考勤分析器:一个规则驱动的HR效率工具

一个使用 Python, Pandas, 和 Streamlit 构建的内部工具,用于自动化考勤数据分析,将手动处理时间减少90%以上。

  • 作者: Potter White
  • 日期: 2025年7月

项目概述

考勤分析器是一个为企业内部开发的效率工具,旨在解决复杂且耗时的员工考勤数据分析任务。该应用通过一个高度灵活、由规则驱动的引擎,将原始的Excel导出数据转化为清晰、可执行的分析报告,极大地提升了HR部门的工作流程效率。


功能演示

以下是一个简短的视频,演示了本应用的核心工作流程。

应用核心工作流程演示


核心功能与技术栈

  • 规则驱动引擎:所有逻辑由一个 rules.toml 文件控制。
  • 全面指标计算:计算出勤天数、加班、迟到等。
  • 双视图报告:生成“公开”和“详细”两种报告。
  • 技术栈Python, Pandas, Streamlit, TOML

核心算法设计 (V1.6)

作为本项目的架构师,我基于“出勤”、“缺勤”、“异常”三态单元模型和“出勤单元优先”原则,设计了一套严谨的分析算法。

项目背后的故事

本项目是一个AI辅助开发的案例研究。我的角色从编码员演变为架构师、总监和质量保证负责人。这种人机协作的伙伴关系将开发周期从数周缩短至数天。


本项目为公司内部资产,其源代码不予公开。