El resumen describe un análisis de datos de una cafetería que incluye cálculos de la media de ganancias diarias, productos más desperdiciados, y si existe relación entre ventas y temperatura. Se utilizaron herramientas como Excel para procesar los datos de la cafetería e identificar que los wraps son los productos más desperdiciados y vendidos, y no hay relación entre ventas y temperatura.

1. Análisis del funcionamiento
de una Cafetería
Escuela Politécnica Nacional
Probabilidad y Estadística
David Chiriboga y Matías Villarreal

2. Resumen del Proyecto
• Se realizaron varios cálculos y observaciones basándonos en los datos
otorgados por cafedata. Se determinará varios aspectos importantes sobre los
datos como por ejemplo la media de ganancias, los productos que más se
desperdician, y también se determinará si existe alguna relación entre ciertos
factores incluidos en los datos

3. Métodos
• Para realizar este análisis se usarán datos que fueron entregados por el
docente. Los datos provienen de un estudio realizado por estudiantes de
Indiana State University.
• Es importante mencionar que se dará uso de diferentes herramientas
tecnológicas como Excel o Wolfram ya que facilitarán el procesamiento de
los datos. No obstante, se usarán los conocimientos impartidos en clase y las
fórmulas respectivas para cada problema.

4. Resultados
• 1. ¿Cuál producto es el que más se desperdicia?
Descripción. – El siguiente gráfico es un diagrama de barras
que muestra las diferentes unidades desperdiciadas de cada
producto dentro de la cafetería.
Interpretación. – El diagrama de barras muestra una mayor
cantidad de unidades desperdiciadas en los Wraps seguidos los
Bread Sand, por lo contrario, a los Fruit Cup que es el producto
con menos unidades desperdiciadas. Para obtener estos datos se
tuvo que sumar las Unidades desperdiciadas en cada fecha a lo
largo de 48 días.

5. Resultados
• 2. ¿Cuál es el día en el que se presenta el mayor desperdicio?
Para obtener el día en el que se presenta el mayor desperdicio se necesita sumar la frecuencia
absoluta de los desperdicios de todos los días brindados en el análisis. Para eso utilizaremos la
fórmula de frecuencia absoluta para cada día y así poder calcular cual dispone un mayor
desperdicio de unidades.
Al utilizar la formula y mediante las tablas anexadas se pudo constatar que el día 20/01/2010
tuvo la mayor cantidad de unidades desperdiciadas.

7. Resultados
• 3. ¿Cuál es el día de mayor venta?
Para saber el día en el cual se obtuvieron mayor cantidad de ventas, simplemente observamos la
tabla 1 y utilizamos una herramienta de excel. Esta herramienta se llama ordenar y filtrar, al
seleccionar los datos usamos esta herramienta y esta automáticamente nos entrega el valor más
alto. Una vez que tenemos el valor más alto simplemente nos fijamos en la fecha. Por lo tanto,
el día de mayor venta fue el 30/03/2010 en donde se vendió un total de 240,87 dólares.

8. Resultados
• 4. ¿Cuál es el producto más vendido?
Descripción. – El siguiente gráfico es un diagrama de
barras que muestra las unidades más vendidas de cada
tipo de producto.
Interpretación. – En el diagrama de barras se puede
observar que el producto de Wraps tiene la mayor
cantidad de unidades vendidas a comparación del resto
de productos como lo es el Fruit Cup

10. Resultados
• 5. ¿Cómo se distribuye el número de tazas de café que se venden por día?
Los martes y jueves tienen la misma cantidad de 228 unidades de tazas de café,
los miércoles 5 unidades de tazas de café menos, los lunes 54 unidades menos
que los días con las unidades de tazas de café más vendidas y los viernes 70
unidades de tazas de café menos que los martes y jueves.

11. Resultados
• 6. ¿Cómo se distribuye la
temperatura máxima diaria?
Los jueves son los días con más alta
temperatura con una media de 45.78
°F en todo el día; mientras que los
lunes son los días con la temperatura
más baja con una media de 39.67 °F.

12. Resultados
• 7. ¿Cuál de los productos vendidos presenta menor dispersión?
Podemos observar en la tabla anexada que las copas de Frutas es el producto
con más unidades vendidas, con la más baja varianza y desviación estándar,
entonces tiene la más baja dispersión.

13. Resultados
• 8. ¿Cuáles son las medidas descriptivas del total de artículos desperdiciados
por tipo?
En la tabla adjunta se puede observar los datos que van variando según la
tendencia que se tiene en un grupo creciente, se tiene menor área visible de las
medidas con el gráfico realizado según los datos de la tabla, cabe mencionar
que existen ciertos grupos donde el valor es 0.

17. Resultados
• 9. ¿Cuáles son las medidas descriptivas del total de ventas?
Primero, calculamos la media aritmética

18. Resultados
• Después, calculamos la mediana. Dado que tenemos 48 datos y 48 es un
número par, tenemos que tomar los dos elementos centrales es decir los que
están en la posición 24 y 25:

19. Resultados
• Finalmente, observamos los datos y por simple inspección, nos damos
cuenta de que no tenemos moda debido a que ningún dato se repite más de
una vez a lo largo de toda la muestra.

20. Resultados
• 10. ¿Existe una relación entre las ventas totales y la temperatura máxima
diaria?
A simple vista, no se observa una relación entre las ventas totales de café data y la temperatura
máxima que se alcanzó ese día. Hay días en los que la temperatura es muy alta y las ventas son
altas igual. Sin embargo, también hay días en los que la temperatura es baja e igual existen
ventas altas. Si bien es cierto que el día en el que más se vendió había una temperatura alta,
también hubo temperaturas altas en días en los que no se vendió nada

22. ANÁLISIS
• De todos estos datos, podemos sintetizar varias cosas y analizar el
funcionamiento de cafedata. Por ejemplo, podemos ver que el producto que
más se desperdicia a lo largo de los 48 días son los wraps, pero al mismo
tiempo es el producto que más se vende. Hay una correlación positiva entre
la cantidad de productos que se venden y el desperdicio de cada producto.
De igual manera, el que menos se vende son las copas de fruta y por ende
también posee un desperdicio exponencialmente inferior

23. Análisis
• Otra parte que podemos analizar es que no exista relación alguna entre el
dinero que se gana cada día y la temperatura de dicho día. Por lo tanto, no
hay ningún dato que demuestre que entre más alta es la temperatura, más
dinero gana cafedata. Sin embargo, podemos notar relación entre la
temperatura y la cantidad de gaseosas vendidas. Es decir, entre más alta es la
temperatura, más gaseosas se venden lo cual tiene sentido

24. Análisis
• Se puede ver que la media total de ventas a lo largo de los 48 días es de
145,13 dólares. Además, es importante mencionar que el producto que mayor
dispersión presenta es la copa de frutas debido a que su varianza y su
desviación estándar son ambas bajas.

25. Conclusiones y Recomendaciones
• Se logra establecer las respuestas a las diferentes preguntas en base a los
datos obtenidos en la planilla de datos proporcionada por el docente. Se
logra indicar datos concretos para el análisis de los diferentes productos
establecidos en la cafetería. Y a su vez poder apreciar qué unidades de
producto tienen una variación de desperdicio o ventas.

26. Conclusiones y Recomendaciones
• La importancia que tiene el manejo de datos para el análisis de un problema se ve
reflejada en la mala organización y muestreo de datos proporcionados. Hoy en día
existen varios programas para el análisis y descripción de datos para los diferentes
problemas a los que se enfrentan empresas o personas que quieran un informe
detallado de sus productos. Se recomienda una publicación resumida sobre los
datos analizados, así como el incentivo a la utilización de programas que ayuden a la
interpretación de los datos proporcionados. Para que se pueda tener un mejor uso
de medidas descriptivas de los mismos.

27. • El informe sobre el análisis de datos sobre la Cafetería fue realizado bajo el
aprendizaje obtenido en las clases del docente Ing. Mónica Mantilla MSc. Los
autores principales del presente informe son los estudiantes Matías Villarreal y
David Chiriboga. La muestra de datos fue proporcionada por la docente, los
autores agradecen los conocimientos adquiridos en clases de la docente.
• Estadística Descriptiva. Hugo S. Salinas