La consola es el corazón interactivo de RStudio donde ejecutarás comandos directamente. Funciona como una calculadora avanzada y entorno de prueba inmediata.

Guía de Uso Paso a Paso:

1. Acceso rápido: Presiona Ctrl + 2 para enfocar la consola
2. Ejecución básica:
   • Escribe 2 + 3 y presiona Enter
   • Verás el resultado inmediato: [1] 5
3. Autocompletado inteligente:
   • Escribe sq y presiona Tab
   • Selecciona sqrt de las opciones
   • Completa con sqrt(9) → Resultado: 3
4. Recuperar historial:
   • Presiona ↑ para ver comandos anteriores
   • Usa Ctrl + ↑ para buscar en todo el historial

      # Ejemplo completo de sesión en consola:
      > x <- 5
      > y <- 10
      > x * y
      [1] 50
      > ls()  # Listar objetos creados
      [1] "x" "y"
      

El editor permite crear archivos reusables (.R) con código organizado y comentado.

Flujo de Trabajo Básico:

1. Crear nuevo script:
   • Método 1: Menú File → New File → R Script
   • Método 2: Ctrl + Shift + N
2. Estructurar código:

             # Análisis de datos de ejemplo ----------------------
             
             # 1. Importar datos
             datos <- c(23, 45, 67, 89)
             
             # 2. Calcular estadísticos
             media <- mean(datos)
             desviacion <- sd(datos)
             
             # 3. Mostrar resultados
             cat("Media:", media, "\nDesviación:", desviacion)
             

3. Ejecutar código:
   • Línea actual: Ctrl + Enter
   • Selección: Resalta texto → Ctrl + Enter
   • Script completo: Ctrl + Shift + Enter
4. Guardar trabajo:
   • Ctrl + S → Nombre del archivo: mi_analisis.R

Panel Environment (Global Environment)

1. Crear objetos:

             # Vector de texto
             regiones <- c("Norte", "Sur", "Este", "Oeste")
             
             # Data frame de ejemplo
             ventas <- data.frame(
               Region = regiones,
               Monto = c(15000, 22000, 18000, 25000)
             )
             

2. Inspeccionar objetos:
   • Click en ventas en el panel Environment
   • Ver estructura con str(ventas) en consola

Manejo del Historial

1. Presiona Ctrl + Shift + H para ver historial completo
2. Doble click en cualquier comando para reejecutarlo
3. Exportar historial a script: Menú Tools → History → Save

Panel Gráficos (Plots)

1. Generar gráfico básico:

             plot(ventas$Region, ventas$Monto, 
                  main = "Ventas por Región",
                  col = "steelblue",
                  ylab = "USD")
             

2. Exportar gráficos:
   • Click en Export en el panel Plots
   • Formatos disponibles: PNG (300-600 DPI), PDF, SVG

Instalación y Gestión de Paquetes

1. Instalar ggplot2:

             # Instalar con dependencias
             install.packages("ggplot2", dependencies = TRUE)
             
             # Cargar paquete
             library(ggplot2)
             
             # Verificar versión
             packageVersion("ggplot2")
             

2. Crear gráfico avanzado:

             ggplot(ventas, aes(x = Region, y = Monto)) +
               geom_bar(stat = "identity", fill = "darkgreen") +
               labs(title = "Análisis de Ventas",
                    subtitle = "Regiones 2023") +
               theme_classic()
             

   Desglose del Código ggplot2

   • ggplot(ventas, aes(x = Region, y = Monto))
     • 📌 Aporte: Inicializa el lienzo del gráfico
     • 🔧 Función:
       – ventas: Data frame con los datos
       – aes(): Establece mapeado estético (variables a ejes)
       – x: Variable categórica para eje horizontal
       – y: Variable numérica para eje vertical
   • + geom_bar(stat = «identity», fill = «darkgreen»)
     • 📌 Aporte: Crea las barras del gráfico
     • 🔧 Parámetros clave:
       – stat = "identity": Usa valores directos de Monto (no conteos)
       – fill: Color de relleno (#006400 en hexadecimal)
     • ⚠️ Nota: Sin stat="identity" ggplot2 intentaría contar frecuencias
   • + labs(title = «…», subtitle = «…»)
     • 📌 Aporte: Agrega contexto interpretativo
     • 🔧 Elementos:
       – title: Título principal (fuente más grande)
       – subtitle: Subtítulo explicativo (color gris por defecto)
   • + theme_classic()
     • 📌 Aporte: Simplifica el estilo visual
     • 🔧 Cambios principales:
       – Elimina fondo gris y cuadrículas
       – Reduce líneas decorativas
       – Aumenta legibilidad científica

   🔍 Analogía Constructiva: Imagina construir una casa:
   1. ggplot() = Cimientos y estructura básica
   2. geom_bar() = Paredes y divisiones
   3. labs() = Números de dirección y señalética
   4. theme_classic() = Estilo arquitectónico minimalista

3. Gestión visual de paquetes:
   • Panel Packages → Checkbox para activar/desactivar
   • Click en Update para actualizaciones disponibles