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Ajouter davantage de données

Comme les heures supplémentaires n'ont pas significativement changé d'une année à l'autre, voyez quelles autres variables vous pouvez examiner. Après discussion avec votre équipe, quelqu’un suggère d’explorer les scores d’engagement, et en particulier le nombre de personnes désengagées sur le site. Vous n’avez pas encore les données d’enquête prêtes, vous devez donc les charger et les joindre aux données avec lesquelles vous travaillez. Effectuer plusieurs jointures est courant en analytique RH.

Après la jointure, transformez year en factor(year). Comme vous ne vous intéressez à l’année que comme variable de regroupement, et non à sa valeur numérique, la convertir en facteur facilitera la suite de l’analyse.

Cet exercice fait partie du cours

Analytique RH : explorer les données des employés avec R

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Instructions

  • Importez "survey_data_2.csv" en tant que survey_data avec read_csv().
  • Utilisez left_join() pour ajouter les données d’engagement à hr_joined. Faites la jointure sur l’année puis l’identifiant de l’employé.
  • Enchaînez avec %>% après la jointure et utilisez mutate() pour ajouter disengaged, qui vaut 1 lorsque engagement est inférieur ou égal à 2, et 0 sinon ; puis remplacez year par factor(year). Assignez le résultat de ces étapes à safety.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import the survey data
survey_data <- ___

# Create the safety dataset
safety <- ___

Modifier et exécuter le code