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上次更新時間 ：2023-06-23
說明來源 CSV 資料

說明來源 CSV 資料

Workday Studio 的
PrismAnalytics
 元件需要來源 CSV 資料的說明。您可以在所選工具中建立 JSON 文字，稍後在 Studio 中使用。例如，將其貼到
撰寫
 步驟的
訊息建置器
 分頁上的文字訊息中。
  1. 建立包含 2 個主要節點的 JSON 文字︰
    • parseOptions
      ︰CSV 資料格式的相關資訊，包括字元集和分隔符號。
    • fields
      ︰CSV 資料中各欄位的相關資訊，包括資料類型和格式設定。
  2. 在
    parseOptions
     節點，您可以定義以下欄位︰
    欄位名稱
    類型
    必填
    說明
    charsetName
    物件
    是
    CSV 資料檔案的字元集。範例︰ 
    "charset": {
              "id": "Encoding=UTF-8"
            }
    目前，Workday 僅支援 UTF-8 編碼格式。Workday 最終會以 Unicode 格式儲存資料。沒有 Unicode 等量字元會儲存為 Unicode 取代字元，即黑色菱形背景上的問號。
    fieldsEnclosedBy
    String
    否
    在 CSV 資料中用來括住欄位的字元。預設值為雙引號。如果欄位內使用了雙引號，請在該欄位前面加上另一個雙引號進行轉義。範例︰
    "fieldsEnclosedBy": "\""
    fieldsDelimitedBy
    String
    是
    CSV 資料中用於分隔欄位值的字元。範例︰
    "fieldsDelimitedBy": ","
    headerLinesToIgnore
    數字
    否
    解析器忽略的標頭行數。設為
    0
     CSV 資料沒有標頭時範例︰
    "headerLinesToIgnore": 1
    type
    物件
    是
    輸入檔案的類型。目前，Workday 僅支援分隔格式檔案。範例︰
    "type": {
      "id": "Schema_File_Type=Delimited"
    }
    此值區分大小寫。請注意「分隔符號」中的大寫「D」。
  3. 在
    fields
     節點，您可以定義以下欄位︰
    欄位名稱
    類型
    必填
    說明
    ordinal
    數字
    是
    欄位在 CSV 資料集中的順序 (索引)。序數值︰
    • 必須以 1 開頭。
    • 必須是連續的。
    • 無法略過任何數字。
    • 上限為 1000。
    name
    String
    是
    CSV 資料集欄位的名稱。欄位名稱︰
    • 在資料集中不能重複。
    • 最多可包含 255 個字元。
    • 只能包含英數字元和底線字元。
    • 必須以字母開頭。
    • 結尾不能使用底線。
    • 開頭不可使用 WPA_。
    description
    String
    否
    欄位的說明。最多 1000 個字元。範例︰
    "description": "The worker's full name."
    type
    物件
    是
    欄位的類型。選項包括︰
    • 文字
    • 數值
    • 布林運算子
    • 日期
    範例︰
    "type": {
"id":"Schema_Field_Type=Date"}
    parseFormat
    String
    是 (適用於日期類型)
    日期的格式。範例︰
    "parseFormat": "dd-MM-yy HH24:mm:ss"
    precision
    數字
    是 (適用於數值類型)
    數值中的最大位數。包含小數點左右的所有數字，但不包含小數點本身。最大值為 38。範例︰
    "precision": 38
    scale
    數字
    是 (適用於數值類型)
    數值中小數點右側的位數。必須小於
    precision
     值。範例︰
    "scale": 2
    defaultValue
    文字
    否
    欄位的預設值 (如果在上傳檔案中未提供任何欄位值)
    使用雙引號表示預設文字值。範例︰
    “N/A”
    。
    預設數值必須與指定的
    precision
     和
    scale
    。
    預設日期值必須採用以下格式︰yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'。
    required
    布林運算子
    否
    指定欄位是否必須包含值。設為
    True
     若為必填欄位，則設為否則
    False
    。如果欄位為必填，則在任何插入、更新和更新插入資料作業中，其值都不能為空值。
    externalID
    布林運算子
    「是」(以利用更新、更新插入和刪除作業)。
    指定欄位是否代表外部 ID。設為
    True
     將欄位指定為外部 ID，否則設為
    False
    。
    由於外部 ID 欄位不可為空值，因此您應指定任何外部 ID 欄位為必填欄位。您只能指定 1 個欄位做為外部 ID。
    如果您要使用更新、插入和刪除功能，請在新表格中指定外部 ID。
    若要對現有表格使用更新、插入或刪除功能，您必須對其進行修改，使其具有一個指定為外部 ID 的欄位。Prism 公開 API 不支援修改包含資料的表格。在這種情況下，請在 Workday 中進行修改。
您的 CSV 來源檔案對此表格進行說明︰
正職員工
正職員工 ID
職稱
僱用日期
年薪
Logan McNeil
21001
人力資源副總裁
1/1/2010
213298.00
奧立華
21003
首席資訊官
1/1/2010
394935.00
馬克西米利安·施耐德
21004
首席營運官
1/1/2010
255373.00
Teresa Serrano
21005
會計長
1/1/2010
291785.00
您可以使用 JSON 進行說明，如下所示︰
{
  "parseOptions": {
    "fieldsDelimitedBy": ",",
    "fieldsEnclosedBy": "\"",
    "headerLinesToIgnore": 1,
    "charset": {
      "id": "Encoding=UTF-8"
    },
    "type": {
      "id": "Schema_File_Type=Delimited"
    }
  },
  "fields": [
    {
      "ordinal": 1,
      "name": "Employee",
      "description": "Employee",
      "precision": 255,
      "scale": 0,
      "parseFormat": null,
 "type": {
        "id": "Schema_Field_Type=Text"
      }
    },
    {
      "ordinal": 2,
      "name": "Employee_ID",
      "description": "Employee ID",
      "precision": 38,
      "scale": 0,
      "parseFormat": null,
      "type": {
        "id": "Schema_Field_Type=Numeric"
      }
    },
    {
      "ordinal": 3,
      "name": "Job_Title",
      "description": "Job Title",
      "precision": 255,
      "scale": 0,
      "parseFormat": null,
      "type": {
        "id": "Schema_Field_Type=Text"
      }
    },
    {
      "ordinal": 4,
      "name": "Hire_Date",
      "description": "Hire Date",
      "precision": 0,
      "scale": 0,
      "parseFormat": "MM/dd/yy",
      "type": {
        "id": "Schema_Field_Type=Date"
      }
    },
    {
      "ordinal": 5,
   "name": "Annual_Salary",
      "description": "Annual Salary",
      "precision": 38,
      "scale": 2,
      "type": {
        "id": "Schema_Field_Type=Numeric"
      }
    }
  ],
  "schemaVersion": {
    "id": "Schema_Version=1.0"
  }
}