Advanced HR Data Modeling & Analytics Dashboard

Power BI | Modélisation en Star Schema | Headcount • Retention • Turnover

📋 Contexte du Projet

Ce projet présente une analyse RH avancée pour une entreprise américaine.
À partir de deux fichiers CSV bruts (people_employment.csv et people_data.csv), j’ai conçu une modélisation en étoile (Star Schema) complète avec une table de faits et 9 tables de dimensions.

Le dashboard interactif permet de suivre en temps réel :

• Le Headcount (effectif)
• La Retention des employés
• Le Turnover et les départs (volontaires / involontaires)

🎯 Objectifs

• Transformer deux fichiers plats en un modèle de données propre et performant
• Créer un schéma en étoile professionnel (1 Fact + 9 Dimensions)
• Développer des mesures DAX avancées (Headcount, Retention %, Turnover %, etc.)
• Fournir des dashboards interactifs pour le suivi RH stratégique

🛠️ Données Sources

• people_employment.csv : Informations emploi (département, job level, salary, managers, term_date, term_reason…)
• people_data.csv : Informations démographiques (genre, race, éducation, statut marital…)

📊 Modélisation des Données (Star Schema)

1 Table de Faits :

• People Employment Prod (Fact Table)

9 Tables de Dimensions :

• CalendarDate (Dimension Temps)
• Demographic Dim
• Department Dim
• Education Dim
• Job Level Dim
• Location Dim
• Manager Dim
• Marital Dim
• Termination Dim

📈 Dashboards Développés

1. Headcount Dashboard

• Effectif total : 3 409 employés
• Répartition par département, ville, niveau hiérarchique et éducation
• Carte géographique des effectifs aux États-Unis
• Répartition On-site vs Remote

2. Retention Dashboard

• Taux de rétention global : 99.85 %
• Évolution de la rétention sur les années
• Taux de rétention par genre, département et niveau hiérarchique

3. Turnover Dashboard

• Taux de turnover global : 0.21 %
• Évolution du turnover par année
• Analyse des départs (Voluntary vs Involuntary)
• Raisons principales de départ (table + graphique)
• Liste détaillée des employés ayant quitté l’entreprise

🔑 Mesures DAX Principales

• Headcount (début/fin de période)
• Retention %
• Turnover %
• Retention Slope
• Salary Highlights
• Layoffs Count
• etc.

💡 Insights Clés

• L’effectif est fortement concentré dans quelques départements (Software, Sales, R&D…).
• Le taux de rétention est excellent (> 99.8 %), avec une légère baisse sur les dernières années.
• Le turnover reste très bas, majoritairement volontaire.
• La majorité des employés sont au niveau Individual Contributor.
• Forte concentration géographique sur la côte ouest et est des États-Unis.

🔗 Fonctionnalités Avancées

• Modélisation Star Schema optimisée
• Mesures DAX complexes et commentées
• Utilisation de Bookmarks pour navigation fluide entre les 3 dashboards
• Carte géographique interactive
• Drill-through et Cross-report
• Mise en forme conditionnelle et visuels cohérents

---

Auteur : Hamza KHIAR
Date : Avril 2026
Outil : Power BI Desktop
Portfolio Data Analyst