और डेटा जोड़ना
क्योंकि ओवरटाइम घंटे सालों के बीच में अर्थपूर्ण रूप से नहीं बदले, आपको देखना चाहिए कि और किन वैरिएबल्स की जाँच की जा सकती है। टीम से सलाह लेते समय किसी ने एंगेजमेंट स्कोर्स, खासकर उस लोकेशन पर disengaged कर्मचारियों की संख्या आज़माने का सुझाव दिया। आपके पास अभी सर्वे डेटा तैयार नहीं है, इसलिए आपको इसे लोड करना होगा और जिस डेटा पर आप काम कर रहे थे उसके साथ जॉइन करना होगा। HR एनालिटिक्स में कई जॉइन्स करना सामान्य बात है.
जॉइन के बाद, year को factor(year) में बदलें। क्योंकि आपको साल की असल न्यूमेरिक वैल्यू नहीं, बल्कि सिर्फ़ उसे एक ग्रुपिंग वैरिएबल के तौर पर देखना है, इसलिए इसे factor में बदलने से आगे का विश्लेषण आसान हो जाएगा.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
HR Analytics: R में कर्मचारी डेटा की पड़ताल
अभ्यास निर्देश
read_csv()का उपयोग करके"survey_data_2.csv"कोsurvey_dataके रूप में इम्पोर्ट करें.left_join()का उपयोग करके एंगेजमेंट डेटा कोhr_joinedमें जोड़ें। पहले year और फिर employee ID पर जॉइन करें.- जॉइन के बाद
%>%का उपयोग करते हुए,mutate()सेdisengagedजोड़ें, जो तब 1 हो जबengagement2 या कम हो, अन्यथा 0; औरyearकोfactor(year)से बदलें। इन चरणों के परिणाम कोsafetyमें असाइन करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import the survey data
survey_data <- ___
# Create the safety dataset
safety <- ___