People Analytics con ChatGPT

En definitiva la capacidad analítica actual de la IA, nos debe motivar a pensarde manera diferente, a hacernos preguntas adecuadas que el modelo pueda resolver con los contextos dados. Ya el foco no debe ser la interacción con un excel y cómo lograr interpretarlo o generar una gráfica, debemos enfocarnos y especializarnos en el conocimiento del negocio y el mercado para la generación de valor.

Desde que inicie a escribir los comandos que daba el profesor habia tendencia a dar un resultado ligeramente diferen, pero a su vez con un analisis un poco mas detallado y ciertos comentarios que da como sugerencias , mientras te va explicando x o y dato que recupero. Y en la pregunta que se deja de investigación comenta ciertas areas, asi como lo dias que en promedio han usado estas areas y comenta en general para la empresa que tienden a indicarnos estos datos.![]()

Nuevamente siento que hay un error en el análisis, por favor si me pueden corregir o comparten mi opinión: En el análisis de los números de días con el prompt: "Prioriza a las personas que tienen más días de vacaciones pendientes para evita casos como el empleado 234" no comprendo, porque previamente no apareceron los empleados que salen en la nueva table, que dice que tienen pendiente "29 días pendientes" en el primer pedido solo aparece 1 empleado que tiene 26 días, deberian tambien salir los empelados que aparecen en la tabla del prompt que comenté previamente. Gracias desde ya por sus aportes.

Hola, tengo una duda, según mi críterio hay un error en el análisis. Dice que la mayoría de empleados tiene un salario anual cercano a 200.000 pero es FALSO porque la mayoria esta en un tope aproximado de 100.000 según la gráfico y justamente dice que al tener la gráfica cola a la derecha es que hay salarios "excepcionalmente altos" (los cargos que ganan 200.000, que son muy pcos) en comparación al resto. Si estoy equivocado o determinaron lo mismo, agardezco sus aportes, saludos

Reto: Recomendaciones para priorizar las vacaciones: * Crear reportes, notificaciones personalizadas para llevar de manera organizada la información de los trabajadores sobre sus vacaciones * Segmentar la información definiendo las áreas y sus áreas según sus necesidades * Para cuadrar las vacaciones pedirle un análisis de que haya suficiente mano de obra disponible para seguir atendiendo las necesidades de la empresa * Crear los diferentes tipos de vacaciones según sus contratos

¿Hay otra plataforma que no sea chatgpt que permita realizar este tipo de analisis de datos?

QUÉ NOS DICE EL ANÁLISIS EN TORNO A LOS PUESTOS Y SU RELACIÓN CON EL SALARIO? Los datos indican que existe una relación positiva entre el nivel del puesto y el salario anual. Se observa que los empleados en posiciones C-Level tienen los salarios más altos seguidos por otros puestos gerenciales y directivos Recomendaciones para Análisis Futuro: * Explorar como el nivel de puesto y área de negocio específica afecta el salario * Investigar la existencia de posibles disparidades salariales basadas en género o cualquier otra variable relevante CÓMO IDENTIFICAR A LOS EMPLEADOS QUE NECESITAN VACACIONES? El análisis de los días de vacaciones restantes y los ya tomados permite destacar aquellos empleados que requieren un descanso inminente CÓMO DETERMINAR QUIÉNES DEBEN SER PRIORIZADOS PARA LAS VACACIONES? Mediante el análisis de datos se puede priorizar a los empleados que, basándose en el registro aún no han tomado vacaciones y tienen un número significativo de días pendientes. Esto apunta a la importancia de prevenir el agotamiento laboral y mantener un equilibrio entre el trabajo y el descanso * Enfoque del análisis * Priorizar a los empleados con más días de vacaciones pendientes y menos días tomados * Considerar factores adicionales como la posición, el tiempo en la empresa y la carga de trabajo Esta información proporciona como una herramienta de inteligencia artificial puede ser un aliado poderoso en la interpretación de datos complejos y apoyar decisiones estratégicas en el ámbito empresarial. Con el uso adecuado y una interpretación experta, la inteligencia artificial puede ser una ayuda indispensable en la optimización de recursos humanos y la administración efectiva del capital humano. La clave está en hacer preguntas correctas y transformar las respuestas obtenidas en acciones con impacto positivo

QUÉ REVELA EL ANÁLISIS DE LA DISTRIBUCIÓN DEL SALARIO? El análisis de este aspecto nos permite obtener una imagen clara del estado salarial de una empresa. En el ejemplo Se observa que la mayoría de los empleados perciben un salario anual cercano a los 200,000 unidades monetarias, con una cola en la derecha del gráfico que indica la presencia de salarios altos Hay un pico prominente en la distribución de sueldos que podría corresponder a posiciones específicas La variabilidad en los salarios sugiere la existencia de roles altamente remunerados dentro de la compañía EXISTE UNA RELACIÓN DIRECTA ENTRE LA ANTIGÜEDAD EN LA COMPAÑÍA Y EL SALARIO? La herramienta de inteligencia artificial arroja que no hay una correlación lineal obvia entre estos dos factores. Esto sugiere que la antigüedad no es el único factor que afecta el sueldo de los empleados y podría invitarnos a investigar qué otros elementos impactan en la remuneración Otros factores como la posición ocupada, el área de negocio y el rendimiento del empleado pueden influir significativamente en el salario

PEOPLE ANALYTICS CON CHATGPT La capacidad de analizar datos complejos y transformarlos en información comprensible es fundamental en el mundo empresarial actual. A menudo nos encontramos con el desafío de hacer que estas estadísticas sirvan para la toma de decisiones estratégicas y mejora continua. Es capaz de generar imágenes que respaldan el análisis CÓMO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL FACILITA EL ANÁLISIS DE LOS DATOS DE SALARIO Y ANTIGÜEDAD? La distribución del salario anual parece ser unimodal ( un solo patrón). No solo hace un análisis de la gráfica, sino que es capaz de graficarla con respecto a los datos La inteligencia artificial aporta una gran utilidad al responder a consultas formuladas con lenguaje natural, lo cual simplifica el proceso de análisis de datos para cualquier usuario, independientemente de su nivel de experiencia en el en el análisis estadístico


a Agosto 2024, el modelo de ChatGPT 4o es mucho mas preciso y el analisis de datos sin usar el plugin de data analyst es mucho mas preciso. Tanto en el calculo de salarios como en el calculo de vacaciones en los analisis del video hay varios errores. Coincido con varios compañer@s de Platzi que indican que siempre se va a requerir supervisión humana y conocimiento de Business Intelligence para usar de manera correcta las IA Generativas

Al parecer chatgpt versión gratis presenta problemas el día de hoy, solicité el análisis y respondió: "Parece que no puedo realizar el análisis avanzado de datos en este momento. Por favor, intenta nuevamente más tarde o indícame si hay alguna otra forma en la que pueda asistirte", he intentado varias veces hoy y no permite.

Parece que a hoy 20 de julio de 2024 ya ha pulido la funcion, a mi me dio solo los empleados con cero dias tomado como prioritarios con el primer prompt propuesto

Le hice este prompt :) ¿Podrías mostrarme una lista de empleados que han utilizado menos del 10% de sus días de vacaciones pendientes? Me gustaría ver su id, los días de vacaciones que tienen pendientes, los que han utilizado, y en qué departamento trabajan. También indícame la distribución de estos empleados por departamento.

ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es una herramienta de inteligencia artificial que puede ayudarte a analizar datos de manera eficiente. Utiliza procesamiento de lenguaje natural para interpretar y generar respuestas basadas en los datos que le proporcionas ### Beneficios de usar ChatGPT para el análisis de datos * **Eficiencia**: Analiza grandes volúmenes de datos rápidamente. * **Precisión**: Identifica patrones y tendencias con alta precisión. * Facilidad de uso: No necesitamos conocimientos técnicos avanzados para utilizarlo.

Excelente trabajo con gráficos

Es una excelente opción para análisis de información.

Pregunta a la comunidad y al TeamPlatzi. Como serían los pasos para crear una aplicación de Inteligencia Artificial en local / On-primese que haga lo mismo que ChatGPT o GPT pero entrenado con los datos (pdf, Word, Excel, BD) de la compañía. Sin salida a Internet. Lo anterior para resolver preguntas del negocio y describir la información de las ventas y análisis descriptivo de toda la información, siguiendo ciertos patrones o plantillas para responder, Ejemplo, Tablas, gráficos, recomendaciones, etc.

People Analytics es una disciplina que utiliza datos para entender y mejorar la gestión de recursos humanos y el rendimiento de los empleados en una organización. Con ChatGPT, puedes aplicar People Analytics de varias maneras: 1\. \*\*Análisis de Sentimientos en Retroalimentación de Empleados\*\*: Puedes usar ChatGPT para analizar la retroalimentación de los empleados, como encuestas de satisfacción, para identificar patrones y sentimientos predominantes. Esto puede ayudarte a detectar áreas problemáticas o medir el impacto de las iniciativas de recursos humanos. 2\. \*\*Automatización de Encuestas\*\*: ChatGPT puede ayudarte a diseñar y automatizar encuestas para recopilar datos sobre la satisfacción laboral, la cultura organizacional, y otros aspectos importantes. Puede generar preguntas y analizar las respuestas para ofrecer insights valiosos. 3\. \*\*Análisis de Datos de Comunicación\*\*: ChatGPT puede analizar datos de comunicación, como correos electrónicos o mensajes, para identificar patrones en la colaboración y el rendimiento del equipo. Esto puede revelar insights sobre cómo se comunican los equipos y cómo eso afecta a su productividad. 4\. \*\*Asistencia en la Creación de Reportes\*\*: Puedes usar ChatGPT para generar reportes sobre diversos aspectos de People Analytics, como la rotación de empleados, el rendimiento del personal, y la efectividad de las políticas de recursos humanos. Puede ayudarte a resumir los datos y presentarlos de manera clara. 5\. \*\*Desarrollo de Políticas de Recursos Humanos\*\*: ChatGPT puede ayudarte a desarrollar políticas de recursos humanos basadas en datos y mejores prácticas. Puedes hacer preguntas sobre cómo mejorar la retención de empleados, fomentar una cultura positiva, o diseñar programas de desarrollo profesional. 6\. \*\*Análisis Predictivo\*\*: Con los datos adecuados, ChatGPT puede ayudar a hacer análisis predictivos sobre la rotación de empleados, el rendimiento futuro, y otras métricas importantes. Esto te permitirá tomar decisiones informadas para mejorar la gestión del talento. Si tienes alguna pregunta específica o un caso de uso en mente, ¡estaré encantado de ayudarte a desarrollarlo!

Yo no tengo la versión pro de ChatGPT, pero pude realizar un análisis similar a través de COPILOT.

me encanta ver visualizados los ejemplos respaldados de las graficas tan especificas y descriptivas de los datos analizados

Este tema se adapta perfectamente a casi cualquier area laboral, sin lugar a duda me parece una herramienta increible. Yo estuve haciendo pruebas con COPILOT de Microsoft y las respuestas fueron muy atinadas a los promts que explican en esta clase.

Este fue el análisis que me arrojó "https://chatgpt.com/g/g-2OebMtWeG-data-analysis-report-ai", en cuanto a la acumulación de días de vacaciones pendientes por departamento: Análisis de Días de Vacaciones Acumulados por Departamento #### Resumen de los Datos La estructura de los datos cargados contiene información sobre empleados, incluyendo su género, salario anual, días de vacaciones pendientes y utilizados, antigüedad, nivel de reporte, rol laboral y área de negocio. #### Procedimiento del Análisis 1. **Cálculo de Días de Vacaciones Pendientes por Departamento:** * Sumar los días de vacaciones pendientes por cada área de negocio. * Promediar los días de vacaciones pendientes por empleado en cada área de negocio para identificar las áreas con mayor acumulación de vacaciones. 2. **Visualización de Datos:** * Crear gráficos que ilustren los días de vacaciones acumulados por cada área de negocio. 3. **Identificación de Tendencias:** * Analizar si hay algún patrón notable en la acumulación de vacaciones en relación con la antigüedad o el salario anual. ### Paso 1: Cálculo de Días de Vacaciones Pendientes por Departamento #### Resumen por Departamento Voy a calcular los días de vacaciones pendientes por cada área de negocio para identificar cuáles departamentos acumulan más días de vacaciones. pythonCopiar código`# Agrupar por área de negocio y calcular la suma y el promedio de los días de vacaciones pendientes` `vacaciones_por_departamento = df.groupby('Business Area')['Dias vacaciones pendientes'].agg(['sum', 'mean'`]).reset\_index() `# Renombrar columnas para mayor claridad` `vacaciones_por_departamento.columns = ['Business Area', 'Total Dias Vacaciones Pendientes', 'Promedio Dias Vacaciones Pendientes'`] vacaciones\_por\_departamento ### Paso 2: Visualización de Datos #### Gráfico de Días de Vacaciones Acumulados por Departamento Se crearán gráficos para visualizar la acumulación de días de vacaciones por departamento. Estos gráficos ayudarán a identificar visualmente las áreas de negocio con mayor acumulación de vacaciones. ### Paso 3: Identificación de Tendencias #### Análisis de Correlación Se realizará un análisis para identificar si hay correlaciones entre la acumulación de días de vacaciones y otros factores como la antigüedad y el salario anual. Voy a proceder con el cálculo de días de vacaciones acumulados por departamento y luego generaré las visualizaciones correspondientes. ​​  ### Resultados del Análisis #### Total de Días de Vacaciones Pendientes por Departamento 1. **Operations:** 10,133 días 2. **Information Technology:** 10,101 días 3. **Finance:** 10,068 días 4. **Marketing:** 9,970 días 5. **Technology Operations:** 9,855 días 6. **CEO:** 14 días #### Promedio de Días de Vacaciones Pendientes por Departamento 1. **Operations:** 14.43 días por empleado 2. **Information Technology:** 14.43 días por empleado 3. **Finance:** 14.36 días por empleado 4. **Marketing:** 14.30 días por empleado 5. **Technology Operations:** 14.10 días por empleado 6. **CEO:** 14.00 días por empleado ### Observaciones y Tendencias * Los departamentos de **Operations**, **Information Technology**, y **Finance** acumulan la mayor cantidad total de días de vacaciones pendientes. * El promedio de días de vacaciones pendientes por empleado es bastante similar en todos los departamentos, rondando los 14 días.

Excelentes clases, un contenido muy amplio y bien explicado.

He realizado un análisis de los días de vacaciones pendientes por área de negocio, calculando tanto el promedio como la mediana de días pendientes, junto con el conteo de empleados en cada área. Aquí están los resultados:  Observaciones: * Las áreas de **Operations** e **Information Technology** muestran el mayor promedio de días de vacaciones pendientes, lo cual sugiere que en estos departamentos los empleados tienden a acumular más días. * Aunque las diferencias no son extremadamente marcadas entre las áreas, podrías considerar revisar políticas de vacaciones o promover activamente el uso de días pendientes en las áreas con promedios más altos para evitar la acumulación excesiva. * El área de **Finance** tiene la mediana más alta (15 días), lo que indica una tendencia ligeramente superior a acumular días de vacaciones pendientes en comparación con otras áreas.

no encuentro este data analisis puntual. Como lo busco? tengo gpt 4. Cuando pongo advance data analysis aparecen muchas alternativas

Pues solo para saber que se puede hacer, por que en versión gratuita pues nomas no se puede

Increíble! La parte del curso a la que quería llegar

Prioriza los empleados por área o dependencia que tienen pendientes mas días de vacaciones y no han tomado vacaciones en el último año

El promedio de días de vacaciones pendientes por departamento muestra que los departamentos que suelen acumular más días de vacaciones sin uso son: 1. **Operations**: 14.43 días 2. **Information Technology**: 14.43 días 3. **Finance**: 14.36 días 4. **Marketing**: 14.30 días 5. **Technology Operations**: 14.10 días 6. **CEO**: 14.00 días Los departamentos de Operations e Information Technology tienen el promedio más alto de días de vacaciones pendientes, seguidos muy de cerca por Finance y Marketing. Technology Operations y CEO tienen los promedios más bajos, pero todos los departamentos tienen un promedio de días de vacaciones pendientes bastante similar, rondando los 14 días. ​

Querida comunidad, me gustaría preguntar lo siguiente: ¿entiendo que ChatGPT nos puedes ayudar a analizar estos datos, pero como sabemos qué estos datos que arroja son reales y no son inventados? Sabemos que esta herramienta muchas veces inventa información.

 

Me gustó mucho esta clase, la sentí más dinámica y hasta cierto punto técnica

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ya no permite comprar el gpt4 estoy en la lista de espera

Tengo GPT 3.5

podemos descargar la imagen

Hice la práctica con el mismo archivo que se analiza en el video, ejecuté exactamente los mismos prompts y la manera en que responde ChatGTP es distinta, independientemente de las respuestas en esencia, son las mismas. Incluso, no me aparece el gráfico de Cajas. **Sugiero que contraten aunque sea un mes ChatGPT+ para que practiquen, vale mucho la pena.**

La inteligencia artificial simplifica el análisis de datos complejos en el ámbito empresarial, permitiendo interpretar información como la distribución salarial y la relación entre antigüedad y salario. A través de herramientas de IA, se identifican patrones clave, como la variabilidad en sueldos según el nivel de puesto, y se facilita la toma de decisiones estratégicas. Además, la IA ayuda a identificar empleados que necesitan vacaciones, priorizando el bienestar laboral. Este enfoque optimiza la gestión de recursos humanos y promueve decisiones informadas.