VisualBasic for Applicationsの略。 マイクロソフト社製の各Office製品に附属している、それぞれのアプリケーション（Excel、Accessなど）の操作に特化したVisualBasicの亜種。
■今日進めたこと 9/29の記事で「残っている課題」として挙げていた、Summaryシートのグラフ不具合4つ。すべて解決し、さらにREADMEの整備や既知の制約の明記まで進めました。今回はその一連の流れをまとめます。 ■グラフ不具合、4つの原因 9/29時点では「レイアウト移動の際、グラフの位置は直したがデータ参照範囲がずれている可能性」と予想していましたが、実際に調べてみると、原因はそれぞれ違っていました。 ①時間帯別「着信数実績 vs 計画」：折れ線が1本しか見えない デバッグ用マクロでグラフの参照範囲や実データの最小・最大値を確認したところ、参照範囲自体は正しいことが分かりました。原因は…
■①Dictionaryは「集計」だけでなく「重複排除」にも使える VBAでDictionaryを使うとき、これまでは「キーごとに値を合計する道具」だと思っていました。今回、別の使い方があることに気づきました。 曜日別の平均入電数を出す処理で、こんなコードを書きました。 If Not dates.Exists(CLng(d)) Then dates.Add CLng(d), True cnt(wd) = cnt(wd) + 1 End If このDictionaryには、値として True という意味のないダミーを入れています。欲しいのは値ではなく、「このキーがすでに登録されているかどうか」と…
【プログラミング学習157日目】コールセンター日報のグラフ修正とデータ集計のバグ発見 ■今日進めたこと 夜勤明けで、コールセンター日報プロジェクトのグラフ不具合を直しました。 データを1年分に増やし、計画入電数も現実に近づけるよう調整していたら、4つのグラフのうち3つがおかしくなっていました。月別の折れ線が見えない、曜日別の棒グラフが枠からはみ出る、シフト別の軸がギリギリすぎる。原因を一つひとつ切り分けていきます。 調べてみると、グラフの参照範囲は正しく、縦軸の上限が古いデータ基準のまま固定されていたのが主な原因でした。さらに数字を突き合わせていくうちに、もっと根の深い問題を見つけてしまいまし…
アクセス 食費 就職活動 その他 VBA学習 マクロ 初期設定とマクロ付き有効ブック保存 マクロ 開発タブ～ボタン設定→コードを書く→ボタンにマクロを設定 貯蓄 残りは・・・ アクセス 食費 ラ・ムーで肉を多めに買ったからか、食費は今年最安を更新 就職活動 オンライン面接を1件、派遣会社の見学2件 その他 VBA学習 今までにもVBAの学習をしたり、実務で少し使った経験はあるんですが・・・ 久しぶりにやると 「どこからマクロを設定するかわからん」 「ボタンにマクロを設定するやり方がわからん」 と、苦戦しました・・・ 結局1か月近くかかってようやく簡単な自動化ボタンが作れました マクロ 初期設定…
実際にデータを並べてみると、レイアウトの使い勝手の悪さに気づきました。最初の設計が間違っていたわけではなく、「セクションの開始行を固定の数字で決め打ちする」という、最初に思いつく自然なやり方だったから。順番を入れ替えたくなったり、想定より表が大きくなったりすると、その数字を全部手作業で計算し直す羽目になる。今回の教訓は、次はもっと上手く作れるという反省ではなく、「セクションの開始位置は固定値ではなく、前のセクションの終わりを基準に自動計算する」という具体的な設計パターンとして持ち帰ること。最初から完璧を目指さなくていい、というスタンスは今回も変わりません。 今日進めたこと コールセンター日報自…
GS1 Japanの佐藤友紀です。ExcelでGS1 Barcode Syntax Engineを使うためにVBA初挑戦、の記事の続きです。 前回↓ gs1japan.hatenablog.com GS1 Barcode Syntax Engineによる解析の結果、入力内容にGS1標準準拠上の誤りがある場合の処理まで前回できました。今回は誤りが無い場合の処理です。 文字列配列の仕組み GS1 Barcode Syntax Engineには、入力にGS1標準準拠上の誤りが無い場合に、その内容を様々なフォーマットに変換して取り出すことができる関数があります。中でも今回はgs1_encoder_ge…
コールセンターの架空データを作る generate_fake_data.py では、最初に乱数シードを固定している。 今日、修正前と修正後のCSVを突き合わせて確認できたのは、このシードのおかげだった。なんとなく使っていたけど、仕組みをちゃんと説明できるようにしておきたい。なので、技術メモとして分けて書く。 ■今日進めたこと 乱数シードが何をしているのかを整理した 短いコードで、シードを固定したときとしないときの違いを確かめた この作品でシードを固定している理由と、気をつけることをまとめた ■コード全文 シードの動きを確かめるための、短いコード。 import random random.se…
コールセンターの架空データを作るPythonスクリプト、generate_fake_data.py の続き。 作業はだいぶ進んだ。でも正直に言うと、何をしたかは大体わかっているのに、細かいところまでは把握しきれていない。だから今日は、手を動かした分を自分の言葉で整理しておく。 ■今日進めたこと データ生成の設計は、9つの工程に分けて進めている。今日の時点で、そのうち次の工程まで終わった。 ①乱数シードの固定（何度実行しても同じデータになる） ②業務日付（夜勤の深夜0〜8時を、前日の業務として扱う） ③回線別の24時間パターン ④入電数の±10%のばらつき ⑤平常時の応答率 ⑧時間帯別のデータを…
段階A（分析コメント自動生成）に向けた、データ生成・判定・Settingsの設計の確定版。 実装時に横に置いて参照するための作業用の設計書。設計はこれで凍結。 ■ 0. 判断基準 「リアルかどうか」ではなく、次の軸で判断する。 優先 基準 内容 前提 ちゃんと動作するか 満たさないものは、他の基準を見る前に外す 1 自動化のアピールになるか 単純な集計ではなく、業務ルールを自動化していることが伝わるか 2 第三者に説明できるか READMEで1〜2文で説明できないものは、v1に入れない 3 実装コストに見合うか 完成が遠のくコストより、得られるものが大きいか 実務の裏付け（リアルさ）は目的では…
■ 今日進めたこと 今日はまず設計から進めました。 Excel VBAで分析コメントを自動生成する「段階A」に向けて、Pythonで作っているコールセンターの架空データを見直しました。 きっかけは応答率です。これまでは0.90〜0.98の乱数で作っていましたが、SLAを95%にすると6割以上の時間帯が未達になり、90%にすると未達が1件も出ません。平均的な揺れしかないデータでは、分析しても何も見えてきませんでした。 現場では、病欠が出た夜や、システム障害の数時間に、応答率は一気に崩れます。今回は、その「崩れる瞬間」をデータに持たせる設計にしました。 ■ 決めたこと①：データの土台 項目 決めた…
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