Как использовать Tableau Prep для объединения данных на разных уровнях

Использование Tableau Prep вместе с Tableau Desktop позволяет комплексно анализировать данные, начиная с обработки данных и заканчивая разработкой аналитических дашбордов.

Например, Tableau Prep позволяет подготовить источник данных для анализа, даже если числитель и знаменатель формулы находятся в разных агрегациях. Методы «скаффолдинга» и джойна, описанные в этой статье, будут полезны, если вам нужно объединить источники данных на разных уровнях для последующего анализа.

Использование Tableau Prep для анализа потенциала сотрудников и его использования

После прочтения статьи вы сможете создать поток в Tableau Prep, который объединяет данные расписания на почасовом уровне и данные о производительности на уровне периода оплаты. Этот скрин также будет полезным, чтобы увидеть, какие шаги Tableau Prep (Input, Join, Clean, Aggregate, Output) необходимы для подготовки данных на разных уровнях агрегирования.

Общей бизнес-потребностью является анализ использования времени сотрудников. Работодатели хотят знать, как часто их сотрудники работают и как это соотносится с количеством часов, которые у них есть. В большинстве случаев для этого понадобятся два основных источника данных.

1. Timesheet

Табели учета рабочего времени. Табель учета рабочего времени предназначен для внесения сведений о фактически отработанном сотрудниками организаций времени.

Таблица включает следующие столбцы: Employee (фамилия сотрудника), Date (дата), Clock_in (время прихода), Clock_out (время ухода)

2. Hours Wanted

Рабочие часы каждого сотрудника (по периоду оплаты). Таблица включает следующие столбцы: Employee (фамилия сотрудника), Pay Period (платежный период), Hours Wanted (рабочие часы)

Основная проблема с этими данными заключается в том, что данные табеля учета рабочего времени и данные о рабочих часах находятся на двух разных уровнях. Табель учета рабочего времени заполняется ежедневно, а рабочие часы — по периодам оплаты. Поскольку эти источники данных находятся на двух разных уровнях, для начала нужно выяснить, какие дни относятся к каждому платежному периоду.

Чтобы учесть два разных уровня дат, необходимо создать третий источник данных.

3. Calendar Scaffold

Таблица включает следующие столбцы: Date (дата), Pay Period (платежный период)

Работа в Tableau Prep

Откройте Tableau Prep и выполните два шага ввода, чтобы подключить источники данных Timesheet и Calendar Scaffold. Затем используйте шаг «join», чтобы объединить источники данных по полю Date.

Это объединение внесет номера платежного периода в данные табеля учета рабочего времени.

Необходимо выполнить настройку даты и времени, для этого нужно создать вычисляемое поле. Пока что поле даты, clock_in и clock_out находятся в отдельных столбцах.

Создайте два столбца даты и времени, чтобы рассчитать количество часов, отработанных в каждый день (Clock In Date/Time and Clock Out Date/Time). Вот как выглядит вычисляемое поле Clock In Date/Time; вам также необходимо выполнить этот шаг для столбца [clock_out].

DATETIME (STR([Date])+ “ “ + [clock_in])

DATETIME (STR([Date])+ “ “ + [clock_out])

Затем создайте вычисляемое поле, которое вычисляет количество часов между вновь созданными полями «Clock In Date/Time» и «Clock Out Date/Time».

DATETIME (‘minute’, [Clock In Date/Time], [Clock Out Date/Time])/60

Очистите все лишние поля.

Поскольку источники данных находятся на двух разных уровнях детализации, необходимо выполнить некоторую агрегацию, чтобы расписание и рабочие часы были согласованы. В этом случае выполните агрегирование до уровня платежного периода (самого высокого уровня в данных), добавив шаг агрегирования в Tableau Prep.

Когда данные табеля рабочего времени находятся на уровне периода оплаты, вы можете присоединить их к источнику данных «Hours Wanted» по периодам оплаты и сотрудникам.

В качестве последнего шага очистите все лишние поля, которые не нужны, и используйте шаг вывода для экспорта данных. Осталось только визуализировать объединенные данные в Tableau!

Источник: https://playfairdata.com