Fusionner des données RH

Analytique RH : Exploration des données d'employés avec R

Ben Teusch

HR Analytics Consultant

Systèmes de données RH

données sur les employés
données de recrutement/ATS
données d'avantages sociaux
données de rémunération
données de présence/ponctualité
données de paie
données de performance
... plus des données d'autres secteurs (Finance, TI, etc.)

Fusionner des données RH

hr_data

# A tibble: 2 × 2
  employee_id department 
        <dbl> <chr>      
1           1 Engineering
2           2 Sales

bonus_pay_data

# A tibble: 2 × 2
  employee_id bonus_amount
        <dbl>        <dbl>
1           1         3000
2           2        10000

left_join(hr_data, bonus_pay_data, by = "employee_id")

# A tibble: 2 × 3
  employee_id department  bonus_amount
        <dbl> <chr>              <dbl>
1           1 Engineering         3000
2           2 Sales              10000

Utiliser left_join()

hr_data

# A tibble: 4 × 2
  employee_id department 
        <dbl> <chr>      
1           2 Engineering
2           3 Sales      
3           4 Engineering
4           5 Finance

bonus_pay_data

# A tibble: 4 × 2
  employee_id bonus_amount
        <dbl>        <dbl>
1           1         3000
2           2        10000
3           3         2500
4           5         4000

left_join(hr_data, bonus_pay_data, by = "employee_id")

# A tibble: 4 × 3
  employee_id department  bonus_amount
        <dbl> <chr>              <dbl>
1           2 Engineering        10000
2           3 Sales               2500
3           4 Engineering           NA
4           5 Finance             4000

Autres jointures

Pour en savoir plus sur d'autres jointures, consultez « Joining Data in R with dplyr » : https://www.datacamp.com/courses/joining-data-in-r-with-dplyr

Choisir une clé de jointure

Utilisez des identifiants uniques comme l'ID d'employé pour joindre des data frames
Évitez d'utiliser les noms

Passons à la pratique !

Analytique RH : Exploration des données d'employés avec R