Michael's notes

 在HR資料處理中，其中一個關鍵便是出勤資料了。，通常完整的資料除了上班打卡時間 / 下班打卡時間以外，通常還需要一個欄位，將打卡的時間歸類於幾月幾號的工時， 例如: 2022/10/28 23:00上班 / 2022/10/29 09:00下班，而歸屬日期為10/28 但現實也不免為碰到不完整的資料無法進行判別，因此需要透過打卡時間或者班別來推斷日期，於是便於其中一個打卡時間萃取日期出來，然後應用as.Date()轉換就完成萃取。 但我們都沒想到的是，單純的使用as.Date( ) 卻會因為系統時差轉換而和我們心中的理想日期有所誤差。 as.Date("yyyy-mm-dd hh:mm:ss",tz = Sys.timezone()) 因此我們需要tz 函數來執行細節設定好讓我們確認時間能夠和預期相符。 在此直接列出使用範例： CHECK <- Time %>% mutate(as_date = as.Date(PUNCH_TIME), as_date_Taiwan = as.Date( PUNCH_TIME ,tz = "Asia/Taipei"), #台灣 as_date_Kolkata = as.Date( PUNCH_TIME ,tz = "Asia/Kolkata"), #印度 DIFF = ifelse((as_date!=as_date_Taiwan| as_date!=as_date_Kolkata| as_date_Taiwan!=as_date_Kolkata),1,0)) %>% filter(DIFF ==1) CHECK %<>% filter(as_date_Taiwan != as_date_Kolkata) CHECK_INDIA %<>% select( PUNCH_TIME , as_date,as_date_Taiwan,as_date_Kolkata) 印度時間早台灣2.5小時，因此投一筆資料會直接將日期轉換為2022-09-01而非我們預想...

   萬年沒更新，終於又抓到一點時間來分享，目前仍在HR單位底下擔任推動數位轉型的小小螺絲釘，開發看板給予高級主管進行決策參考，Power BI便是工作場域中，不可或缺的重要腳色了，網路上的大神比比皆是，無論是DAX語法應用或者Power Query的應用網路上有許許多多的資源在此也不賣弄大刀，但相對少數提到的Error是HRESULT 0x80040e4e， 這Error是工程師的惡夢，每每碰到總讓人措手不及，資料排程沒有任何更動卻又殺得你措手不及，像班上的惡霸，讓你一整天都無法心安理得開會、研究，但隨著筆者經驗累積，也慢慢有其應對之道了，還請看下去~ 如圖所示，BI工程師碰到這問題時常抱頭不知如何是好： 多數開發人員看到這種類型的result，又看到ODBC會以為是資料渠道出現問題，但事實上卻並非如此，但多方探究之後其實是因為欄位性質異動原因： 欄位文字格式變動: Encoding 變動(UTF-8~Big5) 欄位本身格式變動: 由日期變成Binary 二元 ，本次Error即是因為某張表的日期格式因為資料變為空集合，導致欄位變成binary 綜合前兩項變動，導致表間關聯出問題，請參考: https://www.youtube.com/watch?v=iVY1GkiYs-U&ab_channel=JessieWang 建議解決方向如下: 回想最近一次的更新做的更動有哪些? 是否新增某些資料集? 將新增的資料集刪除後再行更新會否成功? 如果前兩個順利了，就表示error導因於近期更新的資料集，再去擒賊頭確認資料源頭即可。 這次避免空集合的資料源頭被誤判，做了兩項處理: if {nrow(dataframe) == 0} {dataframe[1,1] < - “XXXX”} 空集合賦值 將Excel檔改為CSV檔，Power Query會預判Excel的資料格式，CSV則不會，故作此調整 以上，解決噩夢了嗎?哈哈