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Arreglos14/26
A la lista de tareas
  1. 1. Visualizar datos en una gráfica
  2. 2. Calcular el promedio
  3. 3. Comparar el promedio con el valor esperado
  4. 4. Agregar nuevos datos
  5. 5. Crear un arreglo
  6. 6. Leer elementos de un arreglo
  7. 7. Usar una variable como índice
  8. 8. La longitud de un arreglo
  9. 9. Recorrer un arreglo con for
  10. 10. Sumar los elementos de un arreglo
  11. 11. Calcular el promedio de un arreglo
  12. 12. Filtrar valores con una condición
  13. 13. Escribir valores en un arreglo
  14. 14. Ajustar el umbral del filtro
  15. 15. Actualizar los datos del arreglo
  16. 16. Intercambiar elementos
  17. 17. Recorrer una parte del arreglo
  18. 18. Encontrar el valor mínimo
  19. 19. Colocar el mínimo en su posición
  20. 20. Repetir el ordenamiento
  21. 21. Ordenar con ciclos anidados
  22. 22. Probar el ordenamiento
  23. 23. Calcular la mediana: cantidad impar
  24. 24. Calcular la mediana: cantidad par
  25. 25. Combinar ordenamiento y mediana
  26. 26. Comparar la mediana con el promedio
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Ajustar el umbral del filtro

Ya empezamos a entender qué ocurre.

Ahora probaremos distintos umbrales para filtrar los días con pocas visitas. Quizá encontremos un patrón.

La variable minUsers establece el umbral del filtro. Actualmente seleccionamos los días que tienen más de 100 visitantes menos de lo esperado. Cambia el valor que se resta para ajustar el umbral.

// Umbral más alto: se registran más caídas de visitas
let minUsers = expectedUsers - 100;

// Umbral más bajo: se registran menos caídas de visitas
let minUsers = expectedUsers - 200;

A ver qué descubres.

  • script.js
JavaScript
let expectedUsers = 1000; let usersByDay = [817, 1370, 752, 1247, 681, 1120, 915, 1281, 875, 1341, 757, 610, 812, 1170, 769, 1261, 845, 1289, 515, 1247, 845, 1311, 741, 1239, 812, 638, 877, 1242, 1159, 1372]; // Dibujamos la gráfica de visitas keks.plot(usersByDay, expectedUsers); // Sumamos las visitas y analizamos las caídas let totalUsers = 0; let minUsers = expectedUsers - 100; let badDays = []; for (let i = 0; i <= usersByDay.length - 1; i++) { totalUsers += usersByDay[i]; if (usersByDay[i] < minUsers) { badDays[i] = expectedUsers - usersByDay[i]; } else { badDays[i] = 0; } } keks.plot(badDays, 100); // Calculamos el promedio de visitas let averageUsers = totalUsers / usersByDay.length; console.log('Promedio de visitas: ' + averageUsers); if (averageUsers > expectedUsers) { console.log('Las visitas van de maravilla. ¡Sigue así!'); } else { console.log('Las visitas van más o menos. ¡Hay que esforzarse más!'); }
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Resultado de la ejecución

ObjetivosRealizado
0

    Ajustemos el filtro de días con pocas visitas para encontrar la verdadera causa del problema.

    1. Reduce en otros 100 visitantes el mínimo aceptable.
    2. ¡Y ahora en otros 100!
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