...
配置大体步骤：
配置步骤
本节以下图所示做一个常规的统计分析表
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|---|---|---|---|---|
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新建报表
1. 报表平台中点击新增-新建报表
报表类别请选择分析报表、按要求填入必要的基本信息
2. 点击上传模版
将excel表样上传到系统中
点击过滤设置
点击过滤设置、添加报表过滤条件
数据源设置
制作前分析：
此报表规则：
配置数据块1
1.设置-数据源-新增数据块1-列表取数定义-模型类型 选择自定义
因为第1个数据块是获取当前部门下人员明细信息、掉的是hcm.model.list接口、因此取数类型选择：列表
标识和名称是块的唯一识别、自行定义即可、这我们定义成emp_list
...
明细分页、
统计一般不分页
...
2. 点击自定义模型-切换参数-点击新增模型参数
配置数据块1的模型参数、将接口里面2021-04-29日期换成传进来date_、13567318换成depart_id，所以新加了两个参数给这个数据块1。
3. 切换模型-点击新增
按照明细表和汇总表一样的配置方式、来配置数据块1的主模型及过滤、配置关联模型及过滤。
4. 配置字段列表
配置好主模型及关联模型后、需要配置列表展示哪些字段，即新增显示字段、这里注意设置展示字段的标识要与excel标识保持一致。
以年龄为例：标识emp_age_count、那么上传模版时excel中单元格标识也得emp_age_count才能展示出来
5. 设置过滤条件
将外层过滤与此数据块参数进行绑定
6.预览
此时数据块1配置完成、配置无误的话、点击预览出现以下数据内容
配置数据块2
1.设置-数据源-新增数据块2-列表取数定义-模型类型 选择自定义
2. 点击自定义模型-切换参数-点击新增模型参数
需要将"employee_id":["人员id1","人员id2","人员id3"] 替换模型参数、即增加employee_ids人员清单这个参数
3. 切换模型-点击新增
按照明细表和汇总表一样的配置方式、来配置数据块2的主模型及过滤、无关联模型无需配置关联模型、主模型过滤为人员id包含employee_ids
4. 配置字段列表
配置列表字段、将拼接的学历、专业、学校三个字段配置出来、且字段标识与excel标识中保持一致。注意⚠️：要把人员id字段配置出来、这个作为Excel公式关联两组数据块之间关联的媒介
5. 设置过滤条件
我们前面设置的模型参数employee_ids是依赖于第一个数据块的人员id列表
即我们调取公式：LIST_GET(emp_list,'emp_id')
emp_list为上一个数据块的标识、emp_id为当条的key值
示例：
...
这样我们通过配置这个公式在过滤条件中、就可以把数据块1的人员id输送给数据块2当模型参数
6.预览
配置excel公式
此模版用到了两个excel公式、还有很多其他公式我们后面会有详细介绍。
公式1: [list:emp_list:{emp_number}] [list:数据块名key:{数据块字段key}]
展开公式: 取到emp_list数据块中emp_number字段做纵向展开、一般有展开列的数据只配置一次[list:emp_list:{emp_number}]即可、编号如果配置了、那么姓名、岗位、性别等就不需要在配置、只配置字段key{emp_age_count}即可。
公式2:[VLOOKCUBE(edu_list,'employee_id:eq:{emp_id}',['edu_school','edu_specialty','edu_education'],'-')]
...
清华大学-自动化专业-本科
北京大学-软件专业-硕士
此报表规则：选择某个单位，展示这个单位的下一级单位或者部门里面的人员情况，我们需要至少2个数据源，两个数据源通过组织的origin_id相关联。
数据源一：展示某个单位下一级部门。
新建数据源，类型选择自定义，取数选择列表，字段设置origin_id 和名称，基于排序码做排序，是否分页为是，过滤条件是日期和部门
注意：如果你的项目用到了多级排序码，那么需要关联“DepartmentOrderNO”这个模型
元数据参数如下：
关联设置如下：
| 代码块 |
|---|
{
"key": "dept_list",
"data": {
"type": "list",
"field": [
{
"key": "origin_id",
"align": "right",
"field": [
"origin_id"
],
"label": "ORIGIN_ID",
"state": null,
"width": 100,
"format": null,
"object": null,
"is_blur": false,
"sequence": 10,
"data_type": "integer",
"fieldFunc": null
},
{
"key": "name",
"align": "left",
"field": [
"name"
],
"label": "名称",
"state": null,
"width": 250,
"format": null,
"object": null,
"is_blur": true,
"sequence": 20,
"data_type": "string",
"fieldFunc": null
}
]
},
"name": "组织",
"class": "list",
"sorts": [
{
"key": "orderno",
"type": "asc",
"label": "排序码"
}
],
"source": {
"meta": {
"model": "DepartmentHistory",
"relations": [],
"conditions": {
"enabled": 1,
"end_date": {
"gt": "=date_"
},
"org_type": {
"neq": 40
},
"parent_id": "=depart_id",
"begin_date": {
"lte": "=date_"
}
},
"relation_mode": null,
"static_filters": [
{
"key": "date_",
"label": "日期"
},
{
"key": "depart_id",
"label": "上级组织"
}
]
},
"type": "meta"
},
"page_count": true,
"filter_dict": {
"date_": "=CURR_DATE",
"depart_id": "=CURR_DEPARTMENT"
},
"total_include": false
} |
数据源二：基于此表需要的条件做分组。
注意点：1：基于人员做统计分析，主模型是JobInformation 内关联到：Employee，OrgPositionHistory，OrgDepartmentHistory，DepartmentHierarchy
2、系统的人员是在最末级部门，这里需要用到组织层级 DepartmentHierarchy 这个模型
3、因为要关联最高学历，防止出现某个人无学历信息的情况，这里的关联类型要选外连接。（内连接外连接相当于数据库的inner join和left join的区别）
4、第二个数据源的分页一定要选否。
数据源关联配置：
| 代码块 |
|---|
{
"key": "emp_count",
"data": {
"dim": [{
"dim": {
"field": "dept_level.l1_id"
},
"key": "dept_",
"align": "left",
"field": ["dept_level_l1_id_5", "name"],
"label": "二级部门",
"state": null,
"width": 160,
"format": null,
"object": "OrgDepartment",
"is_blur": false,
"sequence": 10,
"data_type": "integer",
"fieldFunc": null
}, {
"dim": {
"field": "employee_category_id"
},
"key": "category",
"align": "left",
"field": ["master_employee_category_id_b", "name"],
"label": "用工类型",
"state": null,
"width": 160,
"format": null,
"object": "EmployeeCategory",
"is_blur": false,
"sequence": 20,
"data_type": "integer",
"fieldFunc": null
}, {
"dim": {
"field": "employee.age_count"
},
"key": "employee_age_count",
"align": "right",
"field": ["employee_age_count"],
"label": "年龄",
"state": null,
"width": 100,
"format": null,
"object": null,
"is_blur": null,
"sequence": null,
"data_type": "integer",
"fieldFunc": null
}, {
"dim": {
"field": "edu.education"
},
"key": "edu_education",
"align": "left",
"field": ["edu_education"],
"label": "学历",
"refer": "common_basic_item_data.学历代码",
"state": null,
"width": 300,
"format": null,
"object": null,
"is_blur": false,
"sequence": 30,
"data_type": "string",
"fieldFunc": null
}, {
"dim": {
"field": "employee.gender"
},
"key": "employee_gender",
"align": "left",
"field": ["employee_gender"],
"label": "性别",
"refer": "common_basic_item_data.性别",
"state": null,
"width": 300,
"format": null,
"object": null,
"is_blur": false,
"sequence": null,
"data_type": "string",
"fieldFunc": null
}],
"aggr": [{
"key": "count",
"aggr": {
"ag": "count",
"field": "employee_id"
},
"align": "left",
"field": ["master_employee_id_dvli"],
"label": "员工",
"state": null,
"width": 160,
"format": null,
"object": "Employee",
"is_blur": true,
"sequence": 10,
"data_type": "integer",
"fieldFunc": null
}],
"type": "aggr"
},
"name": "全员用工类型",
"class": "list",
"source": {
"meta": {
"model": "JobInformation",
"relations": [{
"key": "employee",
"name": "人员基础信息",
"model": "Employee",
"filter": {
"employee.id": ":employee_id"
}
}, {
"key": "position",
"name": "岗位信息",
"type": "outer",
"model": "OrgPositionHistory",
"filter": {
"position.end_date": {
"gt": "=date_"
},
"position.origin_id": ":position_id",
"position.begin_date": {
"lte": "=date_"
}
}
}, {
"key": "department",
"name": "部门信息",
"type": "outer",
"model": "OrgDepartmentHistory",
"filter": {
"department.end_date": {
"gt": "=date_"
},
"department.origin_id": ":position.parent_id",
"department.begin_date": {
"lte": "=date_"
}
}
}, {
"key": "dept_level",
"name": "组织层级",
"type": "inner",
"model": "DepartmentHierarchy",
"filter": {
"dept_level.l0_id": "=depart_id",
"dept_level.end_date": {
"gt": "=date_"
},
"dept_level.begin_date": {
"lte": "=date_"
},
"dept_level.department_id": ":department.origin_id"
},
"field_context": {
"date_": "=date_",
"root_id": "=depart_id",
"is_relative_level": true
}
}, {
"key": "edu",
"name": "教育",
"type": "outer",
"model": "EmployeeEducation",
"filter": {
"edu.is_highest": "1",
"edu.employee_id": ":employee_id"
},
"field_context": {
"is_relative_level": false
}
}],
"conditions": {
"on_job": 1,
"end_date": {
"gt": "=date_"
},
"begin_date": {
"lte": "=date_"
},
"position_type": 1
},
"relation_mode": null,
"static_filters": [{
"key": "date_",
"label": "日期"
}, {
"key": "depart_id",
"label": "上级组织"
}]
},
"type": "meta"
},
"page_count": false,
"filter_dict": {
"date_": "=CURR_DATE",
"depart_id": "=CURR_DEPARTMENT"
},
"total_include": false
} |
配置excel公式
此模版用到了两个excel公式、还有很多其他公式我们后面会有详细介绍。
公式一：部门名称，基于“dept_list”的name 向下扩展。（HCM 只支持向下扩展）
[list:dept_list:{name}]
公式二：emp_count 是人员分析模型的标识，两个模型基于dept_ 和 origin_id 两个字段关联，其中origin_id 来源于dept_list 所以要加{}。
注意：这里的”count”是人数的字段名，不是计数的意思，多个条件用;区分。
人员总数：[VLOOKSTAT(emp_count,'dept_:eq:{origin_id}','sum','count',default='0')] 这里只需要将部门作为关联条件
性别：[VLOOKSTAT(emp_count,'dept_:eq:{origin_id};employee_gender:eq:男','sum','count',default='0')] 通过employee_gender:eq:男 过滤男性
用工类型：[VLOOKSTAT(emp_count,'dept_:eq:{origin_id};category:in:1717','sum','count',default='0')] 通过category:in:1717 过滤劳动合同制的人员，这里1717 是该用工类型的ID
本科以上：[VLOOKSTAT(emp_count,'dept_:eq:{origin_id};edu_education:in:本科-硕士研究生-博士研究生','sum','count',default='0')] 通过edu_education:in:本科-硕士研究生-博士研究生 多个条件通过- 关联
35岁以下：[VLOOKSTAT(emp_count,'dept_:eq:{origin_id};employee_age_count:lte:35','sum','count',default='0')] 通过lte 获取年龄小于35的人员
公式三：合计公式，意思是汇总 B5这个指定单元格和(0,-1)这个动态单元格的和
[RANGE_SUM('B5',(0,-1))]
报表标题公式:[DEPART_NAME(CURR_DEPARTMENT)+"统计分析表"]
注意：DEPART_NAME 可以获取 CURR_DEPARTMENT 的部门名称
拼接公式: edu_list数据块中employee_id字段等于emp_list中emp_id字段的数据做拼接、拼接字段是edu_school和edu_specialty和edu_education。拼接方式是'-'拼接
点击计算、完成此报表制作
常见的分析报表公式
VLOOKUP：常用于直接查找。
...
CELL:获取指定坐标的值，常用于分析报表里的计算，通过CELL获取部分单元格的值之后相加减。
RANGE_SUM：合计
常用报表的小技巧
一、单个报表设置默认显示行
报表->设计->高级设置->
configs:{
"paging_config":
{ "default_page_size":10 }
}
二、有些模型的字段在选择报表字段的时候选不到
找到模型最底层元数据，修改is_logic 属性为true
三、公式的计算顺序
相关地址：https://mingcloud.hcmcloud.com/#/flex_report?report=emp01