139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

2020年3月31日23:10:34 评论 1,360 926字阅读3分5秒

焦棚子的文章目录

请在文末下载附件

一、背景

最近在忙一个关于制造企业HR年度数据复盘分析;数据已脱敏。

先来看看效果。

1、视频效果

2、静图效果

报告首页

139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

 

Ⅰ、人工成本预览

139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

 

Ⅱ、人工成本分析

139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

 

Ⅲ、应发工资分析

139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

 

Ⅳ、人员结构分析

139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

 

Ⅴ、员工离职分析

139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

3、power bi report server效果

请点击链接查看全屏效果展示:https://jiaopengzi.com/go/139/

二、数据源

139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

1、数据表

01Measure、02Calendar、03Unit、04RefreshTime、10花名册、20工资明细、30公司收入、40预算、50组织、60司龄、70离职原因

以上数据表组成基本数据源。

其中05NameManagement(名称管理器)和Fxtable自定义函数,更快捷的导入需要的数据,这部分内容有专门的文章介绍:《132_Power BI之建模必备要素&Power Query之数据表字段名称管理》

139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

三、上DAX

注意观察红框里面工资明细字段名称的名称规律细节。由于类似工资计算是有多字段组成的,所以在写度量的时候,如果不规范字段名称是非常痛苦的。

139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

 

注意观察度量“固定工资”,我们前面对字段进行了规范,这样写出来非常清晰,书写度量的时候也非常快捷。

139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

 

这个案例里面度量基本上没有难度,主要是细节的把控,唯一一个稍微有点难度的就是累计离职率的;由于有排名是相同的,所以需要引入其他维度来区分排名。

139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

 

注意观察R0和R1的区别在哪里,因为R0加入了上述的其他维度来区分排名(R1排名为11)。

139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

四、总结

1、实际工作中,Power BI的度量其实都非常简单,所以人人BI是完全可实现的。

2、细节很重要,如字段名称命名管理,选择窗格里面的视觉对象名称管理等。

139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

 

3、准备一套适用于自己的主题。

139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘

 

4、当然你还需要一点点DAX的基础。

 

by焦棚子

焦棚子的文章目录

专题:请点击【立即购买】或者【升级VIP】并且升级为【SVIP】获得案例附件。

隐藏内容需要支付:¥20
立即购买 升级VIP
139_Power BI之某制造企业HR相关数据年度复盘
焦棚子
  • 本文由 发表于 2020年3月31日23:10:34
  • 除非特殊声明,本站文章均为焦棚子原创,转载请务必保留本文链接
142_Power BI之同比预测 Power BI

142_Power BI之同比预测

焦棚子的文章目录 请在文末下载附件 一、背景 最近刚好在做一个简单同比预测的模型,预测方法很简单,就是累计同比预测,把MTD展示出来。 二、数据源 1、日期表:Calendar 2、事实表1:Data...
140_Power BI&Power Pivot之降维展示同类型比较 Power BI

140_Power BI&Power Pivot之降维展示同类型比较

焦棚子的文章目录 请在文末下载附件 一、背景 最近一段时间比较忙,几乎没有时间更新网站内容,今天刚好周末,更新一个简单的需求。 上效果图: 在我们日常做对比分析的时候,经常几个相同维度(比如省份、区域...
138_Power BI&Power Pivot特殊半累加度量 Power BI

138_Power BI&Power Pivot特殊半累加度量

焦棚子的文章目录 请在文末下载附件 一、背景 半累加度量(semi-additive measure),在DAX建模分析的时候经常遇见;应用场景诸如银行存款、库存等。 接下来看一个比较有意思的案例(结...