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मास्टर डेटा ओवरव्यू

अब तक आपने अपने मूल डेटासेट के साथ rating और survey डेटासेट की जानकारी जोड़ी है.

हमने डेटासेट org_final में compensation, no_leaves_taken (ली गई छुट्टियों की संख्या), hiring_source आदि जैसे कई अन्य कर्मचारी-संबंधी डेटा भी जोड़े हैं। अगले चैप्टर में फीचर इंजीनियरिंग करने से पहले, आगे बढ़ें और इस डेटासेट को देख लें।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

HR Analytics: R में Employee Churn की भविष्यवाणी

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • org_final डेटासेट की संरचना देखने के लिए glimpse() का उपयोग करें.
  • org_final डेटासेट में वैरिएबल्स की संख्या को variables में असाइन करें.
  • distance_from_home के वितरण को Active और Inactive कर्मचारियों के लिए दिखाने हेतु एक box plot बनाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# View the structure of the dataset
___

# Number of variables in the dataset
variables <- ___

# Compare the travel distance of Active and Inactive employees
ggplot(org_final, aes(x = ___, y = ___)) +
  ___
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