Analiza cluster și discriminantă în cadrul pieței forței de munca

În cadrul acestui proiect, am analizat următorii indicatori:

I1 - Salariul minim (€);

I2 - Salariul mediu pe economie (€);

I3- Numărul de salariați;

I4 - Rata de activitate a populației în vârsta de muncă (%);

I5 - Rata șomajului (%);

I6 - Populația inactivă ca procent din populația totală pe vârstă și sexe (%);

I7 - Numărul total de accidente produse la locul de muncă;

I8 - Productivitatea reală a muncii pe persoană ocupată (%);

I9 - Numărul de imigranți;

I10 - Contribuția forței de muncă în industrie (%).

Pornind de la acești indicatori dorim să identificăm modul în care țările pot fi structurate în clase.

Datele folosite sunt preluate de pe Eurostat, iar anul analizat este 2016. Programul folosit pentru analiză este R.

CLUSTERIZAREA IERARHICĂ

Voi reprezenta grafic țările în funcție de doi indicatori din setul de date, și anume rata șomajului și productivitarea reală a muncii pe persoană ocupată.

Fig. 1 - Reprezentare grafică a țărilor în funcție de I5 și I8

Creăm un data frame cu variabilele numerice în vederea realizării clusterului.

Fig. 2 - Crearea unui data frame cu variabile numerice

Următorul pas constă în standardizarea observațiilor în vederea aplicării analizei cluster.