An toàn cho nhân viên

Phân tích HR: Khám phá dữ liệu nhân sự bằng R

Ben Teusch

HR Analytics Consultant

An toàn cho nhân viên

Vì sao cần tập trung vào an toàn?

quan tâm đến nhân viên
giảm nghỉ việc
giảm chi phí bồi thường lao động và phí pháp lý

Join với hai khóa

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

Xử lý 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)   # không có kết quả

joined_data %>% 
  filter(is.na(accident_time))   # dùng is.na() thay vào đó

# A tibble: 1 × 4
   year employee_id location  accident_time
  <dbl>       <dbl> <chr>     <chr>        
1  2016           1 Northwood <NA>

Vì sao dùng is.na()?

5 == 5

TRUE

NA == NA

NA

is.na(NA)

TRUE

Cùng luyện tập nào!

Phân tích HR: Khám phá dữ liệu nhân sự bằng R