A continuación se realiza un analisis exploratorio de los datos de rotación que se muestran a continuación:
library(readxl)
Datos_Rotacion = read_excel("~/Desktop/Datos_Rotacion.xlsx")
head(Datos_Rotacion)
## # A tibble: 6 x 24
## Rotación Edad `Viaje de Negoc⦠Departamento Distancia_Casa Educación
## <chr> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 Si 41 Raramente Ventas 1 2
## 2 No 49 Frecuentemente IyD 8 1
## 3 Si 37 Raramente IyD 2 2
## 4 No 33 Frecuentemente IyD 3 4
## 5 No 27 Raramente IyD 2 1
## 6 No 32 Frecuentemente IyD 2 2
## # ⦠with 18 more variables: Campo_Educación <chr>,
## # Satisfacción_Ambiental <dbl>, Genero <chr>, Cargo <chr>,
## # Satisfación_Laboral <dbl>, Estado_Civil <chr>, Ingreso_Mensual <dbl>,
## # Trabajos_Anteriores <dbl>, Horas_Extra <chr>,
## # Porcentaje_aumento_salarial <dbl>, Rendimiento_Laboral <dbl>,
## # AƱos_Experiencia <dbl>, Capacitaciones <dbl>,
## # Equilibrio_Trabajo_Vida <dbl>, Antigüedad <dbl>, Antigüedad_Cargo <dbl>,
## # Años_ultima_promoción <dbl>, Años_acargo_con_mismo_jefe <dbl>
tabla1=table(Datos_Rotacion$Rotación)
prop.table(tabla1)*100
##
## No Si
## 83.87755 16.12245
pie(tabla1)
interpretar