DAX를 사용하는 LuckyTemplates의 직원 이직률 계산 – HR Insights

직원 이직률 계산이 어떻게 이루어지는지 간단히 검토하겠습니다. 이렇게 하면 언제든지 보유하고 있는 직원 수를 확인하는 방법이 표시됩니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

또한 얼마나 많은 사람들이 탑승하고 있는지와 얼마나 많은 사람들이 손실되고 있는지를 비교하는 방법을 보여주고 싶습니다. 이는 인력 측면에서 조직의 성장에 대한 흥미로운 통찰력을 제공할 것입니다.

이 작업을 마치면 현재 직원에 대한 데이터를 계산하는 방법을 배우면 직원 이직률을 계산하는 것이 그렇게 어렵지 않다는 것을 알게 될 것입니다. 공식을 약간 수정하면 됩니다.

목차

• 데모 데이터 분석
• 현재 직원 계산
• 직원 이직률 계산
• 결론

데모 데이터 분석

가장 먼저 주목해야 할 점은 Dates 테이블과 Staff Population 테이블 간에 활성 관계가 없어야 한다는 것입니다 .

직원 테이블에 시작 날짜 와 종료 날짜 라는 두 개의 날짜가 있기 때문입니다 .

이 테이블에는 각 직원에 대한 별도의 행도 있습니다.

직원이 아직 자리를 뜨지 않은 행도 있습니다. 그렇기 때문에 End Date 아래에 빈 결과가 있습니다 .

예를 들어 여기 이 사람을 보면 이 사람이 2018년 2월에 팀에 합류했고 약 1년 반 후에 떠났다는 것을 알 수 있습니다.

현재 직원 계산

이것은 현재 직원을 얻는 데 사용한 공식입니다 .

오늘 이전에 얼마나 많은 스태프가 있었는지 알아보기 위해 기능을 사용했습니다. 에서 Staff Population 과 Start Date를 참조했습니다 .

반면에 이 부분은 해당 날짜 이후 종료 날짜가 있는 직원 수를 보여줍니다. 여기서도 FILTER 기능을 사용했지만 이번에는 종료 날짜를 참조했습니다.

아직 팀에 있는 스태프에 대해서는 기능이 담당합니다.

거기에서 내 시각화를 보고 어느 시점에 얼마나 많은 직원이 있었는지 확인할 수 있습니다.

직원 이직률 계산

Staff Turnover 에 사용한 공식은 현재 Staff 에 사용한 공식에 비해 훨씬 간단합니다 .

COUNTROWS 기능은 내가 보유한 직원 수 세는 데 유용합니다.

그러나 더 중요한 것은 매 End Date를 거치는 것입니다 . 이것이 FILTER 기능의 목적입니다.

또한 특정 테이블의 현재 날짜보다 작거나 같은 종료 날짜 가 몇 개인지 확인해야 합니다 .

이 특정 시나리오에서 이직이 발생한 첫 번째 날은 2019년 5월 31일에 3명의 직원이 퇴사했습니다.

데이터를 더 분석하면 시작 날짜가 다르지만 모두 같은 날에 떠난 사람이 실제로 3명이라는 것을 알 수 있습니다.

이제 아래 수식의 이 부분이 Staff Population 의 모든 단일 종료 날짜를 통해 작동할 수 있는 유일한 이유 는 모델에 다른 컨텍스트를 강제하는 활성 관계가 없기 때문 임을 기억하십시오 .

또한 공백이 방정식에서 제거되었는지 확인하고 싶습니다. 분명히, 이 직원들은 여전히 ​​팀의 일부이기 때문에 직원 이직의 일부가 되어서는 안 됩니다.

이것이 바로 공식의 이 부분을 위한 것입니다. 필드를 완전히 무시합니다 .

시각화로 돌아가면 사람들이 떠나기 시작한 기간을 더 쉽게 확인할 수 있습니다.

조직이 최고조에 달했을 때를 보면 여기에서 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 여기에서 인원이 크게 증가한 이 지역은 조직이 성장하는 기간이었기 때문에 더 많은 직원이 필요했을 가능성이 있습니다.

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결론

이 직원 이직률 계산은 특히 이러한 유형의 작업을 수행하는 경우 놀라운 통찰력을 제공할 것입니다. 시간 경과에 따른 직원 수만 표시하는 것이 아닙니다. 또한 조직의 성장 또는 쇠퇴를 확인하는 좋은 방법이 될 수도 있습니다.

이것이 작동하려면 모델에서 비활성 관계를 갖는 것이 중요하다는 점을 기억하십시오. 거기에서 이 계산을 마스터하는 것은 충분히 쉬울 것입니다.

모두 제일 좋다,