九数云——几分钟搞定考勤数据分析表！

面对新的统计需求，很多人会一下变懵，不知如何办。如果涉及的统计有一千多行数据，那更加束手无策了！今天通过考勤统计数据分析表实例分享面对新统计需求的解决方法：简化数据、找数据规律、做辅助列。任何复杂的统计，只要采取这样的方法，大多几分钟就会搞定！

01.处理数据

拿到数据的第一步，我们需要对原始数据进行处理，数据分析。新建分析主题 ，上传下载的示例数据「考勤数据」，添加数据默认勾选所有字段。

分析打卡数据

1）添加分组汇总，求出用户每天打卡的最早时间和最晚时间。如下图所示：

最早时间对应员工的上班时间，最晚时间对应员工的下班时间

2）过滤出非公休非请假的数据，即「状态」字段为空时的数据，这部分数据中用户应该正常打卡，我们将其过滤出来以便对他们的打卡数据进行分析。如下图所示：

3）新建一个字段「迟到判断时间」，在李明明的公司中，晚于 9:30 到公司就算迟到。所以我们新建一个 9:30 的字段用于判断。如下图所示：

4）对考勤时间进行比较判断。当工作时长小于六小时时，判断为缺勤；当上班时间大于 9:30 时，判断为迟到：其余判断为「全勤」。操作如下图所示：

5）隐藏两个我们之后不需要的字段。如下图所示，在字段设置中取消勾选即可。

6）保存并更新该数据集

02 汇总考勤数据

1）在该分析主题下再添加下载的示例数据「考勤数据」，并重命名为「考勤汇总」，操作如下图所示：

2）添加分组汇总，求出用户每天打卡的最早时间和最晚时间。如下图所示：

3）过滤出所有请假的数据（注意不选择公休数据）。如下图所示：

4）将请假的数据和 2.1.1 节正常打卡的数据合并到一张表中，进行上下合并，将「状态」与「考勤结果」合并到一列中，如下图所示：

5）计算工作时长。使用函数 DATESUBDATE 计算「最晚时间」和「最早时间」的时间差。如下图所示：

6）保存并更新该数据集

03.创建分析组件

使用 2.1.2 节创建的「考勤汇总」制作组件，拖入「部门、上班时长」字段，并对上班时长求平均。如下图，展示每个部门每个人的平均工作时长，可以直观查看各个部门的工作量强度情况。

另外还可以继续分析各个部门的「迟到情况、请假情况、缺勤情况」等，方便了解更详细的考勤情况。帮助人事了解部门的考勤管理情况。

这样就可以轻松完成考勤数据分析啦！

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