引入更多数据
由于不同年份之间的加班时长没有显著变化，您需要看看还能检查哪些变量。与团队讨论后，有人建议尝试使用敬业度得分，特别是各地点中「不投入」员工的人数。您目前还没有准备好调研数据，因此需要将其加载并与您一直在使用的数据进行连接。在 HR 分析中，执行多次连接非常常见。
完成连接后，将 year 转换为 factor(year)。因为您只把年份当作分组变量，而不关心其具体数值，把它转为因子会让后续分析更方便。
本练习是课程的一部分
HR 分析：用 R 探索员工数据
练习说明
- 使用
read_csv()将"survey_data_2.csv"导入为survey_data。 - 使用
left_join()将敬业度数据添加到hr_joined。按年份然后员工 ID 进行连接。 - 在连接后使用
%>%，再用mutate()添加disengaged：当engagement小于等于 2 时为 1，否则为 0；并将year替换为factor(year)。将这些步骤的结果赋给safety。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Import the survey data
survey_data <- ___
# Create the safety dataset
safety <- ___