Tarea 1

Exploración de Datos de Rotación

A continuación se realiza un análisis exploratorio de los datos de rotación que se muestran a continuación:

library(readxl)
Datos_Rotacion = read_excel("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>,
## #   Años_Experiencia <dbl>, Capacitaciones <dbl>,
## #   Equilibrio_Trabajo_Vida <dbl>, Antigüedad <dbl>, Antigüedad_Cargo <dbl>,
## #   Años_ultima_promoción <dbl>, Años_acargo_con_mismo_jefe <dbl>

Explorar Rotación

tabla1=table(Datos_Rotacion$Rotación)
tabla1

## 
##   No   Si 
## 1233  237

prop.table(tabla1)*100

## 
##       No       Si 
## 83.87755 16.12245

pie(tabla1)

En esta encuesta se puede evidenciar que la mayoría de encuestados no rotan, pues el 83,9% demostraron esto.

Edad

tabla2=table(Datos_Rotacion$Edad)
tabla2

## 
## 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 
##  8  9 11 13 16 14 26 26 39 48 48 68 60 69 61 58 77 78 69 50 58 42 57 40 46 32 
## 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 
## 33 41 33 24 19 24 30 19 18 19 18 22 14  4 14 10  5

median(Datos_Rotacion$Edad)

## [1] 36

hist(tabla2, main="Histograma de edades")

La mediana permite concluir que el 50% de la población encuestada tiene menos de 36 años y esto nos lo confirma el histograma, pues la mayoría de registros de edades se encuentran ubicados antes de los 30 años

Viajes de negocio

tabla3=table(Datos_Rotacion$`Viaje de Negocios`)
tabla3

## 
## Frecuentemente       No_Viaja      Raramente 
##            277            150           1043

prop.table(tabla3)*100

## 
## Frecuentemente       No_Viaja      Raramente 
##       18.84354       10.20408       70.95238

pie(tabla3, main="Diagrama de torta de Viajes de Negocios")

Como se puede evidenciar al sacar los promedios de las respuestas a los Viajes de negocio, se puede concluir que la mayoría de encuestados rara vez viaja.

Ingreso Mensual

max(Datos_Rotacion$Ingreso_Mensual) # Ingreso máximo

## [1] 19999

median(Datos_Rotacion$Ingreso_Mensual)

## [1] 4919

min(Datos_Rotacion$Ingreso_Mensual) #Ingremo mínimo

## [1] 1009

hist(Datos_Rotacion$Ingreso_Mensual, main="Histograma de los Ingresos Mensuales")

Al analizar el máximo ingreso contra el menor ingreso se puede apreciar que la brecha entre estos dos es bastante amplia, además, al ver la información en manera de histograma se confirma que la esta es asimétrica, pues la mayoría de personas encuestadas tienen ingresos menores a $ 4’919.000

##Estado Civil

tabla4=table(Datos_Rotacion$Estado_Civil)
prop.table(tabla4)*100

## 
##     Casado Divorciado    Soltero 
##   45.78231   22.24490   31.97279

barplot(table(Datos_Rotacion$Estado_Civil), main="Diagrama de Barras de Estado Civil")

Apesar de que los datos de estado civil se encuentran divididos muy equitativamente, se puede apreciar con los porcentajes, que hay una mayor cantidad de casados entre los encuestados, exactamente un 45,8%

##Genero

tabla5=table(Datos_Rotacion$Genero)
prop.table(tabla5)*100

## 
##  F  M 
## 40 60

pie(tabla5, main="Diagrama de torta de Genero")