Power BI人力资源分析：需求分析与数据准备

精诚所至，金石为开

需求分析是确保我们制作的仪表板能回答用户提出问题非常重要的一部分。

对于一个公司而言，人员的结构包含在职总人数、期间入职人数、员工学历及职级分布等情况。同时关于人员离职，我们最关注的是不同部门、不同时间段的离职率、离职人数等指标，如何能将以上分析具体到部门或者职位当然更好。

虚拟的案例数据包含了员工所属部门、岗位职级及入、离职日期等关键字段。

员工信息表是每个公司进行人事管理需要建立的基础表。完善科学的记录员工信息，对于HR快速准确地筛选、汇总、分析各项人事数据有很大的帮助

同时规范记录的人事信息表也是使用PowerBI进行分析的前提。

将员工信息表加载到 Power BI，下一步需要创建一个日期表，对分析的时间维度进行筛选。

简易日期表

员工信息表中包含了出生日期、入职日期、离职日期，我们可以直接使用CALENDARAUTO 函数获取当前模型中最大日期和最小日期，然后生成介于之间的一系列日期。

当然我们也可以使用CALENDAR函数指定日期区间，比如：

生成了日期列，以后我们就可以基于它对日期的各个部分进行分解，在模型中增加年、季度、月字段

新建以下三列：

同时为月份生成排序依据列：

经过以上步骤我们就在Power BI中生成了简单的日期表

取消日期表与员工信息表关系

大多数情况下新建的日期表都是需要与其它事实表建立关系的，但是在本例中，日期表的作用其实不是用于对源数据进行筛选。它起到的作用是作为一个动态的参数，帮助截取日期范围。

取消员工信息表与日期表的关系

对日期表的筛选不应该作用于人员信息表，对日期表的筛选的作用是确定日期区间，获取区间内最大、最小日期。然后通过与员工信息表中的日期列（入职日期、离职日期）比较，实现对员工信息表进行筛选。

这种技巧在 Matt Allington 的书「Supercharge Excel」中叫 Disconnected Tables（非关联表）。这种表的作用一般是用于获取用户点击切片器时的取值。它常常与MAX、MIN或者SELECTEDVALUE 一起使用。常见参数表也是这种原理。

人力资源分析源文件已上传到知识星球，成为知识星球会员即可获得。

这些数据可视化工具，你用过哪个

关于FILTER函数的一篇文章

这是关于CALCULATE函数的第3篇文章

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