HR Data Analysis - PowerBI
تفاصيل العمل
مراحل تنفيذ االمشروع
?️ المرحلة الأولى: هندسة البيانات وجودتها
ETL & Data Cleaning Preparation
التحدي الحقيقي ماكنش في التحليل التحدي كان في ترويض البيانات نفسه
النتيجة:
تطبيق Strict Type Casting لضمان دقة الحسابات
الوصول إلى 100% Column Quality
توحيد المعايير (Standardization)
إنشاء جدول زمني موحد يدعم تحليلات
(MoM & YTD)
?️ المرحلة الثانية: النمذجة المتقدمة
Advanced Data Modeling
علشان نحقق:
أعلى أداء ممكن (Performance Optimization)
مبدأ Single Source of Truth – SSOT
اللي اتعمل:
تصميم Star Schema Architecture قوية
مركزها Performance Fact Table
التحدي الأكبر:
التعامل مع Role-Playing Dimensions
الخاصة بأربع مقاييس مختلفة للرضا.
الحل الذكي:
استخدام Reference Table Strategy
استيراد جدول الرضا كـ Reference
إنشاء Active Relationships
تفلتر كل مقياس بشكل مستقل
من غير التأثير على الأداء.
? المرحلة الثالثة: هندسة الميزات
Feature Engineering & Advanced DAX
إحنا ما اكتفيناش بالبيانات الموجودة،
إحنا خلقنا ذكاء جديد باستخدام DAX متقدم:
أهم النقاط:
Real Promotion Logic
خوارزمية تفرق بين التعيينات الجديدة والترقيات الحقيقية
وتعالج مشكلة القيم الصفرية المضللة.
Attrition Classifier
عمود ذكي يصنف أسباب المغادرة:
(Burnout – Salary Churn – Involuntary)
Context Transition Handling
لحساب Lifetime Averages للموظفين
ودمجها بدقة مع البيانات التاريخية.
? المرحلة الرابعة: القصة اللي ورا البيانات
Strategic Visualization
اعتمدنا أسلوب
Question-Driven Analysis
تم بناء 6 Dashboards استراتيجية،
كل واحدة بتجاوب على Hero Question واضحة:
1️⃣ Organizational Health & Overview
نظرة شاملة على النبض التشغيلي للمؤسسة.
2️⃣ Payroll & Equity
تحليل عدالة الأجور والفجوات
(Gender & Ethnicity Pay Gap)
3️⃣ Performance Matrix
تحليل الفجوة بين تقييم الموظف لنفسه
وتقييم المدير (Self vs. Manager Gap)
4️⃣ Workforce Dynamics
تحليل التنوع، الهرم السكاني، وتكدس الترقيات.
5️⃣ Well-being & Culture
قياس تأثير العلاقة مع المدير
على الاحتراق الوظيفي.
6️⃣ Attrition Analysis
تحديد مخاطر التسرب
وتحليل Danger Zones في رحلة الموظف.