部門別給与分析ダッシュボード

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部門別給与分析ダッシュボード

部門別給与分析ダッシュボード

本リポジトリは、Celebal TechnologiesのSQLインターンシップ最終課題として作成された、StreamlitとPower BIを用いた部門別給与分析のダッシュボードです。従業員と部門の給与データを可視化し、平均給与が全体平均を上回る部門を強調表示することで、給与分布の傾向や課題を簡単に把握できます。Pythonベースで開発されており、データの生表示からグラフ化まで幅広く対応しています。

https://github.com/Krish1712204/Department_Salary_Analysis_

概要

Department_Salary_Analysis_は、企業の部門別給与データを分析・可視化するためのダッシュボードプロジェクトです。SQLインターンの課題として作成され、PythonのStreamlitフレームワークを活用してインタラクティブなUIを構築。従業員データと部門データの生データ表示、部門ごとの平均給与の算出と全社平均との比較、さらにPower BIを用いた多彩なグラフ表示機能を備えています。これにより、管理者や経営者はどの部門が給与水準で突出しているかを一目で把握可能。データドリブンな人事戦略策定に役立つツールです。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 6
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 6
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • Streamlitを用いたインタラクティブなWebダッシュボード
  • 部門ごとの平均給与と全体平均給与の比較機能
  • 生データテーブルの表示により詳細なデータ確認が可能
  • Power BIを活用した多様なグラフによる視覚的分析サポート

技術的なポイント

本プロジェクトはPythonのStreamlitを中心に構築されており、ユーザーが手軽に操作できるWebベースのダッシュボードを実現しています。Streamlitの特徴であるコードの簡潔さとリアルタイム反映性能を活かし、給与データのロードから集計、グラフ描画までをシームレスに行います。具体的には、社員データと部門データをPandasで読み込み、部門ごとの平均給与を計算。さらに全体平均給与と比較し、平均を上回る部門をハイライト表示するロジックを実装しています。

また、Power BI用のDashboardディレクトリを用意し、さらに高度なビジュアライゼーションも可能にしています。これは企業のデータ分析担当者がより詳細な分析やプレゼンテーションに活用できるよう配慮された構成です。データはSQLから取得したものを前提とし、Pythonでのデータ前処理やStreamlit上での可視化に重点を置いているため、SQLスキルとPythonスキルの両方を活用した実践的な分析プロジェクトとしての価値も高い点が特徴です。

ユーザーインターフェースは生データテーブルの表示から始まり、部門別の平均給与を棒グラフで比較表示。インターラクティブなUIにより、ユーザーは特定部門の給与傾向を直感的に把握可能です。コードベースはシンプルで拡張性もあり、他の人事データや給与項目の追加も容易に行えます。これにより、企業のニーズに応じたカスタマイズが可能な柔軟な構造となっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • PowerBI Dashboard: Power BI用のダッシュボード関連ファイルを格納するディレクトリ
  • Preview: プロジェクトのプレビューやサンプル画面を格納
  • README.md: プロジェクト概要や使用方法の説明ファイル
  • pycache: Pythonのキャッシュファイルを格納するディレクトリ
  • app.py: Streamlitアプリのメインコードファイル

その他：

  • データファイル（CSV等）や補助的なPythonスクリプトも含まれており、データの読み込み・前処理から可視化まで一連の処理が完結しています。

まとめ

StreamlitとPower BIを連携し、部門別給与分析を簡単かつ効果的に行う実践的なツール。

リポジトリ情報：