BDP 手把手教你讓老板對你刮目相看的“升職寶典”，學會【出差租房分析】就能為公司省下巨額差旅費，成為BOSS眼前紅人！

1、該分析適合哪些崗位

采購、企業管理、人力行政、財務人員等負責為公司做項目預算、成本核算或需要計算差旅費用等相關崗位。

2、實際案例分析

公司里很多員工需要定期去某個城市出差，每次都是住酒店，帶來了很大一筆花銷。老板希望通過分析出差人數來決定是否有必要在那個城市長期租房子。

現在我們就跟大家分享一下，如何通過BDP來進行這個分析：

案例數據：

已收集到的出差數據為2017年每個員工每一次出差記錄，包含“員工姓名”，“出差開始日期”，“出差結束日期”。為了簡化，我們假設員工住酒店每人每天花費200元，租房的話每人每天花費100元，且酒店和租房的每間房只能住1個人。酒店可以每天決定是否入住，而租房必須整租一年。

核心思路：

1、先通過原始數據得到“這一年每天有多少員工在住酒店”。

2、然后建立規劃模型找到最合適的租房數量。（租的太少，會依然有大量的酒店費用；租的太多，很多時候房間是浪費的）

一、每天到底有多少員工在住酒店？

我們用每一天的日期數據去跟所有出差記錄的開始和結束日期比較。那么怎么拿每天跟出差記錄去比對呢？

step1、創建一個日期軸數據表

暫時BDP還沒法實現這步，我是用excel直接拉出2017年的每一天的，創建好后導入BDP。

step2、添加相同字段進行對比

只需要在兩張表的每行都添加一個一模一樣的數值即可，我們可以設字段值為“X”。

注：BDP為了避免嚴重的數據膨脹，會不允許完全相同的兩列進行關聯，因此我們可以在excel里手動給日期軸數據表添加這個一樣的數值字段（即X），而在出差表中用計算字段添加這樣的一列。完成這一步后，日期軸工作表左關聯出差記錄表，得到了對比表。

step3、判斷出差記錄并計算出差人數

日期軸上的每一天是否在出差開始和結束日期之間，如果是的話這條記錄就有用，我們可以記為1（表示出差），否則記為0（表示未出差）。我們可以新建一個計算字段“有效記錄”，使用day_diff函數實現這個邏輯并返回結果。

下面只要用這張表做一個簡單的聚合表，日期軸字段作為維度，有效記錄的數值進行求和作為數值，就得到了每天出差人數的結果數據了。注意這個表的數據量應該是365條，每天一條。

step4、通過可視化直觀展示出差人數

畫個簡單的折線圖直觀感受一下這一年中每天有多少同事在外奔波：最多的時候有40多人在外出差，全年平均每天出差人數為23。

二、合理確定租房的策略

假設員工住酒店每人每天花費200元，租房的話每人每天花費100元。

step1、添加兩個新字段

下面我們就需要計算出能省下的錢=(新方案租房花費+新方案酒店花費)-原來的整體酒店花費。

step2、計算最省錢方案的租房數量

最理想的方式是能畫出一張圖，橫坐標是租房的房間數量，縱坐標是最終省下的錢。按照這個方案，我們就需要一份“房間數量范圍”的數據。

（1）創建關聯輔助字段

在excel建立一列1-50的表，導入BDP。因為需要一一代入，因此我們再次在兩張表中分別創建上面用過的關聯輔助字段，這次可以用個不同的：“y”（依然要注意使用excel添加數值表的關聯輔助字段，否則會不允許合表）。

（2）多表關聯

每日出差人數表左關聯租房房間數量表，也就是第一張表中的每一天都關聯到第二張表50個值。

（3）使用公式

新方案的酒店房間數量為（每日出差人數-租房房間數量），但這里有重要條件：如果每日出差人數小于租房房間數量，需要的酒店房間數為0而不是負數。

然后我們可以計算出新方案的總費用

以及老方案的酒店總費用

最終得到總費用節約量

step3、可視化展示確定最終結論

綜合該公司為期一年的出差人數記錄，得到如下結論：

結論一、當租房數量為24間，可以達到了成本節約的最大值：556,600元。

結論二、當租房數量為24間，比原來的純酒店方案節約了1/3的費用！

當然了，實際場景會比這個分析案例更復雜：

1、出差地點可能會有很多城市，酒店房間和租的房間都有可能住多人，影響因素有很多，所以都需要考慮。

2、該分析只針對歷史數據，但實際會根據業務增長趨勢來預估未來，那就需要使用BDP的時序預測或企業版的機器學習參與分析模型。

學會了這個技能之后，只需給老板呈現一張美美的圖表，并告知他能省下幾十萬的出差旅費，相信你一定能讓老板刮目相看，升職加薪神馬的，那都不是事！

附上體驗網址：BDP個人版