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\name{analisis_datos}
\alias{analisis_datos}
\title{Asistente Interactivo de Analisis de Datos}
\usage{
analisis_datos(data, variable_objetivo, verbose = TRUE)
}
\arguments{
\item{data}{Data frame o base de datos que contiene las variables.}

\item{variable_objetivo}{Cadena de texto con el nombre exacto de la columna que deseas analizar (ej. "Ventas").}

\item{verbose}{Logico. Si es TRUE, despliega los menus. Por defecto es TRUE.}
}
\value{
Devuelve de forma invisible un objeto de clase \code{ggplot2}.
La funcion se utiliza principalmente por su efecto secundario de imprimir
codigo sugerido en la consola y generar visualizaciones.
}
\description{
Esta es la funcion principal y punto de entrada del paquete. Actua como un consultor
automatizado que guia al usuario desde la carga de datos hasta la generacion del codigo final,
seleccionando la metodologia adecuada segun la naturaleza de la variable objetivo.
}
\section{Como funciona este Asistente paso a paso?}{

\enumerate{
\item \strong{Escaneo y Validacion:}
Analiza la base de datos para asegurar que la variable objetivo existe.
Ademas, realiza un test interno de autocorrelacion para verificar si tiene sentido aplicar modelos de Series de Tiempo (evitando analisis espurios).
\item \strong{Menu Interactivo:}
Despliega opciones en la consola basandose en los datos detectados, preguntando al usuario que enfoque desea (Regresion Clasica, Modelos Generalizados o Series de Tiempo).
\item \strong{Generacion de Estrategias (El "Motor"):}
\itemize{
\item \emph{Para Regresion y GLM:} Crea dos versiones del codigo.
\enumerate{
\item \strong{Modelo Full:} Incluye todas las variables disponibles.
\item \strong{Modelo Optimizado:} Ejecuta internamente un algoritmo "Stepwise" basado en AIC para limpiar el modelo y quedarse solo con los predictores relevantes.
}
\item \emph{Para Series de Tiempo:} Ejecuta una "Busqueda en Rejilla" (Grid Search) probando combinaciones de parametros (p, d, q). Identifica automaticamente si la serie necesita diferenciacion (ARIMA), si es puramente autoregresiva (AR), de media movil (MA) o mixta (ARMA), y genera el codigo para la funcion especifica.
}
}
}

\section{Guia de la Grafica Exploratoria Generada}{

Dependiendo de la opcion elegida, la funcion genera una visualizacion preliminar diferente para entender los datos antes de modelar:
\describe{
\item{\strong{Escenario 1: Regresion Lineal (Histograma + Gauss)}}{
Muestra un histograma azul de tus datos superpuesto con una curva roja (Campana de Gauss teorica).
\emph{Objetivo:} Evaluar visualmente si la variable respuesta se parece a una distribucion Normal (supuesto clave de la regresion lineal).
}
\item{\strong{Escenario 2: GLM (Barras o Histograma)}}{
Detecta el tipo de variable:
\itemize{
\item \emph{Si es Binaria (0/1):} Grafico de barras naranja. Ayuda a ver si las clases estan desbalanceadas (ej. muchos "0" y pocos "1").
\item \emph{Si es Conteo:} Histograma verde. Muestra la frecuencia de eventos (tipico de Poisson).
}
}
\item{\strong{Escenario 3: Serie de Tiempo (Linea de Tendencia)}}{
Grafica la evolucion de la variable a lo largo del indice temporal.
\emph{Objetivo:} Identificar tendencias (subidas/bajadas a largo plazo) o ciclos repetitivos antes de ajustar el modelo.
}
}
}

\examples{
  data(datos_rendimiento_maiz)
  analisis_datos(datos_rendimiento_maiz, "rendimiento_maiz_ton_ha")

}
