Что еще доделать:

Стоимость текучести (Надю жду)

Личный портрет сотрудника возраст, пол

Доля любимых хотя бы по регионам

И вроде все

Розница город текучесть (выбери тип графика)

Текучесть по городам

dash2=ggplot(Tekuchest_ros,aes(x=мес,y=Текучесть,fill=Регион,color=Город))+geom_line()+labs(title="Текучесть по регионам розница",  x ="Месяцы", y = "% текучести по рознице")
ggplotly(dash2)
Tch_ofice <- read_excel("dashboard.xlsx", 
    sheet = "Tch_ofice")
dash3=ggplot(Tch_ofice,aes(x=мес,y=текучесть,color=Город))+geom_line()+labs(title="Текучесть по городам Офис",  x ="Месяцы", y = "% текучести по рознице")
ggplotly(dash3)

Офис текучесть

Tch_ofice <- read_excel("dashboard.xlsx", 
    sheet = "Tch_ofice")
dash3=ggplot(Tch_ofice,aes(x=мес,y=текучесть,color=Город))+geom_line()+labs(title="Текучесть по городам Офис",  x ="Месяцы", y = "% текучести по рознице")
ggplotly(dash3)

Текучесть склад

Tec_sklad <- read_excel("dashboard.xlsx", 
    sheet = "Tec_sklad")


dash4=ggplot(Tec_sklad,aes(x=month,y=tech,fill=City))+geom_col(position = "dodge")+labs(title="Текучесть по Складу",  x ="Месяцы", y = "% текучести по Складу")
ggplotly(dash4)

Уволенные

Увол <- read_excel("dashboard.xlsx", 
    sheet = "Увол")

dash6=ggplot(Увол,aes(x=мес,y=колво,fill=Город))+geom_col(position = "dodge")+labs(title="Уволенные розницы всего по городам",  x ="Месяцы", y = "Уволенные")
ggplotly(dash6)
ERC_SKLAD <- read_excel("dashboard.xlsx", 
    sheet = "ERC_SKLAD")

ERC_SKLAD=ERC_SKLAD %>% filter(ERC_SKLAD$Событие=="Увольнение")
dash5=ggplot(ERC_SKLAD,aes(ERC_SKLAD$`Дата события`,fill=Регион))+geom_bar(position ="dodge" )+labs(title="Уволенные ТЭО",  x ="Месяцы", y = "Количество")
ggplotly(dash5)
## Warning: Use of `ERC_SKLAD$`Дата события`` is discouraged. Use `Дата события`
## instead.

Стаж розницы и офиса

Stage_ros <- read_excel("dashboard.xlsx", 
    sheet = "Stage_ros")
dash7=ggplot(Stage_ros,aes(City,Median,fill=as.factor(Position)))+geom_col(position = "dodge")+labs(title="Медианный стаж сотрудников розницы",  x ="Город", y = "Медианный стаж в годах")
ggplotly(dash7)
Stage_office <- read_excel("dashboard.xlsx", 
    sheet = "Stage_office")
dash8=ggplot(Stage_office,aes(City,Median,fill=City))+geom_col(position = "dodge")+labs(title="Медианный стаж сотрудников офиса в годах",  x ="Город", y = "Медианный стаж в годах")
ggplotly(dash8)

Доля любимых сотрудников

dashboard4 <- read_excel("dashboard.xlsx", 
    sheet = "Love workers")

dash9=ggplot(dashboard4,aes(as.Date(Date),Percent))+geom_line(colour = "violet")+labs(title="Доля любимых сотрудников (общее)",  x ="Месяц", y = "Средний % любимых")
ggplotly(dash9)

Покрытие в магазинах

Pokritie <- read_excel("dashboard.xlsx", 
    sheet = "Pokritie")
dash10=ggplot(Pokritie,aes(Month,cover,fill=Month))+geom_col()+labs(title="Доля любимых сотрудников (общее)",  x ="Месяц", y = "Средний % любимых")
ggplotly(dash10)

Стоимость найма

Stoimost <- read_excel("dashboard.xlsx", 
    sheet = "Stoimost")
dash11=ggplot(Stoimost,aes(as.factor(Place),Cash,fill=as.factor(Place)))+geom_col(position = "dodge")+labs(title="Стоимость найма",  x ="Отдел", y = "Стоимость")+ theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))
ggplotly(dash11)
Dissmisal <- read_excel("dashboard.xlsx", 
    sheet = "Dissmisal rate")
dash12=ggplot(Dissmisal,aes(as.Date(Date),Dissmisal$`Dissmissal Rate`,fill=as.factor(Position)))+geom_col(position = "dodge")+labs(title="Процент уволенных на испытательном сроке",  x ="Дата", y = "Доля уволенных на испытательном сроке")+ theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))
ggplotly(dash12)
## Warning: Use of `Dissmisal$`Dissmissal Rate`` is discouraged. Use `Dissmissal
## Rate` instead.