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Matriz de Distancia
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Introduccion

People Analytics es un método de investigación basado en datos cuyo objetivo es estudiar a las personas que forman parte de una empresa, de tal modo que con los datos extraídos y un análisis inteligente de ellos se pueden establecer conclusiones objetivas, válidas y fiables.

Por ello, este método es uno de los más seguros para ayudar a los líderes y directivos a tomar decisiones importantes que puedan afectar a la plantilla y, por lo tanto, a la organización.

Una de las grandes bazas de esta metodología de investigación es que no solo aporta información sobre el presente: analizando los datos se pueden hacer predicciones sobre el estado de la empresa en el futuro, permitiendo tomar medidas preventivas que ayudan a ahorrar tiempo y dinero.

En este post se van a compartir dos graficos utiles para la analitica empresarial en People Analytics y un link con acceso directo a un dashboard final que contiene multiples graficos utilizando R como lenguaje y dos librerias como {flexdashboard} y {plotly}.

Treemap

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En la visualización y la computación de información, el mapeo de árboles es un método para mostrar datos jerárquicos utilizando figuras anidadas, generalmente rectángulos.

Un buen uso para este tipo de gráficos es separar los departamentos por cantidad de empleados. A simple vista podemos visualizar los departamentos con mayor y menor cantidad de empleados como así también distintas características de cada uno de ellos dentro de cada bloque.

Cada uno de estos recuadros que enmarcan el departamento también puede ser dividido en sub-departamentos para darle mayor explicabilidad al mismo.


plot_ly(
  df,
  labels = ~ sector_res,
  parents = NA,
  values = ~ n,
  type = 'treemap',
  hoverinfo = 'text',
  textinfo = 'label+value',
  insidetextfont = list(color = 'white'),
  text = ~paste(
    'Empleados:', n, '\nFaltas:' ,faltas, 
    '\nHs Extra 50:', hs_extra_al_50, 
    '\nHs Extra 100:', hs_extra_al_100
    ) 
)

Matriz de Distancia

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Una matriz de distancias es una matriz cuyos elementos representan las distancias entre los puntos, tomados por pares, de un conjunto. Se trata, por lo tanto, de una matriz simétrica de tamaño NxN conteniendo números reales no negativos como elementos.

Los métodos de agrupación clasifican las muestras de datos en grupos de objetos similares. Este proceso requiere algunos métodos para medir la distancia o la des-similitud entre las observaciones.

La siguiente matriz utiliza la distancia euclidiana derivada de distintas características de los empleados para buscar, a simple vista, similitudes y diferencias.



ggplotly(
  fviz_dist(
    get_dist(
      df_matrix, method = "euclidean") , 
      gradient = list(low = "red", mid = "white", high = "blue"
      )
    ) + 
  labs(
    title = 'Matriz de Distancia por empleado', 
    subtitle = "Azul = Menor Relacion, 
    Rojo = Mayor Relacion",
    caption = "Matriz escalada de faltas y horas extra por emples"
    )
  theme_light()
) %>%  config(displayModeBar = F)