Análise de Desempenho de Funcionários

Relatórios e Data Analytics com Python - 1/2

Descrição

A avaliação de desempenho é uma prática comum em empresas que ajuda a identificar os pontos fortes e fracos de cada funcionário. Neste desafio, você deve criar um programa que analisa as pontuações em avaliações de funcionários e os classifica em categorias de desempenho. O objetivo é facilitar a identificação de talentos e áreas de melhoria dentro da equipe.

Detalhes da Classificação:

Você deve classificar os funcionários com base em suas pontuações em três categorias:

• Excelente: para pontuações acima de 90.
• Bom: para pontuações entre 75 e 90.
• Regular: para pontuações abaixo de 75.

Entrada

O usuário fornecerá uma sequência de registros de funcionários no formato "Nome: Pontuação", onde "Nome" é o nome do funcionário e "Pontuação" é um número inteiro representando a pontuação obtida. Os registros estarão em uma única linha, separados por vírgula. Por exemplo: João: 85, Maria: 92, Pedro: 78.

Saída

A saída deve ser uma lista que contém o nome do funcionário e sua respectiva categoria de desempenho.

Exemplos

A tabela abaixo apresenta exemplos com alguns dados de entrada e suas respectivas saídas esperadas. Certifique-se de testar seu programa com esses exemplos e com outros casos possíveis.

Resolução

def analisar_desempenho_funcionarios():
    # Entrada de dados
    registros = input()
    desempenho = []
 
    # Processamento dos dados
    for registro in registros.split(', '):
        nome, pontuacao = registro.split(': ')
        pontuacao = int(pontuacao)
 
        # TODO: Implemente a solução para a classificação de desempenho:
        if pontuacao > 90:
            categoria = "Excelente"
        elif 75 <= pontuacao <= 90:
            categoria = "Bom"
        else:
            categoria = "Regular"
 
        desempenho.append(f"{nome}: {categoria}")
 
    # TODO: Agora, exiba a saída:
    for resultado in desempenho:
        print(resultado)
 
analisar_desempenho_funcionarios()

Para encontrar outras soluções, verifique aqui.

Caso encontre algum erro ou tenha sugestões, clique aqui e abra uma issue no Github.