Importar registros desde SQL Server a RStudio usando el paquete RODBC

Uno de los elementos básico y claves en la gestión de grandes cantidades de registros (cientos, miles, millones de éstos) es la capacidad de poder importar dicho registros desde gestores de base de datos (SQL Server, Oracle, MySQL, etc.) en los que se encuentran almacenados hacia otras aplicaciones,  aplicaciones de terceros para su gestión, modificación o procesamiento, el siguiente artículo del Blog Hablamos R muestra como importar registros desde el gestor de base de datos SQL Server hacia el área de edición del entorno de desarrollo (IDE) RStudio al crear una conexión ODBC (Open Database Connectivity) y utilizar el paquete RODBC.

Iniciamos activando la aplicación Orígenes de datos ODBC (64 bits) que ya viene instalada por defecto en Windows 10, en caso te encuentres trabajando con una equipo de 32 bits, seleccionas dicha opción, como lo muestra la siguiente imagen.

Ahora nos encontramos en la ventana del Administrador de Origenes de datos ODBC (64 bits) desde donde gestionamos, agregamos, quitamos o configuramos los distintos origenes de datos del usuario del sistema, hacemos click en la opción Agregar, para crear un nuevo origen de datos basado en SQL Server Native Cliente 11.0

Continuamos creando un Nuevo Origen de Datos relacionado al gestor de base de datos SQL Server, donde establemos el nombre asociado al origen de datos (data Source), creamos una corta y breve descripción de dicho origen, para luego indicar la conexión a servidor (localhost) que contiene la base de datos a la que queremos acceder, terminando con el usuario y password de acceso.

 

Nos dirigimos ahora a RStudio donde procedemos a instalar el paquete RODBC mediante la función install.packages("RODBC"),que sirve de puente entre el origen de datos -  conexión ODBC (data source) y el entorno de desarrollo del lenguaje de programación R, para luego proceder a a activar el paquete mediante la función library(RODBC), como lo muestra la siguiente imagen.

El paquete RODBC nos ofrece dos comandos que utilizaremos para importar los registros desde SQL Server a RStudio, odbcConnect que nos permite configurar el origen de datos, el usuario y el password para acceder a la base de datos y la tabla con los respectivos registros, seguimos con el comando sqlQuery donde podemos ejecutar sentencias SQL sobre los registros que queremos importar al área de edición de RStudio, terminamos con la función View() que nos va a permitir visualizar los registros importados al lenguaje de programación R, como lo muestran las siguientes imágenes.

El siguiente vídeo muestra como importar registros desde SQL Server a RStudio

Crear Diagrama Causa-Efecto en R con el paquete QCC (Quality Control Charts)

 El diagrama Causa-Efecto es una herramienta de control de calidad y mejora de procesos que nos permite identificar un problema en especifico para luego establecer sus potenciales causas, se realiza el análisis de dichas causas para establecer las soluciones a éstas y eliminar el problema (efecto) identificado en un inicio. El siguiente artículo muestra como crear un diagrama Causa-Efecto llamado también diagrama de Ishikawa o diagrama espina de pescado (Fishbone Diagram) haciendo uso del lenguaje de programación R y su entorno de desarrollo RStudio, trabajaremos con el paquete QCC (Quality Control Charts).

Iniciamos el proceso de instalación del paquete QCC (Quality Control Charts) haciendo uso de la función install.packages("qcc") que nos permitira descargar el package y tenerlo listo para trabajar con él como lo muestra la siguiente imagen.

Una vez instalado el paquete QCC (Quality Control Charts) procedemos a la activación del mismo, haciendo uso de la función library(qcc) como lo muestra la siguiente imagen.

El comando cause.and.effect forma parte del paquete QCC (Quality Control Charts), dicho comando es el que nos permite la creación del diagrama Causa-Efecto, permitiendonos establecer categorias relacionadas a las causas que originan el problema identificadas durante el análisis del mismo, para la creación del gráfico de control hicimos uso el metodo 6M que establece 6 categorias para las causas que originan el problema, siendo estas: Maquinaria,Mano de obra,Materiales,Medición,Método y Medio ambiente. 

Terminamos la ejecución del bloque de comandos del lenguaje de programación R, con el comando effect="Dispersion en mediciones", que nos permite establecer el efecto, el problema identificado que deseamos eliminar.

La ejecución del bloque de comandos nos permitiran generar el diagrama de Ishikawa, en la parte superior apreciamos el título Cause - Effect Diagram, las espinas o ramas nos muestran las categorias establecidas por el método 6M y las distintas causas relacionadas a éstas, para terminar con el efecto representado en la parte final del diagrama.

El siguiente vídeo muestra como crear un diagrama de ishikawa haciendo uso del entorno de desarrollo RStudio y el paquete QCC (Quality Control Charts).

Instalando RStudio 1.3.1 para Windows 10

 RStudio es sin lugar a dudas el entorno de desarrollo (IDE) de software libre y de código abierto por excelencia para para incrementar las funcionalidades y el manejo del lenguaje de programación R, en este artículo te mostraremos el paso a paso sobre cómo instalar RStudio en su versión 1.3.1 para Windows 10.

Nos dirigimos hacia la web oficial de RStudio (https://rstudio.com/) en el menú principal, vamos por la opción Products y seleccionamos la opción RStudio - The Premier IDE for R, como la muestra la siguiente imagen.

Tenemos que indicar que la web oficial de RStudio es algo "redundante" al respecto de los disntas páginas web y el enlace final para la descarga del instalador de RStudio, te compartimos el enlace final (https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download) como lo muestra la siguiente imagen.

Una vez descargado el instalador de RStudio (RStudio - 1.3.1093) procedemos a la instalación del entorno de desarrollo (IDE - Integrated Development Environment), definiendo el directorio destino (C:\Program Files\RStudio) para luego proceder a definir la carpeta y enlaces directos de RStudio en el menú inicio, como lo muestra las siguientes imágenes.

En esta etapa de la instalación defines la carpeta de RStudio en el Menú Inicio, click en el el botón Instalar para proceder a la instalación de los archivos respectivos.

Proceso de instalación del entorno de desarrollo del entorno de desarrollo RStudio.

Terminando con la instalación del entorno de desarrollo (IDE) RStudio como lo muestra la imagen a continuación.

El siguiente vídeo muestra el proceso de instalación de RStudio.

Instalación del Lenguaje de Programación R 4.0.2

 El siguiente artículo muestra el paso a paso sobre el proceso de cómo instalar el lenguaje de programación R, en su última versión 4.0.2 para Windows 10, navegaremos por el CRAN (The Comprenhensive R Archive Network) la web que contiene el material, espejos (Mirrors) e instaladores relacionados a R.

En el CRAN (https://cran.r-project.org/) nos dirigimos hacia el enlace Download R for Windows, este nos enviara hacia la sección R for Windows, donde haremos click en enlace rotulado como base para instalar R for primera vez para equipos corriendo bajo Windows 10 de 32 o 64 bits, finalmente click sobre el enlace Download R 4.0.2 For Windows para descargar el instalador que nos permitirá instalar el lenguaje de programación R en nuestro equipo.

 En la página principal del CRAN encontraremos el link Download R for Windows

 

base - Install R for the first time

Download R 4.0.2 for Windows

Se procedera a descargar el instalador del lenguaje de programación R (R-4.0.2-win) y comenzaremos con la instalación como lo muestran las siguientes imágenes:

Seleccionamos el idioma al ejecutar el instalador

Licencia Pública General (GPL)

Creación del la carpeta de instalación

Selección de componentes a instalar

Seleccionamos la opción por defecto (default) 

Se procede a la instalación del lenguaje de programación R

Finalmente terminamos con la instalación pudiendo acceder al R Gui

El siguiente vídeo muestra como instalar el lenguaje de programación R