背景
很多企业实行比较人性化的管理，员工进出公司以打卡为安全保证，而很多时候会出现员工离岗很长时间的问题。作为一种了解，企业通过打卡机的记录可以了解到一个员工离开工位的时长。例如：
对于任何一个员工：
- 每日第一次进入打卡记录为其上班时间；
- 每日最后一次离开打卡记录为其下班时间；
- 中间每对【离开-进入】的间隔为离岗时长。
那么打卡机会默认记录所有员工的打卡记录，问题来了，需要统计每个员工的离岗时长，如何操作。
不看不知道，一看吓一跳，离岗时长加起来吓死人：
打卡机的记录
打卡机按照如下格式进行记录：
该记录可以导出为Excel文件，接下来的分析就是基于Excel文件了。
难点分析
按照此前介绍的：PowerBI 企业级建模设计流程框架，我们先要明确关注的业务：
- 每个人每天的离岗时长（分钟数）
- 每个人每天的上班时间
- 每个人每天的下班时间
- 上班或下班可能存在尾随的情况使得配对不严格成立
尤其是第一项的分析，可以看出在考勤打卡机的记录里，某人某日的第一条记录是上班记录，从第二条开始才是离开记录；而最后一条是下班记录，并非离岗记录。而这里需要将【离岗-回岗】合理配对以计算离岗时长。
分治法：将原问题化解为有限的原子问题以及原子问题的重复，并先分类解决原子问题，再整体解决原问题。本案例将使用分治法策略来实现。——《算法导论》（忘了第几版了）
考察单日单人的情况
根据业务的描述，在这个案例中，存在一个非常复杂的数据准备过程，准备好的数据应该：
- 明确标明某人某日的上班时间
- 明确标明某人某日的下班时间
- 明确标明某人某日的离岗回岗时间
以便于使用度量值计算业务指标。
有了这个思路，也无法直接处理，因为根本无从下手，这时我们可以来缩小问题范围，例如：我们只考察一个人的某天的数据，如下：
为此，在PowerBI的查询编辑中，可以得到：
这个过程中存在一定的技巧：
- 新增一个索引列
- 对type进行透视
- 填充 离开 或 回来 的数据
- 判断类型并标识
- 去掉由于透视导致的重复
- 计算离开秒数
这里需要重点强调的是，用这种技巧的处理可以自动处理掉尾随未刷卡的情况，即若无上班打卡或下班打卡记录，则无相应记录。
在这里充分体现了PowerBI查询编辑的强大特性。对于 单人单日 的可以进行处理，那么对于多人多日的则可以利用这个原子处理进行进一步处理。
考察多日多人的情况
由于 单人单日 的情况已经得解，根据 分治法 的策略，现在的问题是如何将原问题化解为子问题并得以整合。不难看出，只需要将多人多日进行分组，每个分组则成为 单人单日 的原子问题。再使用上述方法处理即可，则有：
于是展开数据，即得到整合后的结果。
总结
本案例具有高度推广价值，任何企业基本都使用考勤打卡机，并都可以以Excel导出考勤记录，只不过对这些数据的处理并不简单直观，本案例给出PowerBI 数据准备 的示范，并可以直接移植在 Excel 中。如果是用 VBA 等方法处理，相信会更加复杂。最后感谢订阅会员提供此实际案例。
