print('Hello world!')
import numpy as np
import pandas as pd

# 1. Configuración de datos correlacionados
np.random.seed(42)
n = 500

experiencia = np.random.uniform(0.5, 12.0, n)
horas_capacitacion = np.random.uniform(5, 50, n)
satisfaccion = np.random.uniform(1.5, 5.0, n)
proyectos = np.random.randint(1, 11, n)
modalidad_remota = np.random.uniform(0, 100, n)
error = np.random.normal(0, 4, n)

# 2. Ecuación que asegura la alta significancia
desempeno = (
    30 
    + 1.5 * experiencia 
    + 0.4 * horas_capacitacion 
    + 4.5 * satisfaccion 
    + 2.2 * proyectos 
    + 0.005 * modalidad_remota
    + error
)
desempeno = np.clip(desempeno, 0, 100)

# 3. Creación del DataFrame estructurado
df = pd.DataFrame({
    'ID_Empleado': [f"EMP-{i+1:03d}" for i in range(n)],
    'Desempeno_Y': desempeno.round(1),
    'Experiencia_X1': experiencia.round(1),
    'Horas_Capacitacion_X2': horas_capacitacion.astype(int),
    'Satisfaccion_X3': satisfaccion.round(1),
    'Proyectos_Completados_X4': proyectos.astype(int),
    'Modalidad_Remota_X5': modalidad_remota.round(0).astype(int)
})

# 4. Exportar a Excel
nombre_archivo = 'desempeno_high_tech.xlsx'
df.to_excel(nombre_archivo, index=False)

print(f"¡Hecho! Archivo '{nombre_archivo}' guardado con éxito en tu directorio actual con {len(df)} filas.")