 344.000 ||   ||
 * 2 || 2000 || 260 || 520.000 ||  ||   ||   || 68.000 ||   || 12.000 || 600.000 ||   ||
 * 3 || 2000 || 249 || 498.000 ||  || 56.000 ||   || 36.000 || 30.000 ||   || 620.000 ||   ||
 * 4 || 2000 || 295 || 590.000 || 216.000 || 228.000 ||  || 56.000 ||   ||   || 1.090.000 ||   ||
 * 5 || 2000 || 223 || 446.000 || 164.000 || 120.000 ||  || 124.000 ||   ||   || 854.000 ||   ||
 * 6 || 2000 || 230 || 460.000 ||  || 108.000 ||   || 560.000 || 16.000 || 44.000 || 1.188.000 ||   ||
 * 7 || 2000 || 73 || 146.000 ||  || 124.000 ||   || 80.000 ||   ||   || 350.000 ||   ||
 * 8 || 2000 || 231 || 462.000 ||  || 196.000 ||   || 54.000 ||   || 66.000 || 778.000 ||   ||
 * 9 || 2000 || 210 || 420.000 ||  || 174.000 ||   || 126.000 ||   || 182.000 || 902.000 ||   ||
 * 10 || 2000 || 230 || 460.000 || 140.000 || 70.000 ||  || 80.000 ||   ||   || 750.000 ||   ||
 * 11 || 2000 || 380 || 760.000 || 270.000 || 350.000 ||  || 228.000 || 400.000 ||   || 2.008.000 ||   ||
 * 12 || 2000 || 200 || 400.000 || 292.000 || 256.000 ||  || 16.000 || 68.000 ||   || 1.032.000 ||   ||
 * 13 || 2000 || 150 || 300.000 || 18.000 || 12.000 ||  || 38.000 ||   ||   || 368.000 ||   ||
 * 14 || 2000 || 80 || 160.000 || 268.000 || 576.000 ||  || 76.000 ||   ||   || 1.080.000 ||   ||
 * 15 || 2000 || 70 || 140.000 || 134.000 ||  ||   ||   || 152.000 ||   || 426.000 ||   ||
 * 16 || 2000 || 320 || 640.000 || 6.000 || 128.000 ||  || 224.000 ||   ||   || 998.000 ||   ||
 * 17 || 2000 || 237 || 474.000 ||  || 224.000 ||   ||   || 19.000 ||   || 717.000 ||   ||
 * 18 || 2000 || 602 || ##### ||  || 774.000 ||   || ##### || 120.000 ||   || 3.450.000 ||   ||
 * 19 || 2000 || 207 || 414.000 ||  || 418.000 ||   || 96.000 || 208.000 ||   || 1.136.000 ||   ||
 * 20 || 2000 || 264 || 528.000 ||  || 476.000 ||   ||   ||   ||   || 1.004.000 ||   ||
 * 21 || 2000 || 258 || 516.000 || 110.000 ||  ||   || 244.000 || 204.000 ||   || 1.074.000 ||   ||
 * 22 || 2000 || 172 || 344.000 || 60.000 || 22.000 ||  || 110.000 || 164.000 ||   || 700.000 ||   ||
 * 23 || 2000 || 250 || 500.000 || 220.000 ||  ||   || 160.000 || 208.000 ||   || 1.088.000 ||   ||
 * 24 || 2000 || 140 || 280.000 || 136.000 || 168.000 ||  || 62.000 || 66.000 ||   || 712.000 ||   ||
 * 25 || 2000 || 188 || 376.000 || 84.000 || 462.000 ||  || 120.000 || 106.000 ||   || 1.148.000 ||   ||
 * 26 || 2000 || 346 || 692.000 || 200.000 || 506.000 ||  || 44.000 || 82.000 ||   || 1.524.000 ||   ||
 * 27 || 2000 || 196 || 392.000 || 58.000 || 450.000 ||  || 214.000 ||   ||   || 1.114.000 ||   ||
 * 28 || 2000 || 80 || 160.000 || 290.000 || 54.000 ||  || 120.000 ||   ||   || 624.000 ||   ||
 * 29 || 2000 || 110 || 220.000 || 290.000 || 318.000 ||  ||   ||   || 28.000 || 856.000 ||   ||
 * 30 || 2000 || 165 || 716.000 || 386.000 || 186.000 ||  || 160.000 || 340.000 || 46.000 || 1.448.000 ||   ||
 * 31 || 2000 ||  || - ||   ||   ||   ||   ||   ||   ||   ||   ||
 * TOTAL ||  || 6534 || - ||   ||   ||   ||   ||   ||   || 29.983.000 ||   ||
 * 30 || 2000 || 165 || 716.000 || 386.000 || 186.000 ||  || 160.000 || 340.000 || 46.000 || 1.448.000 ||   ||
 * 31 || 2000 ||  || - ||   ||   ||   ||   ||   ||   ||   ||   ||
 * TOTAL ||  || 6534 || - ||   ||   ||   ||   ||   ||   || 29.983.000 ||   ||


 * IMAGINA DE COLOMBIA S.A. ||  ||
 * CIERRE DIARIO DE CAJA ||  ||
 * DIA || TASA DE CAMBIO || TOTAL US || CAMBIO A PESOS || TOTAL PESOS || VISA || CREDENCIAL || REDEBAN || AMERICAN || DINERS || TOTAL ||  ||
 * 1 || 2000 || 36 || 72.000 || 124.000 || 110.000 ||  || 100.000 ||   ||   || 406.000 ||   ||
 * 2 || 2000 || 171 || 342.000 || 206.000 || 18.000 ||  || 162.000 ||   ||   || 728.000 ||   ||
 * 3 || 2000 || 79 || 158.000 || 160.000 || 44.000 ||  || 96.000 || 60.000 ||   || 518.000 ||   ||
 * 4 || 2000 || 191 || 382.000 || 198.000 || 144.000 ||  || 88.000 || 48.000 ||   || 860.000 ||   ||
 * 5 || 2000 || 177 || 354.000 ||  || 226.000 ||   || 58.000 ||   ||   || 638.000 ||   ||
 * 6 || 2000 || 306 || 612.000 || 240.000 ||  ||   || 288.000 ||   ||   || 1.140.000 ||   ||
 * 7 || 2000 || 148 || 296.000 || 108.000 || 166.000 ||  ||   ||   ||   || 570.000 ||   ||
 * 8 || 2000 || 61 || 122.000 || 92.000 || 336.000 ||  || 232.000 || 48.000 ||   || 830.000 ||   ||
 * 9 || 2000 || 12 || 24.000 ||  || 148.000 ||   ||   || 76.000 ||   || 248.000 ||   ||
 * 10 || 2000 || 43 || 86.000 ||  || 22.000 ||   || 60.000 ||   || 84.000 || 252.000 ||   ||
 * 11 || 2000 || 82 || 164.000 || 152.000 || 206.000 ||  || 88.000 ||   ||   || 610.000 ||   ||
 * 12 || 2000 || 75 || 150.000 ||  || 130.000 ||   || 124.000 ||   ||   || 404.000 ||   ||
 * 13 || 2000 || 176 || 352.000 ||  || 374.000 ||   || 48.000 ||   ||   || 774.000 ||   ||
 * 14 || 2000 || 204 || 408.000 ||  || 178.000 ||   || 98.000 ||   ||   || 684.000 ||   ||
 * 15 || 2000 ||  || - ||   ||   ||   ||   ||   ||   || - ||   ||
 * 16 || 2000 || 260 || 520.000 || 44.000 || 354.000 ||  || 82.000 ||   ||   || 1.000.000 ||   ||
 * 17 || 2000 || 120 || 240.000 ||  ||   ||   || 48.000 ||   ||   || 288.000 ||   ||
 * 18 || 2000 || 228 || 456.000 || 184.000 || 180.000 ||  ||   ||   ||   || 820.000 ||   ||
 * 19 || 2000 || 62 || 124.000 ||  || 456.000 ||   || 306.000 || 54.000 ||   || 940.000 ||   ||
 * 20 || 2000 || 151 || 302.000 || 72.000 || 566.000 ||  || 104.000 || 134.000 ||   || 1.178.000 ||   ||
 * 21 || 2000 || 209 || 418.000 || 130.000 || 208.000 ||  || 198.000 || 48.000 ||   || 1.002.000 ||   ||
 * 22 || 2000 || 170 || 340.000 ||  || 204.000 ||   || 140.000 || 238.000 ||   || 922.000 ||   ||
 * 23 || 2000 || 112 || 224.000 ||  || 72.000 ||   || 78.000 || 34.000 ||   || 408.000 ||   ||
 * 24 || 2000 || 208 || 416.000 || 56.000 || 30.000 ||  || 62.000 ||   ||   || 564.000 ||   ||
 * 25 || 2000 || 199 || 398.000 ||  || 152.000 ||   || 62.000 ||   ||   || 612.000 ||   ||
 * 26 || 2000 || 440 || 880.000 || 142.000 || 96.000 ||  ||   ||   ||   || 1.118.000 ||   ||
 * 27 || 2000 || 442 || 884.000 ||  || 1.480.000 ||   || 540.000 || 44.000 ||   || 2.948.000 ||   ||
 * 28 || 2000 || 366 || 732.000 ||  || 400.000 ||   || 536.000 || 146.000 || 44.000 || 1.858.000 ||   ||
 * 29 || 2000 || 323 || 646.000 ||  || 90.000 ||   || 124.000 || 24.000 ||   || 884.000 ||   ||
 * 30 || 2000 || 257 || 514.000 || 38.000 || 170.000 ||  || 50.000 ||   ||   || 772.000 ||   ||
 * 31 || 2000 || 68 || 136.000 ||  ||   ||   || 160.000 ||   ||   || 296.000 ||   ||
 * TOTAL ||  || 5376 || 10.752.000 || 1.946.000 || 6.560.000 ||   || 3.932.000 || 954.000 ||   || 24.272.000 ||   ||


 * £ 118,00 || £ 231,00 || £ 70,00 || £ 172,00 || £ 110,00 ||  ||   ||
 * £260,00 || £ 210,00 || £320,00 || £ 250,00 || £165,00 ||  ||   ||
 * £249,00 || £ 230,00 || £237,00 || £ 140,00 ||  ||   ||   ||
 * £295,00 || £ 380,00 || £602,00 || £ 188,00 ||  ||   ||   ||
 * £223,00 || £ 200,00 || £207,00 || £ 346,00 ||  ||   ||   ||
 * £230,00 || £ 150,00 || £264,00 || £ 196,00 ||  ||   ||   ||
 * £ 73,00 || £ 80,00 || £258,00 || £ 80,00 ||  ||   ||   ||
 * 70 || 150 || 210 || 250 || 380 ||  ||   ||
 * 73 || 165 || 223 || 258 || 602 ||  ||   ||
 * 80 || 172 || 230 || 260 ||  ||   ||   ||
 * 80 || 188 || 230 || 264 ||  ||   ||   ||
 * 110 || 196 || 231 || 295 ||  ||   ||   ||
 * 118 || 200 || 237 || 320 ||  ||   ||   ||
 * 140 || 207 || 249 || 346 ||  ||   ||   ||
 * TOTAL: |||||||| 6534 ||  ||   ||
 * Amplitud de la muestra(AM)= 602-70 || 532 ||  ||   ||
 * Numero de datos(n)= || 30 || 30 ||  ||   ||
 * Numero de intervalos (m)= || 1+3,3 x log 30 || 5 8745 ||  ||   ||
 * Amplitud del intervalo(w)= || AM/m 532/6 || 88 6666 ||  ||   ||
 * CLASE || MARCA DE CLASE (xi) || frecuencia absoluta (fi) || FRECUENCIA ACUMULADA (Ni) || %fi || %Ni ||  ||
 * || MES DE DICIEMBRE ||   ||   ||   ||   ||   ||
 * Numero de datos(n)= || 30 || 30 ||  ||   ||
 * Numero de intervalos (m)= || 1+3,3 x log 30 || 5 8745 ||  ||   ||
 * Amplitud del intervalo(w)= || AM/m 532/6 || 88 6666 ||  ||   ||
 * CLASE || MARCA DE CLASE (xi) || frecuencia absoluta (fi) || FRECUENCIA ACUMULADA (Ni) || %fi || %Ni ||  ||
 * || MES DE DICIEMBRE ||   ||   ||   ||   ||   ||
 * CLASE || MARCA DE CLASE (xi) || frecuencia absoluta (fi) || FRECUENCIA ACUMULADA (Ni) || %fi || %Ni ||  ||
 * || MES DE DICIEMBRE ||   ||   ||   ||   ||   ||
 * || MES DE DICIEMBRE ||   ||   ||   ||   ||   ||


 * 36 || 61 ||  || 170 || 323 ||   ||   ||
 * 171 || 12 || 260 || 112 || 257 ||  ||   ||
 * 79 || 43 || 120 || 208 || 68 ||  ||   ||
 * 191 || 82 || 228 || 199 ||  ||   ||   ||
 * 177 || 75 || 62 || 440 ||  ||   ||   ||
 * 306 || 176 || 151 || 442 ||  ||   ||   ||
 * 148 || 204 || 209 || 366 ||  ||   ||   ||
 * 12 || 79 || 171 || 209 || 440 ||  ||   ||
 * 36 || 82 || 176 || 228 || 442 ||  ||   ||
 * 43 || 112 || 177 || 257 ||  ||   ||   ||
 * 61 || 120 || 191 || 260 ||  ||   ||   ||
 * 62 || 148 || 199 || 306 ||  ||   ||   ||
 * 68 || 151 || 204 || 323 ||  ||   ||   ||
 * 75 || 170 || 208 || 366 ||  ||   ||   ||
 * TOTAL: |||||||| 5376 ||  ||   ||
 * Amplitud de la muestra(AM)= || 442-12 || 430 ||  ||   ||
 * Numero de datos(n)= || 30 || 30 ||  ||   ||
 * Numero de intervalos(m)= || 1+3,3 x log 30 || 5 8745 ||  ||   ||
 * Amplitud de cada intervalo(w)= || AM/m 430/6 || 71 6666 ||  ||   ||
 * CLASE || MARCA DE CLASE (xi) || frecuencia absoluta (fi) || FRECUENCIA ACUMULADA (Ni) || %fi || %Ni ||  ||
 * Amplitud de la muestra(AM)= || 442-12 || 430 ||  ||   ||
 * Numero de datos(n)= || 30 || 30 ||  ||   ||
 * Numero de intervalos(m)= || 1+3,3 x log 30 || 5 8745 ||  ||   ||
 * Amplitud de cada intervalo(w)= || AM/m 430/6 || 71 6666 ||  ||   ||
 * CLASE || MARCA DE CLASE (xi) || frecuencia absoluta (fi) || FRECUENCIA ACUMULADA (Ni) || %fi || %Ni ||  ||
 * CLASE || MARCA DE CLASE (xi) || frecuencia absoluta (fi) || FRECUENCIA ACUMULADA (Ni) || %fi || %Ni ||  ||
 * CLASE || MARCA DE CLASE (xi) || frecuencia absoluta (fi) || FRECUENCIA ACUMULADA (Ni) || %fi || %Ni ||  ||
 * CLASE || MARCA DE CLASE (xi) || frecuencia absoluta (fi) || FRECUENCIA ACUMULADA (Ni) || %fi || %Ni ||  ||
 * CLASE || MARCA DE CLASE (xi) || frecuencia absoluta (fi) || FRECUENCIA ACUMULADA (Ni) || %fi || %Ni ||  ||

MES DE ENERO

GRAFICAS Y ANALISIS
 * 323 || 319 || 260 || 299 || 250 ||  ||   ||
 * 476 || 200 || 148 || 331 || 215 ||  ||   ||
 * 213 || 180 || 253 || 276 ||  ||   ||   ||
 * 273 || 91 || 279 || 8 ||  ||   ||   ||
 * 140 || 350 || 189 || 101 ||  ||   ||   ||
 * 370 || 55 || 181 || 407 ||  ||   ||   ||
 * 441 || 280 || 361 || 240 ||  ||   ||   ||
 * 8 || 181 || 253 || 319 || 441 ||  ||   ||
 * 55 || 189 || 260 || 323 || 476 ||  ||   ||
 * 91 || 200 || 273 || 331 ||  ||   ||   ||
 * 101 || 213 || 276 || 350 ||  ||   ||   ||
 * 140 || 215 || 279 || 361 ||  ||   ||   ||
 * 148 || 240 || 280 || 370 ||  ||   ||   ||
 * 180 || 250 || 299 || 407 ||  ||   ||   ||
 * TOTAL: |||||||| 7509 ||  ||   ||
 * Amplitud de la muestra(AM)= || 476-8 || 468 ||  ||   ||
 * Numero de datos(n)= || 30 || 30 ||  ||   ||
 * Numero de intervalos(m)= || 1+3,3 x log 30 || 5 8745 ||  ||   ||
 * Amplitud de cada intervalo(w)= || AM/m 468/6 || 81 ||  ||   ||
 * || [[file:ventas imagination.xlsx]] ||  ||   ||   ||   ||   ||
 * CLASE || MARCA DE CLASE (xi) || frecuencia absoluta (fi) || FRECUENCIA ACUMULADA (Ni) || %fi || %Ni ||  ||
 * Numero de datos(n)= || 30 || 30 ||  ||   ||
 * Numero de intervalos(m)= || 1+3,3 x log 30 || 5 8745 ||  ||   ||
 * Amplitud de cada intervalo(w)= || AM/m 468/6 || 81 ||  ||   ||
 * || [[file:ventas imagination.xlsx]] ||  ||   ||   ||   ||   ||
 * CLASE || MARCA DE CLASE (xi) || frecuencia absoluta (fi) || FRECUENCIA ACUMULADA (Ni) || %fi || %Ni ||  ||

=ANALISIS DE VENTA DE JUGUETERIA=

The above was originally published April 11, 2012 at http://wilchesedison.blogspot.com/2012/04/grafica-nu-1-de-proyecto-convergencia.html GRAFICA NU 1 DE PROYECTO CONVERGENCIA TECNOLOGICA EDISON FERNEY WILCHES GRUPO 30157