R Training · Topic 5

Crear variables de año, mes y trimestre

Convierte una fecha en variables útiles para tendencias y análisis temporal.

Create Year Month And Quarter Variables

Turn one date into useful variables for trend and time-based analysis.

⚠️ Advertencia crítica antes de correr cualquier script

No ejecutes scripts de R contra archivos oficiales, bases de datos reales, carpetas institucionales, SQL Server, Access, APIs internas o datasets sensibles sin autorización formal.

R puede transformar, resumir, modelar y visualizar miles o millones de registros rápidamente. Un análisis mal probado puede producir conclusiones incorrectas, sobrescribir archivos, exponer datos sensibles o afectar decisiones de BI, auditoría, presupuesto o producción.

Regla obligatoria del training: primero se trabaja con data sintética, luego con una copia controlada, después se valida el resultado, y solo entonces se considera usar datos reales siguiendo permisos, backup, change control, data governance y protocolos de ciberseguridad.

  • Permisos: usa solamente archivos y fuentes donde tengas autorización explícita.
  • Backups: nunca sobrescribas data original sin una copia recuperable.
  • Data governance: respeta privacidad, controles de acceso y clasificación de datos.
  • Producción: nunca conectes scripts a fuentes reales sin revisión, aprobación y plan de reversa.

⚠️ Critical warning before running any script

Do not run R scripts against official files, real databases, institutional folders, SQL Server, Access, internal APIs, or sensitive datasets without formal authorization.

R can transform, summarize, model, and visualize thousands or millions of records quickly. A poorly tested analysis can produce wrong conclusions, overwrite files, expose sensitive data, or affect BI, audit, budget, or production decisions.

Mandatory training rule: start with synthetic data, then use a controlled copy, validate the result, and only then consider real data while following permissions, backups, change control, data governance, and cybersecurity protocols.

  • Permissions: use only files and sources where you have explicit authorization.
  • Backups: never overwrite original data without a recoverable copy.
  • Data governance: respect privacy, access controls, and data classification.
  • Production: never connect scripts to real sources without review, approval, and rollback planning.

Objetivo del Topic 5

Convierte una fecha en variables útiles para tendencias y análisis temporal.

01 · Crear data
02 · Analizar / limpiar
03 · Verificar resultado
Idea central: R aporta valor cuando convierte datos en evidencia estadística, visual y reproducible.

Topic 5 Objective

Turn one date into useful variables for trend and time-based analysis.

01 · Create data
02 · Analyze / clean
03 · Verify result
Core idea: R adds value when it turns data into statistical, visual, and reproducible evidence.

Ruta de trabajo

Todo se ejecuta dentro de una carpeta controlada:

Working folder

Everything runs inside a controlled folder:

base_path <- file.path(Sys.getenv("USERPROFILE"), "Documents", "AI Practical Training", "R", "Topic 5")

Qué vamos a aprender

  • Crear data sintética controlada.
  • Leer y transformar datos en R.
  • Aplicar una regla de análisis, limpieza o validación.
  • Exportar resultados para revisión.
  • Verificar el resultado antes de usar datos reales.

What you will learn

  • Create controlled synthetic data.
  • Read and transform data in R.
  • Apply an analysis, cleaning, or validation rule.
  • Export results for review.
  • Verify the result before using real data.
01

Script 1 — Crear data sintética

Este script prepara datos de práctica para ejecutar el ejercicio sin tocar información real.

Script 1 — Create synthetic data

This script prepares practice data to run the exercise without touching real information.

# R Topic 5 - Script 1
base_path <- file.path(Sys.getenv("USERPROFILE"), "Documents", "AI Practical Training", "R", "Topic 5")
data_path <- file.path(base_path, "Data")
dir.create(data_path, recursive = TRUE, showWarnings = FALSE)

data <- data.frame(
  transaction_id = c("T001", "T002", "T003", "T004"),
  transaction_date = c("01/15/2026", "02/20/2026", "04/05/2026", "07/10/2026"),
  amount = c(250, 500, 125, 900)
)

write.csv(data, file.path(data_path, "transactions_raw.csv"), row.names = FALSE)
print(data)
02

Script 2 — Ejecutar la acción principal

Este script aplica la lógica central del topic y genera el resultado principal del ejercicio.

Script 2 — Run the main action

This script applies the core topic logic and generates the main result of the exercise.

# R Topic 5 - Script 2
library(readr)
library(dplyr)
library(lubridate)

base_path <- file.path(Sys.getenv("USERPROFILE"), "Documents", "AI Practical Training", "R", "Topic 5")
data_path <- file.path(base_path, "Data")

data <- read_csv(file.path(data_path, "transactions_raw.csv"), show_col_types = FALSE)

cleaned <- data %>%
  mutate(
    date_clean = mdy(transaction_date),
    year = year(date_clean),
    month = month(date_clean, label = TRUE),
    quarter = quarter(date_clean)
  )

write.csv(cleaned, file.path(data_path, "transactions_with_date_parts.csv"), row.names = FALSE)
print(cleaned)
Nota: prueba siempre este patrón con data sintética o una copia controlada antes de llevarlo a fuentes reales.
Note: always test this pattern with synthetic data or a controlled copy before using real sources.
03

Script 3 — Verificar o reportar resultados

Este script confirma el resultado final o genera evidencia para revisión.

Script 3 — Verify or report results

This script confirms the final result or generates evidence for review.

# R Topic 5 - Script 3
library(readr)
library(dplyr)

base_path <- file.path(Sys.getenv("USERPROFILE"), "Documents", "AI Practical Training", "R", "Topic 5")
data_path <- file.path(base_path, "Data")

cleaned <- read_csv(file.path(data_path, "transactions_with_date_parts.csv"), show_col_types = FALSE)

cleaned %>%
  count(year, quarter) %>%
  print()

Explicación simple del script

  • base_path mantiene una ruta de práctica controlada.
  • El Script 1 crea data sintética para evitar riesgos.
  • El Script 2 aplica la lógica principal del topic.
  • El Script 3 verifica resultados o deja evidencia.
  • El resultado se guarda como CSV, imagen, Excel o reporte según el caso.

Simple script explanation

  • base_path keeps a controlled practice path.
  • Script 1 creates synthetic data to avoid risk.
  • Script 2 applies the main topic logic.
  • Script 3 verifies results or leaves evidence.
  • The output is saved as CSV, image, Excel, or report depending on the case.

Ejemplo esperado

CasoResultado
01/15/2026year/month/quarter
quartertrend variable

Expected example

CaseResult
01/15/2026year/month/quarter
quartertrend variable

Conclusión

Convierte una fecha en variables útiles para tendencias y análisis temporal.

Lección clave: R es especialmente fuerte para documentar análisis, resumir patrones, validar hipótesis y generar evidencia reproducible.

Conclusion

Turn one date into useful variables for trend and time-based analysis.

Key lesson: R is especially strong for documenting analysis, summarizing patterns, validating hypotheses, and producing reproducible evidence.