DAX 实战:员工在职、离职与招聘人数计算

科技   2024-12-03 18:40   江苏  
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在现代企业中,员工管理和数据分析变得愈发重要,Power BI 能够帮助企业有效管理和监控员工数据。通过 Power BI,企业可以轻松计算和展示员工的在职人数和总人数,进而为决策提供支持。

今天,我们将一起探讨如何在 Power BI 中计算员工在职人数、离职人数和新入职人数等,帮助您更高效地进行员工数据分析。

我们有两个表,一个是员工表,包含员工 ID、年龄、入职日期、离职日期和部分五个字段。

还有一个日期表,包含年、月、日相关字段。

在建立关系之前,我们先来思考一下在职人数、离职人数和新入职人数这三个指标如何计算。

指定日期范围在职员工需要满足的条件为:
  1. 入职日期小于等于当前最大日期

  2. 离职日期大于当前最大日期或离职日期为空

指定日期范围离职员工需要满足的条件为:离职日期字段不为空且离职日期在指定日期时间范围内。

指定日期范围新入职员工需要满足的条件为:入职日期在指定的时间范围内。

综上,我们在建立模型关系时最好不要激活关系(使此关系可用),这样我们在需要激活关系的时候使用 USERELATIONSHIP 函数就可以了。

在两个表之间建立两个非激活关系,一个是日期表的日期列跟员工表的入职日期。

另一个是日期表的日期列跟员工表的离职日期。

建立完关系之后,我们来创建三个指标的度量值。

根据我们之前说的在职人数应该满足的条件,在职人数的表达式应为:

在职人数 = CALCULATE (    COUNT( '员工'[员工 ID] ),    FILTER (        '员工',        AND (            '员工'[入职日期] <= MAX ( '日期表'[Date] ),            OR ( '员工'[离职日期] = BLANK (), '员工'[离职日期] > MAX ( '日期表'[Date] ) )        )    ))

离职人数的表达式应为:

离职人数 = CALCULATE (    COUNT( '员工'[员工 ID] ),    USERELATIONSHIP ( '员工'[离职日期], '日期表'[Date] ),    '员工'[离职日期] <> BLANK ())

新入职人数的表达式应为:

新入职人数 =CALCULATE (    COUNT ( '员工'[员工 ID] ),    USERELATIONSHIP ( '员工'[入职日期], '日期表'[Date] ))

我们新建一个表,将这三个字段添加到上面看一下效果。

因为没有进行日期筛选,所以离职人数和新入职人数是整个阶段的累计数据,而在职人数则是最新的数据。

新建一个切片器,添加年份字段。

对年份进行筛选,查看每年的在职人数、离职人数和新入职人数。

添加离职率。

离职率 = DIVIDE( [离职人数] , [在职人数] + [离职人数] )

离职率计算可能各不相同,有的是用离职人数除以在职人数,有的是用离职人数除以总人数(在职人数 + 离职人数)。

将离职率添加到表上。

在 Power BI 中,使用 DAX 函数可以轻松计算员工的在职人数、总人数,并进行多维度的分析。这些数据分析结果将为人力资源管理、员工流动分析等提供重要支持,帮助企业做出更加精准的决策。

通过本文介绍的方法,您不仅可以快速计算员工的在职情况,还可以进一步通过其他的 DAX 函数进行员工数据的深度分析。如果您正在使用 Power BI 进行员工数据分析,赶快试试这些计算方法吧!

企业级大型案例:

制造业数字化案例


客户简介:全球领先的制造业企业 
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(以上数据已严重脱敏,且图片不清晰,仅供参考思路)

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