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Incorporar más datos

Como las horas extra no mostraron un cambio significativo entre los años, conviene ver qué otras variables puedes revisar. Al consultar con tu equipo, alguien sugiere probar con las puntuaciones de compromiso y, en concreto, el número de personas descomprometidas en la ubicación. Aún no tienes preparada la encuesta, así que tendrás que cargarla y unirla a los datos con los que has estado trabajando. Realizar múltiples joins es algo habitual en HR analytics.

Después del join, cambia year a factor(year). Como solo te interesa el año como variable de agrupación y no su valor numérico, convertirla en factor facilitará el análisis posterior.

Este ejercicio forma parte del curso

Analítica de RR. HH.: Exploración de datos de empleados en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Importa "survey_data_2.csv" como survey_data usando read_csv().
  • Usa left_join() para añadir los datos de compromiso a hr_joined. Únelos por año y después por el ID de la persona.
  • Usando %>% tras el join, utiliza mutate() para añadir disengaged, que vale 1 cuando engagement es 2 o menos, y 0 en caso contrario; y reemplaza year por factor(year). Asigna el resultado de estos pasos a safety.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import the survey data
survey_data <- ___

# Create the safety dataset
safety <- ___
Editar y ejecutar código