Kombinování HR datových sad (II)

Podle výzkumu Gallup zaměstnanci opouštějí své manažery, ne firmy. To vysvětluje, jak důležitou roli hraje manažer v rozhodnutí zaměstnance zůstat v organizaci.

Roční průzkumy angažovanosti zachycují cennou zpětnou vazbu od zaměstnanců ohledně různých aspektů, jako je efektivita manažera, spokojenost s prací, spokojenost s výkonem a další.

V tomto cvičení přidáš výsledky průzkumu do svého datasetu pomocí mgr_id jako vyhledávacího klíče a porovnáš skóre efektivity manažera mezi Active (aktivními) a Inactive (neaktivními) zaměstnanci.

Toto cvičení je součástí kurzu

HR Analytics: Predicting Employee Churn in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí glimpse() si prohlédni strukturu datasetu survey.
Připoj survey k org3 pomocí levého spojení (left_join()) s vyhledávacím klíčem "mgr_id".
Vytvoř krabicový graf (box plot) pro vizualizaci rozložení skóre mgr_effectiveness u Active a Inactive zaměstnanců.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# View the structure of survey dataset
___

# Complete the code to join survey to org3 dataset
org_final <- ___

# Compare manager effectiveness scores
ggplot(org_final, aes(x = status, y = ___)) +
  ___

Upravit a spustit kód