Salario 2021 - Hoy

 Hola, 

Espero que estés bien. A continuación, les muestro un dashboard que da una vista general de lo que son los salarios de todo el mundo, adicionalmente, en que lugares las personas se encuentra trabajando y desarrollando sus labores diarias. Como también van a poder ver el nombre de las variables y el paso a paso para llegar a este resultado.

Por favor esperar, a veces se demora un poquito en cargar.

En este punto, van a ver cómo están las variables allí en looker studio y el paso a paso para desarrollar este proceso.

1. Variables en base de datos original

Nombre variable	Tipo de variable	Descripción de variable
How old are you?	Texto	Edad del encuestado(a)
What industry do you work in?	Texto	Empresa donde trabaja
Job title	Texto	Cargo que tiene donde trabaja
If your job title needs additional context, please clarify here:	Texto	Mas información al respecto del cargo
What is your annual salary? (You'll indicate the currency in a later question. If you are part-time or hourly, please enter an annualized equivalent -- what you would earn if you worked the job 40 hours a week, 52 weeks a year.)	Numérico	Salario total anual
How much additional monetary compensation do you get, if any (for example, bonuses or overtime in an average year)? Please only include monetary compensation here, not the value of benefits.	Numérico	Compensaciones, bonos, beneficios, etc
Please indicate the currency	Texto	Moneda al que gana salario
If "Other," please indicate the currency here:	Texto	Otras monedas que no están en lista
If your income needs additional context, please provide it here:	Texto	Condicionales o como obtiene el ingreso
What country do you work in?	Texto	País donde trabaja
If you're in the U.S., what state do you work in?	Texto	Estado si la persona está en USA
What city do you work in?	Texto	Ciudad donde trabaja
How many years of professional work experience do you have overall?	Texto	Experiencia total de todo lo que ha trabajado
How many years of professional work experience do you have in your field?	Texto	Experiencia especifica del área donde trabaja
What is your highest level of education completed?	Texto	Nivel máximo educativo logrado
What is your gender?	Texto	Genero de la persona
What is your race? (Choose all that apply.)	Texto	Raza de la persona

2. Variables luego de modeladas

Nombre variable	Nombre variable Looker studio	Tipo de variable	Descripción de variable
How old are you?	Edad	Texto	Edad del encuestado(a)
What industry do you work in?	Industria	Texto	Empresa donde trabaja
Job title	Cargo	Texto	Cargo
If your job title needs additional context, please clarify here:	Contexto profesión	Texto	Mas información al respecto del cargo
What is your annual salary? (You'll indicate the currency in a later question. If you are part-time or hourly, please enter an annualized equivalent -- what you would earn if you worked the job 40 hours a week, 52 weeks a year.)	Salario anual	Numérico	Salario total anual
How much additional monetary compensation do you get, if any (for example, bonuses or overtime in an average year)? Please only include monetary compensation here, not the value of benefits.	Otras compensaciones	Numérico	Compensaciones, bonos, beneficios, etc
Please indicate the currency	Moneda	Texto	Moneda al que gana salario
If "Other," please indicate the currency here:	Moneda - otra	Texto	Otras monedas que no están en lista
If your income needs additional context, please provide it here:	Contexto ingresos	Texto	Condicionales o como obtiene el ingreso
What country do you work in?	País - Sucio	Texto	Pais donde trabaja
If you're in the U.S., what state do you work in?	Estado	Texto	Estado si la persona está en USA
What city do you work in?	Ciudad	Texto	Ciudad donde trabaja
How many years of professional work experience do you have overall?	Años de experiencia - Todo	Texto	Experiencia total de todo
How many years of professional work experience do you have in your field?	Años de experiencia	Texto	Experiencia especifica del area donde trabaja
What is your highest level of education completed?	Nivel Educativo	Texto	Nivel educativo
What is your gender?	Genero	Texto	Genero
What is your race? (Choose all that apply.)	Raza	Texto	Raza
A continuación, se presenta variables nuevas generadas por las variables anteriores
	compensaciones	Numérico	Es la conversión a pesos colombianos de la variable Otras compensaciones
	País	Geo-Country	Es la limpieza que se hizo a la variable de País - Sucio para luego ser mostrado en un mapa
	salario_anual	Numérico	Conversión a pesos colombianos de la variable Salario anual
	suma_total	Numérico	Es la suma total de compensaciones y salario_anual que son aquellos que tienen la conversión a pesos colombianos

Por último, el paso a paso para llegar a este resultado:

1.       Se deberá extraer la base de datos que es un Google Sheet en el siguiente link desde looker studio https://docs.google.com/spreadsheets/d/1IPS5dBSGtwYVbjsfbaMCYIWnOuRmJcbequohNxCyGVw/edit?resourcekey#gid=1625408792

a.       Este archivo anterior de Google sheet se alimenta de un formulario en Google en el siguiente link: https://www.askamanager.org/2021/04/how-much-money-do-you-make-4.html

b.       Lo que hay que realizar es actualizar el informe y solo el reporte que se va a realizar se va actualizando con los datos nuevos que vayan ingresando

2.       Luego se debe dirigir a la opción de Resource – Manage added data sources en la parte de arriba, en la hoja de Excel dar en Edit, donde se verán todas las variables.

3.       Luego realizar el cambio de nombre de variables, así como se encuentra en el paso anterior

4.       Luego es importante cerciorarse del tipo de variable de cada uno de ellos, donde sean texto, numérico. Importante resaltar que las variables País – Sucio, sea de tipo Geo – Country

5.       En la parte superior izquierda dar clic en la opción de “Add a field”, como nombre de variable sea País para crear un campo en lo mayor posible limpio de valores y que sea entendible para la herramienta luego de escribir la fórmular dar clic en “done” y la fórmula a escribir será la siguiente:

CASE

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("the netherlands", "the netherlands", "netherlands", "nederland", "nl") THEN "The Netherlands"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("wales,uk - wales (united kingdom)", "wales (uk)", "wales") THEN "United Kingdom"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("usat", "untied states", "uniyes states", "uniyed states", "unitied states", "uniter statez",

"united statew", "united sttes", "united statws", "united statues", "united stattes", "united statesp", "united states - puerto rico", "united states of americas",

"united states (i work from home and my clients are all over the us/canada/pr", "united statees", "united statea", "united sates of america", "united sates, usaa",

"uss", "usd", "usa", "us of a", "for the united states, but posted overseas",

"u.s.", "united states", "us", "america", "the united states", "the us", "u. s", "u. s.", "u.a.", "u.s", "u.s.", "u.s>", "u.sa", "ua", "u.s.a.", "usa", "u.s.a", "uxz", "united y", "united statss", "uniteed states", "usa (company is based in a us territory, i work remote)", "usa-- virgin islands", "usa, but for foreign gov't", "uniited states", "unite states", "united states", "united states of america", "unites states", "usa tomorrow", "unitef stated", "united states of american", "united stares", "united state", "united state of america", "united stated", "united stateds", "united states is america", "unitedstates" ) THEN "USA"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ( "united kingdom", "uk", "united kingdomk", "united kingdom.", "united kingdom (england)", "united kindom", "unites kingdom",

"uk, remote", "uk, but for globally fully remote company", "uk for u.s. company, uk (northern ireland)", "uk (england)", "u.k. (northern england)", "u.k.", "u.k",

"northern ireland", "united kingdom", "england/uk", "england, united kingdom", "england, uk.", "england, uk", "england, gb", "england", "england",

"scotland, uk", "Scotland") THEN "UK"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("denmark", "danmark") THEN "Denmark"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("czech republic") THEN "Czech Republic"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("sri lanka") THEN "Sri Lanka"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("south africa") THEN "South Africa"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("switzerland") THEN "Switzerland"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("new zealand", "new zealand aotearoa", "new zealand", "from new zealand but on projects across apac", "aotearoa new zealand",

"NZ") THEN "New Zealand"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("luxemburg", "luxembourg") THEN "Luxembourg"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("nigeria", "nigeria + uk") THEN "Nigeria"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("csnada", "canadá", "canadw", "canada, ottawa, ontario", "canada and usa", "canada", "canad", "can", "canada"

) THEN "Canada"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("brazil", "brasil") THEN "Brazil"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("australia", "australi") THEN "Australia"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("japan, us gov position", "japan") THEN "Japan"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("italy (south)", "italy", "italia") THEN "Italy"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("hong kongkong","hong kong") THEN "Hong Kong"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("from romania, but for an us based company") THEN "Romania"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("us govt employee overseas, country withheld - i work for an us based company but i'm from argentina.") THEN "Argentina"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("france") THEN "France"

WHEN TRIM(LOWER(Pais - Sucio)) IN ("isa", "is", "i.s.") THEN "ISA"

ELSE TRIM(Pais - Sucio)

END

6.       Crear nuevamente un campo que se llamara salario_anual y escribir la siguiente fórmula:

CASE

  WHEN Moneda = "USD" THEN Salario anual * 3648.50

  WHEN Moneda = "CAD" THEN Salario anual * 2669.18

  WHEN Moneda = "GBP" THEN Salario anual * 4982

  WHEN Moneda = "EUR" THEN Salario anual * 4306.69

  WHEN Moneda = "AUD/NZD" THEN Salario anual * 2551.76

  WHEN Moneda = "Other" AND Moneda - otra = "USD" THEN Salario anual * 3956.54

  ELSE Salario anual

END

7.       Hacer el mismo procedimiento donde esta vez será compensaciones y será la siguiente fórmula:

CASE

  WHEN Moneda = "USD" THEN Otras compensaciones * 3648.50

  WHEN Moneda = "CAD" THEN Otras compensaciones * 2669.18

  WHEN Moneda = "GBP" THEN Otras compensaciones * 4982

  WHEN Moneda = "EUR" THEN Otras compensaciones * 4306.69

  WHEN Moneda = "AUD/NZD" THEN Otras compensaciones * 2551.76

  WHEN Moneda = "Other" AND Moneda - otra = "USD" THEN Otras compensaciones * 3956.54

  ELSE Otras compensaciones

END

8.       Por último, es importante obtener la suma_total que será la suma de las variables creadas anteriormente que sería salario_anual y compensaciones que sería la siguiente fórmula:

salario_anual+compensaciones

9.       Luego de ya tener las variables listas y completadas, se comienza a realizar las gráficas donde:

a.       Se agrega 2 scorecard Total en la parte de arriba donde dice “Add a chart” en donde se agrega la fecha de TRM que se tomó para realizar el cálculo de la conversión a pesos colombianos, luego en otro scorecard Total sería poner el record-count y renombrarlo como Total de respuestas para identificar cuantos han respondido la encuesta

b.       Luego agregas en la sección de Google Maps – Filled Maps luego en Setup poner en Location y Color dimensión la variable de País. En Style poner como título ¿En que país trabajan?

c.       Luego agrega la gráfica Bar – Vertical bar chart en Setup Dimension – X Axis poner Industria, en Metric – Y axis, aquí coloca salario_total, pero luego se ajusta para que sea el promedio, dando clic en el lápiz que aparece a la izquierda y en aggregation selccionar average

d.       Agregar otra gráfica que sea Stacked Bar Chart en donde en setup pones Dimension – Y Axis sería Nivel Educativo, en Breakdown dimensión Edad, y Metrix – X axis sea suma_total y luego ajustas para que sea el Average, dando clic en el lápiz que aparece a la izquierda y en aggregation selccionar average

e.       Por último, agregas otro diagrama de barra en donde X sea igual a Nivel educativo y en Y record-count para identificar la cantidad de personas que hay con cada título.