Oplev unik indsigt ved hjælp af LuckyTemplates TOPN-funktion
Denne blog indeholder LuckyTemplates TOPN DAX-funktionen, som giver dig mulighed for at få unik indsigt fra dine data, hvilket hjælper dig med at træffe bedre markedsføringsbeslutninger.
Jeg har tænkt mig at lave en hurtig gennemgang af, hvordan personaleomsætningsberegningen foregår. Dette vil vise dig, hvordan du kontrollerer antallet af medarbejdere, du har på ethvert tidspunkt. Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog.
Jeg vil også gerne vise dig, hvordan du kan sammenligne, hvor mange mennesker der kommer ombord i forhold til hvor mange mennesker, du mister. Dette vil give dig interessant indsigt om din organisations vækst i form af arbejdskraft.
Når jeg er færdig med dette, vil du indse, at når du først lærer at beregne data på dit nuværende personale, så vil det ikke være så svært at beregne personaleomsætning. Det er bare et spørgsmål om at justere formlen lidt.
Indholdsfortegnelse
Analyse af demodata
Den første ting at bemærke er, at der ikke skal være noget aktivt forhold mellem Datoer-tabellen og Personal Population-tabellen .
Dette skyldes, at jeg har to datoer i personaletabellen — startdatoen og slutdatoen .
Denne tabel har også en separat række for hver medarbejder.
Der er også rækker, hvor medarbejderen stadig ikke er gået. Derfor er der tomme resultater her under Slutdato .
Hvis du for eksempel ser på denne person her, vil du se, at denne person sluttede sig til holdet i februar 2018 og forlod omkring halvandet år senere.
Beregner for det nuværende personale
Dette er den formel, jeg brugte til at få mit nuværende personale .
For at finde ud af, hvor mange medarbejdere jeg havde før i dag, brugte jegfungere. Så ind, Jeg refererede til personalepopulation og startdatoen .
Denne del viser derimod, hvor mange medarbejdere der har slutdatoer efter den dag. Igen brugte jeg funktionen FILTER her, men denne gang refererede til slutdatoen.
Hvad angår de medarbejdere, der stadig er i teamet, erfunktion dækker det.
Derfra kan jeg bare se på min visualisering for at se, hvor mange medarbejdere jeg havde på noget tidspunkt.
Beregning af personaleomsætning
Formlen jeg brugte til personaleomsætning er meget enklere sammenlignet med den jeg brugte til mit nuværende personale .
Detfunktion er praktisk her for at tælle antallet af medarbejdere op, jeg har.
Men det vigtigere er at gennemgå hver enkelt slutdato . Det er hvad FILTER -funktionen er til.
Jeg har også brug for at se, hvor mange af slutdatoerne, der er mindre end eller lig med den aktuelle dato i den pågældende tabel.
I dette særlige scenarie var den første dag, hvor der var en omsætning, den 31. maj 2019 med 3 medarbejdere, der forlod.
Hvis jeg analyserer dataene yderligere, vil jeg se, at der faktisk var 3 personer, der havde forskellige startdatoer, men som alle tog afsted samme dag.
Husk nu, at den eneste grund til, at denne del af formlen nedenfor er i stand til at arbejde igennem hver enkelt slutdato i personalepopulationen, er , at der ikke er nogen aktive relationer i modellen, der ville fremtvinge en anden kontekst .
Jeg vil også sikre mig, at de tomme felter er taget ud af ligningen. Da disse medarbejdere stadig er en del af teamet, bør de naturligvis ikke være en del af personaleomsætningen.
Det er hvad denne del af formlen er til. Det ser fuldstændig bort fra altfelter.
Går vi tilbage til visualiseringen, er det nemmere at se den periode, hvor folk begyndte at forlade.
Jeg kan endda få mere indsigt her ved at se på, hvornår organisationen toppede. Det er muligt, at dette område her med det store spring i antal var en vækstperiode for organisationen, og derfor var der behov for flere medarbejdere.
Konklusion
Denne beregning af personaleomsætning vil helt sikkert give dig et fantastisk indblik, især hvis du er i denne type arbejde. Det viser dig ikke kun antallet af medarbejdere, du har haft gennem tiden; det kan også være en god måde at se eventuel vækst eller tilbagegang i organisationen.
Bare husk, at det er afgørende at have inaktive relationer i din model, for at dette kan fungere. Derfra vil det være nemt nok at mestre denne beregning.
Alt det bedste,
Denne blog indeholder LuckyTemplates TOPN DAX-funktionen, som giver dig mulighed for at få unik indsigt fra dine data, hvilket hjælper dig med at træffe bedre markedsføringsbeslutninger.
Lær nogle fantastiske analytiske teknikker, som vi kan gøre til datamodellering i LuckyTemplates ved hjælp af DAX-understøttende tabeller.
Her dykker vi ned i LuckyTemplates Advanced DAX og implementerer rangeringslogik for at få en meget unik indsigt. Jeg viser også måleforgrening i dette eksempel.
Denne blog introducerer den nye funktion i LuckyTemplates, What-If-analyseparameteren. Du vil se, hvordan det gør alt hurtigt og nemt til din scenarieanalyse.
Lær, hvordan du afgør, om din omsætningsvækst er god ved at kontrollere, om dine avancer er udvidet ved hjælp af LuckyTemplates, der måler forgrening.
Lær og forstå, hvordan du kan oprette og bruge LuckyTemplates Parameters, som er en kraftfuld funktion i Query Editor.
Denne vejledning vil diskutere om oprettelse af et rundt søjlediagram ved hjælp af Charticulator. Du lærer, hvordan du designer dem til din LuckyTemplates-rapport.
Lær, hvordan du bruger PowerApps-funktioner og -formler til at forbedre funktionaliteten og ændre adfærd i vores Power Apps-lærredsapp.
I denne øvelse lærer du, hvordan du kæder funktioner sammen ved hjælp af dplyr-røroperatoren i programmeringssproget R.
RANKX fra LuckyTemplates giver dig mulighed for at returnere rangeringen af et specifikt tal i hver tabelrække, der udgør en del af en liste over tal.