hyungi
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- 600줄에 달하는 project-analysis.js 파일을 API, Data, UI, Controller 네 개의 모듈로 분리 - 복잡한 데이터 처리 로직을 data 모듈로 위임하고, UI 렌더링 코드를 ui 모듈로 분리하여 관심사 분리 원칙(SoC) 적용 - 전역 상태를 최소화하고 데이터 흐름을 명확하게 개선하여 유지보수성 및 안정성 향상
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4.5 KiB
JavaScript
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JavaScript
// /js/project-analysis-data.js
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/**
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* 근무 형태에 따른 실제 투입 시간을 계산합니다.
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* 잔업(OT)은 1.5배 가산됩니다.
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* @param {string} workDetails - 근무 형태 (예: '정상', '연차', '반차')
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* @param {number} overtimeHours - 잔업 시간
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* @returns {number} - 실제 투입 시간
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*/
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function calculateActualWorkHours(workDetails, overtimeHours) {
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let baseHours = 8;
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switch(workDetails) {
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case '연차':
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case '휴무':
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case '유급': baseHours = 0; break;
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case '반차': baseHours = 4; break;
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case '반반차': baseHours = 6; break;
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case '조퇴': baseHours = 2; break;
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default: baseHours = 8; // 정상근무
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}
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return baseHours + (overtimeHours || 0) * 1.5;
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}
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/**
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* 원본 작업 보고서 데이터에 마스터 데이터를 매핑하고 가공합니다.
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* @param {Array} rawReports - 원본 작업 보고서
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* @param {{workers: Array, projects: Array, tasks: Array}} masterData - 마스터 데이터
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* @returns {Array} - 가공된 데이터
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*/
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export function processRawData(rawReports, masterData) {
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if (!rawReports || !masterData) return [];
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const { workers, projects, tasks } = masterData;
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const workerMap = new Map(workers.map(w => [w.worker_id, w.worker_name]));
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const projectMap = new Map(projects.map(p => [p.project_id, p.project_name]));
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const taskMap = new Map(tasks.map(t => [t.task_id, t.category]));
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return rawReports
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.map(item => ({
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...item,
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worker_name: workerMap.get(item.worker_id) || '알 수 없음',
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project_name: projectMap.get(item.project_id) || `프로젝트 ID ${item.project_id}`,
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task_category: taskMap.get(item.task_id) || `작업 ID ${item.task_id}`,
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work_hours: calculateActualWorkHours(item.work_details, item.overtime_hours),
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}))
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// 실제 투입 시간이 있고, 완전 휴가가 아닌 유효한 데이터만 필터링
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.filter(item => item.work_hours > 0 && !['연차', '휴무', '유급'].includes(item.work_details));
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}
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/**
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* 주어진 데이터셋을 필터링합니다.
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* @param {Array} data - 가공된 전체 데이터
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* @param {{project: string, worker: string, task: string}} filters - 필터 조건
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* @returns {Array} - 필터링된 데이터
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*/
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export function applyFilters(data, filters) {
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return data.filter(item => {
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const projectMatch = !filters.project || item.project_name === filters.project;
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const workerMatch = !filters.worker || item.worker_name === filters.worker;
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const taskMatch = !filters.task || item.task_category === filters.task;
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return projectMatch && workerMatch && taskMatch;
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});
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}
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/**
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* 데이터를 특정 키(프로젝트, 작업자, 작업)로 집계합니다.
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* @param {Array} data - 집계할 데이터
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* @param {'project_name' | 'worker_name' | 'task_category'} key - 집계 기준 키
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* @returns {Array} - 집계된 데이터
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*/
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function aggregateData(data, key) {
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const aggregated = data.reduce((acc, item) => {
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const group = item[key];
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if (!acc[group]) {
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acc[group] = {
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name: group,
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hours: 0,
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// 참여자 또는 참여 프로젝트를 추적하기 위한 Set
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participants: new Set(),
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};
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}
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acc[group].hours += item.work_hours;
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// 집계 키에 따라 다른 종류의 참여자를 추가
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if (key === 'project_name') acc[group].participants.add(item.worker_name);
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else if (key === 'worker_name') acc[group].participants.add(item.project_name);
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else if (key === 'task_category') acc[group].participants.add(item.worker_name);
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return acc;
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}, {});
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return Object.values(aggregated).sort((a, b) => b.hours - a.hours);
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}
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/**
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* 필터링된 데이터를 기반으로 모든 분석 데이터를 생성합니다.
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* @param {Array} filteredData - 필터링된 데이터
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* @returns {object} - 요약, 프로젝트별, 작업자별, 작업별 집계 데이터
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*/
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export function getAnalysis(filteredData) {
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const totalHours = filteredData.reduce((sum, item) => sum + (item.work_hours || 0), 0);
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const summary = {
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totalHours,
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totalProjects: new Set(filteredData.map(item => item.project_name)).size,
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totalWorkers: new Set(filteredData.map(item => item.worker_name)).size,
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|
totalTasks: new Set(filteredData.map(item => item.task_category)).size,
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};
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const byProject = aggregateData(filteredData, 'project_name');
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const byWorker = aggregateData(filteredData, 'worker_name');
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const byTask = aggregateData(filteredData, 'task_category');
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return { summary, byProject, byWorker, byTask };
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}
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