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Lab 01 - Base de Datos I: Análisis de Datos de Tráfico Vehicular, Apuntes de Lógica Matemática

De acuerdo a lo aprendido en clase es importante tomar apuntes

Tipo: Apuntes

2021/2022

Subido el 22/06/2023

tania-yasmina
tania-yasmina 🇵🇪

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Lab 01-Base de Datos I
Harold Canto
Marcelo Surco
Paulo Cuaresma
Alberto Rincon
22 de abril del 2021
1 Preguntas
1. ¿Cuales son los dos veh´ıculos que registr´o la mayor cantidad pasadas por los
orticos?, indique la placa y la cantidad.
2. Sobre la categor´ıa N3, indique el mes que se registr´o la mayor cantidad alertas
del odigo 2111 ”CITV Vencido y SOAT Vencido”.
3. Indique cual es la mayor cantidad de alertas registradas y el mes que sucedi´o.
4. ¿Cu´al es la segunda categoria que tiene la mayor cantidad de veh´ıculos?
Indique la cantidad.
5. ¿En qu´e mes se registr´o la mayor cantidad de veh´ıculos con categor´ıa M1?
2 Lenguaje usado
En este caso, se us´o R por la facilidad de manejo de datos que tiene.
3 Respuesta y explicaci´on de lo trabajado
3.1 Carga de datos
library( re ad r )
DF<read csv ( P o r t i c o s . cs v )
3.2 Pregunta 1
{r#Pregunta 1}
#Obt en emo s e l maximo pa ra q u i t a r l o
Car1<DF[ which (DF$FRECUENCIA ==max(DF$FRECUENCIA) ) , ]
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¡Descarga Lab 01 - Base de Datos I: Análisis de Datos de Tráfico Vehicular y más Apuntes en PDF de Lógica Matemática solo en Docsity!

Lab 01-Base de Datos I

Harold Canto

Marcelo Surco

Paulo Cuaresma

Alberto Rincon

22 de abril del 2021

1 Preguntas

  1. ¿Cuales son los dos veh´ıculos que registr´o la mayor cantidad pasadas por los p´orticos?, indique la placa y la cantidad.
  2. Sobre la categor´ıa N3, indique el mes que se registr´o la mayor cantidad alertas del c´odigo 2111 ”CITV Vencido y SOAT Vencido”.
  3. Indique cual es la mayor cantidad de alertas registradas y el mes que sucedi´o.
  4. ¿Cu´al es la segunda categoria que tiene la mayor cantidad de veh´ıculos? Indique la cantidad.
  5. ¿En qu´e mes se registr´o la mayor cantidad de veh´ıculos con categor´ıa M1?

2 Lenguaje usado

En este caso, se us´o R por la facilidad de manejo de datos que tiene.

3 Respuesta y explicaci´on de lo trabajado

3.1 Carga de datos

library ( r e a d r ) DF<−read csv ( ” P o r t i c o s. c s v ” )

3.2 Pregunta 1

‘ ‘ ‘ { r #Pregunta 1 }

#Obtenemos e l maximo para q u i t a r l o

Car1<−DF[ which (DF$FRECUENCIA ==max(DF$FRECUENCIA) ) , ]

Car Car2<−DF[ which (DF$FRECUENCIA < 23 & DF$FRECUENCIA>=22) ,] #Mostramos l a s p l a c a s que cumplen con l a s c o n d i c i o n e s Car ‘ ‘ ‘

3.3 Pregunta 2

‘ ‘ ‘ { r #Pregunta 2 }

#Se o b t i e n e l o s c a r r o s con l a s c o n d i c i o n e s c a r r o s 1<−data. frame (DF[DF$ALERTA==’ 2111 ’ , ] ) c a r r o s<−data. frame ( c a r r o s 1 [ c a r r o s 1 $CATEGORIA==’N3 ’ , ] )

#Se s e p a r a e l s t r i n g de l a f e c h a f e c h a s<−data. frame ( substr ( c a r r o s $FECHA, s t a r t = 4 , stop =5)) colnames ( f e c h a s )<−c ( ” Fecha ” )

a l e r t a<−data. frame ( f e c h a s , c a r r o s $ALERTA) colnames ( a l e r t a )<−c ( ” Fecha ” , ” A l e r t a ” )

#Colocamos en una t a b l a para c o n t a b i l i z a r r p t a 2<−table ( a l e r t a $Fecha ) r p t a 2

#Obtenemos e l d a t o mayor which .max( r p t a 2 ) ‘ ‘ ‘

3.4 Pregunta 3

‘ ‘ ‘ { r #Pregunta 3 }

#Quitamos l o s c a s o s donde no hay a l e r t a CatN3<−DF[DF$ALERTA!=’ 0 ’ , ] CatN

#Separamos l o s meses d e l s t r i n g de f e c h a s f e c h a<−data. frame ( substr ( CatN3$FECHA, s t a r t = 4 , stop =5)) colnames ( f e c h a )<−c ( ” Fecha ” )

r p t a<−data. frame ( f e c h a , CatN3$ALERTA) r p t a #Hacemos una t a b l a que compare l o s meses y c a n t i d a d de a l e r t a s

r p t a 5<−table ( a l e r t a $Fecha ) r p t a 5 #Obtenemos l a mayor c a n t i d a d which .max( r p t a 5 )

‘ ‘ ‘