Dashboard II

Documentación del Modelado

VARIABLES EN BASE DE DATOS ORIGINAL

VARIABLE ORIGINAL	TIPO VARIABLE	DESCRIPCIÓN
How old are you?	Texto	Edad del empleado. Botones de opción que describen rangos de edad.
What industry do you work in?	Texto	Tipo de industria en la que trabaja (educación, salud, ventas, etc.). Cuadros de chequeo con única respuesta y opción para escribir texto cuando aplique.
Job title	Texto	Cargo que ocupa el empleado. Campo de texto libre
If your job title needs additional context, please clarify here:	Texto	Apuntes adicionales relacionados con el cargo. Campo de texto libre
What is your annual salary? (You'll indicate the currency in a later question. If you are part-time or hourly, please enter an annualized equivalent -- what you would earn if you worked the job 40 hours a week, 52 weeks a year.)	Número	Salario anual del empleado, en caso de trabajar medio tiempo se debe estimar su salario como si fuera de tiempo completo. Campo de texto con validación numérica
How much additional monetary compensation do you get, if any (for example, bonuses or overtime in an average year)? Please only include monetary compensation here, not the value of benefits.	Número	Ingresos adicionales al sueldo como bonos, horas extras, comisiones, etc. Campo de texto con validación numérica
Please indicate the currency	Texto	Moneda en la que devenga su salario. Lista de opciones
If "Other," please indicate the currency here:	Texto	Otra moneda si aplica. Campo de texto libre
If your income needs additional context, please provide it here:	Texto	Apuntes adicionales relacionados con sus ingresos. Campo de texto libre
What country do you work in?	Texto	Pais en el que trabaja. Campo de texto libre
If you're in the U.S., what state do you work in?	Texto	Estado de USA si aplica. Cuadros de chequeo con varias respuestas posibles, cuando hay mas de un cuadro chequeado los datos se guardan separados por comas
What city do you work in?	Texto	Ciudad en la que trabaja. Campo de texto libre
How many years of professional work experience do you have overall?	Texto	Cuantos años de experiencia laboral tiene en total. Botones de opción que describen rangos de años
How many years of professional work experience do you have in your field?	Texto	Cuantos años de experiencia laboral tiene en el cargo actual. Botones de opción que describen rangos de años
What is your highest level of education completed?	Texto	Cual es su nivel de escolaridad. Lista de opciones
What is your gender?	Texto	Cual es su género. Botones de opción para seleccionar el género
What is your race? (Choose all that apply.)	Texto	Cuál es su raza. Cuadros de chequeo con varias respuestas posibles, cuando hay más de un cuadro chequeado, los datos se guardan separados por comas

VARIABLES DESPUÉS DEL MODELADO

VARIABLE MODELADA	TIPO VARIABLE	DESCRIPCIÓN	PROCEDIMIENTO
Edad	Texto	Rango de Edad al que pertenece el empleado	Cambio de Nombre
Industria - Sucia	Texto	Tipo de industria en la que trabaja	Cambio de Nombre
Cargo	Texto	Cargo que ocupa el empleado	Cambio de Nombre
Descripcion Cargo	Texto	Apuntes adicionales relacionados con el cargo	Cambio de Nombre
Salario Anual	Número	Salario anual del empleado, en caso de trabajar medio tiempo se debe estimar su salario como si fuera de tiempo completo	Cambio de Nombre
Bonos	Número	Ingresos adicionales al sueldo como bonos, horas extras, comisiones, etc.	Cambio de Nombre
Tipo Moneda	Texto	Moneda en la que devenga su salario	Cambio de Nombre
Otro Tipo Moneda	Texto	Otra moneda si aplica	Cambio de Nombre
Descripcion Ingreso	Texto	Apuntes adicionales relacionados con sus ingresos	Cambio de Nombre
Pais - Sucio	Texto	Pais en el que trabaja	Cambio de Nombre
Estado de USA	Texto	Estado de USA si aplica	Cambio de Nombre
Ciudad - Sucia	Texto	Ciudad en la que trabaja	Cambio de Nombre
Anios Experiencia Total	Texto	Cuantos años de experiencia laboral tiene en total	Cambio de Nombre
Anios Experiencia Campo Actual	Texto	Cuantos años de experiencia laboral tiene en el cargo actual	Cambio de Nombre
Nivel Escolaridad	Texto	Cual es su nivel de escolaridad	Cambio de Nombre
Genero	Texto	Cual es su género	Cambio de Nombre
Raza	Texto	Cuál es su raza	Cambio de Nombre
Industria	Texto	Datos de industrias limpiados	Las opciones de texto libre se cambian por la palabra "otra" para compactar el informe
Pais	Texto	datos de países limpiados	Se corrigieron los países mal escritos y se dejó el nombre estandarizado por la ISO 3166-1
Ciudad	Texto	datos de ciudades limpiados	Se homogenizaron las ciudades, dejando el nombre más corto en la base de datos
Salario Anual COP	Número	Salario anual de los empleados en pesos colombianos	El cálculo se hizo con base en la TRM del 12/02/2023 asociada a cada empleado
Compensaciones COP	Número	Bonos anuales de los empleados en pesos colombianos	El cálculo se hizo con base en la TRM del 12/02/2023 asociada a cada empleado
Salario Anual Total COP	Número	Salario anual más los bonos de los empleados en pesos colombianos	El cálculo se hizo sumando los campos "Salario Anual COP" y "Compensaciones COP"

DESCRIPCIÓN DEL MODELADO PASO A PASO

1. Se deben agregar al modelo 3 tablas dimensionales, las cuales tendrán una relación de uno a muchos con la tabla de hechos empleados. Las tablas son: INDUSTRIA, PAISES y TASAS.
   INDUSTRIA: tiene los nombres únicos de las industrias.
   PAISES: debe tener las columnas alpha2, alpha3, código, latitud, longitud y pais
   TASA: debe tener los campos descripcion, fecha, tipo moneda y TRM
2. Se limpian los datos de países y ciudades creando nuevas columnas con las siguientes funciones de power query respectivamente:
   FUNCIÓN PARA LIMPIAR PAÍSES:
   

   Pais = SWITCH( TRUE(),
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"america","us","usa","u.s.","united states of america","u.s.a.","u.s","united state","unites states","united stated","u.s.a","the united states","united sates", "unitedstates","united state of america","u. s.","united statea","isa","united status","unite states","the us","united sates of america", "usa tomorrow", "united statues","uss","united stateds","untied states","united states of american", "uniter statez", "hartford","united statesp","united y","unitied states", "usaa", "uniited states","united statss","united statws","uniteed states","san francisco","uniyes states","usa-- virgin islands","usat","california","united stares", "united states of americas", "united statees","united states is america","united states- puerto rico","united statew","united stattes", "united sttes","unitef stated","uniyed states","unted states","us of a","usab","usd","u.s>","u.sa","united states","u. s"},"United States",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"uk","england","scotland","u.k.","england, uk","wales","scotland, uk","great britain","united kingdom (england)","northern ireland","uk (england)","england, united kingdom", "northern ireland, united kingdom","uk, remote","britain","united kindom","england, gb", "united kingdom.","england, uk.","u.k","u.k. (northern england)", "wales (united kingdom)","uk (northern ireland)","united kingdomk","england/uk","englang","unites kingdom","wales (uk)","wales, uk"},"United Kingdom",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"the netherlands","nederland","nl"},"Netherlands",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"nz","new zealand aotearoa","aotearoa new zealand"},"New Zealand",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"canda","can","canad","canadá","csnada","canada and usa","canada, ottawa, ontario","canadw"},"Canada",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"i.s.","is"},"Iceland",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"brasil"},"Brazil",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"africa"},"Central African Republic",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"panamá"},"Panama",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"australian","australi"},"Australia",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"remote (philippines)"},"Philippines",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"czechia"},"Czech Republic",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"hong konh"},"Hong Kong",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"luxemburg"},"Luxembourg",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"italy (south)"},"Italy",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"mainland china"},"China",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"danmark"},"Denmark",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"cote d'ivoire"},"Côte d'Ivoire",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"the bahamas"},"Bahamas",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"jersey, channel islands"},"Jersey",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"u.a.","ua"},"Ukraine",
   LOWER(TRIM([Pais - Sucio])) IN {"méxico"},"Mexico",
   TRIM([Pais - Sucio])
   )

   FUNCIÓN PARA LIMPIAR CIUDADES:
   NOTA: Se anexa modelo de función, la cual no se hizo completa porque son mas de 4.000 ciudades y para efectos del dashboard no se utilizaría esta variable.

   Ciudad = SWITCH( TRUE(),
   LOWER(TRIM([Ciudad - Sucia])) IN {"aberdeen proving ground","aberdeenshire",""},"aberdeen",
   LOWER(TRIM([Ciudad - Sucia])) IN {"abington, pa","",""},"abington",
   LOWER(TRIM([Ciudad - Sucia])) IN {"adelaide, south australia","",""},"adelaide",
   LOWER(TRIM([Ciudad - Sucia])) IN {"akron, ohio","",""},"akron",
   LOWER(TRIM([Ciudad - Sucia])) IN {"albany-schenectady-troy metro area","albany, ny","albany region"},"albany",
   LOWER(TRIM([Ciudad - Sucia])) IN {"albuquerqur","",""},"albuquerque",
   LOWER(TRIM([Ciudad - Sucia])) IN {"aldie, va","",""},"aldie",
   LOWER(TRIM([Ciudad - Sucia])) IN {"alexandrira","alexandria, va","alexandria, la","alexandria va"},"alexandria",
   TRIM([Ciudad - Sucia])
   )

3. Función para la nueva variable industria:
   Industria = if(RELATED(INDUSTRIA[Industria]) = BLANK(),"Otra", RELATED(INDUSTRIA[Industria]))
4. Función para la nueva variable Salario Anual COP:
   Salario Anual COP = if([Otro Tipo Mooneda] = "COP", [Salario Anual],RELATED(TASAS[TRM]) * [Salario Anual])
5. Función para la nueva variable Compensaciones COP:
   Compensaciones COP = IF(EMPLEADO[Otro Tipo Mooneda] = "COP", EMPLEADO[Bonos], RELATED(TASAS[TRM]) * EMPLEADO[Bonos])
6. Función para la nueva variable Salario Anual Total COP:
   Salario Anual Total COP = [Salario Anual COP] + [Compensaciones COP]

Modelo Dimensional