Descripción
MONTADO EN BASE DE MADERA MEDIDAS 8 Y 9 X 10 CMS
Clasificación
Artículos de consumo. Utiles de oficina
Clave de producto IMSS
312.820.0296.00
Cada círculo representa una de las 54 compras de SELLO DE GOMA realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2016.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Sonora Almacen Delegacional En Sonora | Sonora | 16 | 20,311.6 MXN | 5,251.5 MXN | 36.1 % | 31.9 | 6 de julio de 2016 |
| Delegación Yucatán Almacen Delegacional En Yucatan | Yucatán | 9 | 3,089.3 MXN | 420.2 MXN | 36.3 % | 3.44 | 11 de diciembre de 2013 |
| Delegación Guanajuato Almacen Delegacional En Guanajuato | Guanajuato | 7 | 42,903.4 MXN | 3,246.6 MXN | 13.2 % | 21.6 | 26 de marzo de 2015 |
| Delegación Nayarit Almacen Delegacional En Nayarit | Nayarit | 6 | 2,934.8 MXN | 66.5 MXN | 6.37 % | 0.556 | 3 de octubre de 2013 |
| H. de Especialidades, "Lic. Ignacio García Tellez" Centro Médico Nacional de Occidente, Jalisco Umae Especialidades Jalisco | Jalisco | 6 | 3,201.6 MXN | 722 MXN | 18.4 % | 4.04 | 1 de febrero de 2011 |
| Delegación Baja California Sur Almacen Delegacional En Baja California Sur | Baja California Sur | 5 | 1,998.9 MXN | 892.5 MXN | 99.9 % | 5.49 | 10 de octubre de 2014 |
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 1 | 185.6 MXN | 67 MXN | 56.5 % | 0.565 | 26 de noviembre de 2012 |
| Delegación Jalisco Almacen Delegacional En Jalisco | Jalisco | 1 | 2,427.9 MXN | 450 MXN | 22.8 % | 2.96 | 1 de enero de 2011 |
| Delegación Jalisco | Jalisco | 1 | 290 MXN | 48.8 MXN | 20.3 % | 0.235 | 22 de octubre de 2010 |
| H. de Especialidades No. 1 Centro Médico Nacional del Bajio, León, Gto. Umae Especialidades Guanajuato | Guanajuato | 1 | 1,044 MXN | - MXN | - | - | 7 de septiembre de 2016 |
| H. de Especialidades No. 1, "Lic. Ignacio García Tellez" Mérida, Yucatán. Umae Especialidades Yucatan | Yucatán | 1 | 771.4 MXN | 233.8 MXN | 43.5 % | 1.74 | 14 de marzo de 2013 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| CRUZ MUNGUIA MARTHA OLIVIA | 9 | 4,239.8 MXN | 33.2 % | 26.4 | 2013 - 2015 |
| MARTINEZ BARCENAS LUZ MARIA LISBETH | 7 | 770.8 MXN | 18.7 % | 4.27 | 2010 - 2011 |
| MORALES LOPEZ DAVID GUILLERMO | 7 | 1,011.7 MXN | 39.8 % | 5.53 | 2014 - 2016 |
| MENA PENICHE CESAR AUGUSTO | 6 | 622.2 MXN | 60.1 % | 4.91 | 2009 - 2013 |
| DOMINGUEZ GONZALEZ SEBASTIANA | 5 | 892.5 MXN | 99.9 % | 5.49 | 2010 - 2014 |
| OROZCO ESPARZA LORENA | 5 | 650.8 MXN | 11.1 % | 5.25 | 2012 - 2016 |
| BASTO ESTRELLA LIBRADA CONCEPCION | 4 | 31.8 MXN | 2.5 % | 0.266 | 2012 - 2013 |
| COMERCIALIZADORA YIREH, S.A. DE C.V. | 3 | 66.5 MXN | 12.7 % | 0.556 | 2012 - 2013 |
| OLVERES LANDEROS DAVID | 2 | 1,193.1 MXN | 18.6 % | 7.84 | 2011 - 2011 |
| TREVINO CONCHAS MARIA ASUNCION | 2 | - MXN | - | - | 2010 - 2010 |
| BERNAL ARELLANOS RAUL ALBERTO | 1 | 67 MXN | 56.5 % | 0.565 | 2012 - 2012 |
| COMERCIALIZADORA DE PAPEL GODI, S.A. DE C.V. | 1 | 95.8 MXN | 15.6 % | 0.782 | 2009 - 2009 |
| COMERCIALIZADORA GEDA, S.A. DE C.V. | 1 | 1,757 MXN | 7.09 % | 10.6 | 2015 - 2015 |
| LASERTIPS, S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2011 - 2011 |
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| FECHA | ESTADO | INSTITUCIÓN | NOMBRE DEL HOSPITAL |
|---|
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Tipo de entidad
Utiles de oficina
Fecha de actualización en QQW
12 de marzo de 2022
Fuente(s)
Forman parte del proyecto
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Selecciona la celda y ve al menú Data > Text to columns...
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library(rjson)
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data <- fromJSON(file="https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=312.820.0296.00")
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#Read CSV data into R
datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=312.820.0296.00&format=csv")
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import csv, urllib2
#Read data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=312.820.0296.00&format=csv')
data = csv.reader(response)
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import pandas as pd
#Read data into pandas
df = pd.read_csv ('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=312.820.0296.00&format=csv')
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import json, urllib
#Read JSON data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=312.820.0296.00')
data = json.loads(response.read())
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df = pd.read_json('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=312.820.0296.00')