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Estoy tratando de hacer una línea de tendencia para la rotación, donde el cálculo es Total leavers en la semana / Promedio de personal semanal en la preceeding 52 semanas.
He logrado que funcione usando una ventana fija de 52 semanas a la semana actual, pero no puedo averiguar cómo hacerlo dinámico a la semana que se informa para:
Volumen de negocios: DIVIDE(COUNTROWS('leavers'),CALCULATE(COUNTROWS('employees'),FILTER(ALL(weeklist),'weeklist'[Offset to Current week] > ?52)) / 52)
Tengo 3 mesas;
weeklist (Un calendario, que enumera todas las semanas y su desplazamiento hasta ahora)
Semana | Desplazamiento a la semana actual |
2020Wk01 | -15 |
2020Wk02 | -14 |
izculadores (enumera los que abandonan y la semana que dejaron):
Empleado No | Semana izquierda (columna Unida a semana de la tabla weeklist) |
101 | 2020Wk02 |
102 | 2020Wk04 |
empleados (enumera todos los empleados activos para cada semana):
Empleado | Semana (columna Unida a la semana de la tabla weeklist) | Nota |
101 | 2020Wk01 | |
102 | 2020Wk01 | |
103 | 2020Wk01 | |
102 | 2020Wk02 | |
103 | 2020Wk02 | |
104 | 2020Wk03 | Nuevo Starter |
103 | 2020Wk04 | |
104 | 2020Wk04 |
Obviamente es difícil demostrar 52 semanas de historia de las tablas en un ejemplo de estructura rápida, pero espero que tenga la idea!
Así que lo que estoy tratando de hacer en DAX que hace lo mismo que arriba, pero en lugar de retroceder dentro de 52 semanas, se remonta a 52 semanas de la semana que se informa para - por lo que la presentación de informes para la semana 2020Wk02 vería que se compensa por -14 a partir de ahora y luego devolver el número de empleados promedio entre las semanas 2019Wk03 y 2020Wk02 (el rango de compensación es de -65 a -14) y para la semana 2020Wk03 devolvería el promedio entre 2019Wk04 y 20203 así sucesivamente.
Realmente estoy luchando para hacer esta dinámica para que pueda pop en un gráfico de tendencias y siempre mirará el desplazamiento relativo de 52 semanas. La ayuda sería muy apreciada.
Solved! Go to Solution.
Hola @damouk ,
De acuerdo con sus tablas de muestra, por favor refiérase a la siguiente medida:
Turnover =
VAR a =
COUNTROWS ( leavers )
VAR b =
CALCULATE (
COUNTROWS ( employees ),
FILTER (
ALL ( employees ),
RELATED ( weeklist[Offset to Current week] )
>= MAX ( weeklist[Offset to Current week] ) - 52
&& RELATED ( weeklist[Offset to Current week] )
< MAX ( weeklist[Offset to Current week] )
)
) / 52
RETURN
DIVIDE ( a, b )
Si este post ayuda,entonces por favor considere Aceptarlo como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.
Saludos
Dedmon Dai
Consulte mi blog para empleados activos/actuales: https://community.powerbi.com/t5/Community-Blog/HR-Analytics-Active-Employee-Hire-and-Termination-tr...
archivo :https://www.dropbox.com/s/excoqikgpyz5zvk/Current_employee.pbix?dl=0
Cómo lidiar con las semanas usando el rango : https://www.dropbox.com/s/d9898a48e76wmvl/sales_analytics_weekWise.pbix?dl=0
A ver si esto puede ayudar. ¿Sus datos no tienen fecha?
@amitchandak sin fechas, solo el desplazamiento semanal como se ha demostrado, todos los datos son una instantánea semanal. Veré si puedo reutilizar lo que has vinculado. Gracias.
@damouk, Pruebe con el rango de la semana. ¿Los datos de muestra que proporciona son los mejores que podemos usar?
@amitchandak los datos de muestra era sólo para dar una indicación del diseño, obviamente para hacer un balanceo 52 semanas para la última tendencia de 52 semanas, 104 semanas de historia sería necesaria. ¿Debo cargar datos de muestra? ¿Cuál es la mejor manera de hacer eso? ¿Un archivo PBIX?
Hola @damouk ,
De acuerdo con sus tablas de muestra, por favor refiérase a la siguiente medida:
Turnover =
VAR a =
COUNTROWS ( leavers )
VAR b =
CALCULATE (
COUNTROWS ( employees ),
FILTER (
ALL ( employees ),
RELATED ( weeklist[Offset to Current week] )
>= MAX ( weeklist[Offset to Current week] ) - 52
&& RELATED ( weeklist[Offset to Current week] )
< MAX ( weeklist[Offset to Current week] )
)
) / 52
RETURN
DIVIDE ( a, b )
Si este post ayuda,entonces por favor considere Aceptarlo como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.
Saludos
Dedmon Dai
@damouk , después de eliminar la información sensorial cargarlo en una unidad o dropbox y compartir el enlace aquí o PM me
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