Análisis de datos empleados

Este análisis incluye 100 observaciones de empleados, con variables como salario, experiencia y desempeño.

library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
datos <- read.csv("datos_negocios_var_1_empleados.csv")
head(datos)
##   Departamento Salario Años_Experiencia Evaluacion_Desempeno
## 1     Finanzas 5705.38               21                  4.3
## 2  Operaciones 2614.29               30                  5.0
## 3     Finanzas 2514.12                4                  4.2
## 4  Operaciones 5798.92               30                  4.6
## 5  Operaciones 5424.49               20                  3.4
## 6     Finanzas 2919.68               13                  3.7

La base incluye 100 empleados. El salario promedio es 4834.74, la experiencia media 14.64 años y el desempeño promedio 3.95.

summary("datos_negocios_var_1_empleados.csv")
##    Length     Class      Mode 
##         1 character character
library(ggplot2)
ggplot(datos, aes(x = Departamento, y = Salario, fill = Departamento)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "Distribución de Ingresos por Departamento",
       x = "Departamento",
       y = "Salario") +
  theme_minimal()

# Crear variable categórica de salario
datos$NivelSalario <- ifelse(datos$Salario > 5000, "Alto", "Bajo")

# Gráfico
ggplot(datos, aes(x = Departamento, fill = NivelSalario)) +
  geom_bar(position = "dodge") +
  labs(title = "Distribución de Empleados por Departamento según Nivel Salarial",
       x = "Departamento",
       y = "Frecuencia",
       fill = "Nivel salarial") +
  scale_fill_manual(values = c("lightblue", "coral")) +
  theme_minimal()