En este artículo práctico aprenderás a crear y entender tablas de frecuencia para variables categóricas en R, edición 2025. Las tablas de frecuencia son la base del análisis exploratorio cuando trabajamos con datos cualitativos. Permiten cuantificar la ocurrencia de categorías, detectar valores faltantes y preparar información para visualización y modelos de inteligencia artificial aplicados a negocio.

Qué es una variable categórica y por qué usar tablas de frecuencia. Una variable categórica toma un conjunto finito de valores como sexo, estado civil o categoría de producto. Las tablas de frecuencia muestran el recuento de cada categoría y, con transformaciones sencillas, las proporciones y porcentajes que ayudan a priorizar acciones en proyectos de datos y en decisiones de producto.

Funciones básicas en R. Para obtener un recuento rápido se utiliza la función table sobre la columna deseada: table(mi_data$variable). Para ver proporciones combine table con prop.table: prop.table(table(mi_data$variable)). Si desea incluir valores NA puede usar table(mi_data$variable, useNA = ifany) para que los faltantes aparezcan en la tabla.

Con tidyverse y dplyr el flujo es muy legible. Un patrón habitual es count(mi_data, categoria) seguido de mutate(pct = n / sum(n) * 100) para añadir el porcentaje. Para tablas cruzadas use table(var1, var2) o xtabs(formula = ~ var1 + var2, data = mi_data) y aplique pruebas estadísticas como chisq.test cuando corresponda.

Herramientas que aceleran el trabajo. El paquete janitor ofrece tabyl(mi_data, categoria) que devuelve recuentos y porcentajes ya formateados y funciones adicionales para añadir totales. forcats facilita el manejo de factores, por ejemplo reordenar niveles por frecuencia o agrupar niveles poco frecuentes con fct_lump. Para visualizar rápidamente use ggplot2 con geom_bar y añadir etiquetas de porcentaje con geom_text.

Ejemplos prácticos. Para una variable llamada producto: table(mi_data$producto) devuelve recuentos por producto. Para proporciones: prop.table(table(mi_data$producto)). Con dplyr: count(mi_data, producto) %>% mutate(pct = n / sum(n) * 100). Para comparar dos variables: table(mi_data$region, mi_data$producto) genera una matriz de contingencia que se puede convertir en porcentaje por fila o columna para interpretar participaciones relativas.

Casos de uso en la empresa. Las tablas de frecuencia son útiles en control de calidad de datos, análisis de clientes, segmentación y validación de modelos de clasificación. Son el primer paso para alimentar paneles y cuadros de mando que muestren la distribución de clientes, incidencias o categorías de producto. Si necesita integrar estos análisis en dashboards empresariales o pipelines de datos podemos ayudarle con soluciones completas de inteligencia de negocio y Power BI en nuestros servicios de inteligencia de negocio y Power BI.

Automatización y despliegue. En proyectos a escala es habitual automatizar la generación de tablas de frecuencia y reportes con scripts R o convertir esos resultados en APIs para consumo por aplicaciones. En Q2BSTUDIO desarrollamos aplicaciones a medida y software a medida que integran análisis, visualización y despliegue en entornos cloud. También ofrecemos servicios cloud aws y azure para alojar pipelines y dashboards con alta disponibilidad.

Inteligencia artificial y agentes IA. Las frecuencias y el preprocesado de variables categóricas son esenciales antes de entrenar modelos supervisados o agentes IA. Desde codificaciones one hot hasta embeddings categóricos, la correcta representación de variables mejora la calidad de los modelos. Para proyectos de IA a medida consulte nuestra oferta de inteligencia artificial donde diseñamos soluciones de ia para empresas y agentes IA integrados en procesos productivos.

Ciberseguridad y calidad de datos. La protección de los datos y la detección de anomalías en frecuencias atípicas son parte de una estrategia de ciberseguridad aplicada a datos. Q2BSTUDIO ofrece servicios de ciberseguridad y pentesting que incluyen auditorías de integridad y controles sobre pipelines de datos para asegurar que los análisis, incluidos los de frecuencias, sean fiables y conformes con normativas.

Recomendaciones rápidas. 1 Mantenga variables categóricas como factores cuando correspondan. 2 Revise y documente niveles raros o inconsistentes. 3 Use tablas de frecuencia para detectar errores de captura y outliers categóricos. 4 Automatice reportes periódicos para monitorizar cambios en la distribución de categorías.

Sobre Q2BSTUDIO. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y automatización de procesos. Diseñamos soluciones integrales que incluyen software a medida, aplicaciones a medida, integración con Power BI, modelos de IA y agentes IA para mejorar procesos y decisiones en empresas de cualquier tamaño.

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