Seguridad de las personas empleadas

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

Ben Teusch

HR Analytics Consultant

Seguridad de las personas empleadas

¿Por qué centrarse en la seguridad?

  • cuidar a las personas empleadas
  • menos rotación
  • menores costes de indemnizaciones y tasas legales
Analítica de RR. HH.: Exploración de datos de empleados en R

Unir con dos claves

accident_data
# A tibble: 2 × 3
   year employee_id accident_time
  <dbl>       <dbl> <chr>        
1  2017           1 Morning      
2  2016           4 Afternoon
hr_data
# A tibble: 2 × 3
   year employee_id location 
  <dbl>       <dbl> <chr>    
1  2016           1 Northwood
2  2017           1 Northwood
joined_data <- left_join(hr_data, safety_data, by = c("year", "employee_id"))

joined_data
# A tibble: 2 × 4
   year employee_id location  accident_time
  <dbl>       <dbl> <chr>     <chr>        
1  2016           1 Northwood <NA>         
2  2017           1 Northwood Morning
Analítica de RR. HH.: Exploración de datos de empleados en R

Cómo tratar NA

joined_data
# A tibble: 2 × 4
   year employee_id location  accident_time
  <dbl>       <dbl> <chr>     <chr>        
1  2016           1 Northwood <NA>         
2  2017           1 Northwood Morning
joined_data %>%
   filter(accident_time == NA)   # no results

joined_data %>% filter(is.na(accident_time)) # usa is.na() en su lugar
# A tibble: 1 × 4
   year employee_id location  accident_time
  <dbl>       <dbl> <chr>     <chr>        
1  2016           1 Northwood <NA>
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¿Por qué usar is.na()?

5 == 5
TRUE
NA == NA
NA
is.na(NA)
TRUE
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¡Vamos a practicar!

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