Initial commit - ACME demo version
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sujucu70
459
frontend/utils/fileParser.ts
Normal file
459
frontend/utils/fileParser.ts
Normal file
@@ -0,0 +1,459 @@
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/**
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* Utilidad para parsear archivos CSV y Excel
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* Convierte archivos a datos estructurados para análisis
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*/
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import { RawInteraction } from '../types';
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/**
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* Helper: Parsear valor booleano de CSV (TRUE/FALSE, true/false, 1/0, yes/no, etc.)
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*/
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function parseBoolean(value: any): boolean {
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if (value === undefined || value === null || value === '') {
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return false;
|
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}
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if (typeof value === 'boolean') {
|
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return value;
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}
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if (typeof value === 'number') {
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return value === 1;
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}
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const strVal = String(value).toLowerCase().trim();
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return strVal === 'true' || strVal === '1' || strVal === 'yes' || strVal === 'si' || strVal === 'sí' || strVal === 'y' || strVal === 's';
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}
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||||
/**
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||||
* Helper: Obtener valor de columna buscando múltiples variaciones del nombre
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*/
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function getColumnValue(row: any, ...columnNames: string[]): string {
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for (const name of columnNames) {
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if (row[name] !== undefined && row[name] !== null && row[name] !== '') {
|
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return String(row[name]);
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}
|
||||
}
|
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return '';
|
||||
}
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||||
|
||||
/**
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||||
* Parsear archivo CSV a array de objetos
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*/
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export async function parseCSV(file: File): Promise<RawInteraction[]> {
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const text = await file.text();
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const lines = text.split('\n').filter(line => line.trim());
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if (lines.length < 2) {
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throw new Error('El archivo CSV está vacío o no tiene datos');
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}
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// Parsear headers
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const headers = lines[0].split(',').map(h => h.trim());
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console.log('📋 Todos los headers del CSV:', headers);
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// Verificar campos clave
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const keyFields = ['is_abandoned', 'fcr_real_flag', 'repeat_call_7d', 'transfer_flag', 'record_status'];
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const foundKeyFields = keyFields.filter(f => headers.includes(f));
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const missingKeyFields = keyFields.filter(f => !headers.includes(f));
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console.log('✅ Campos clave encontrados:', foundKeyFields);
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console.log('⚠️ Campos clave NO encontrados:', missingKeyFields.length > 0 ? missingKeyFields : 'TODOS PRESENTES');
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// Debug: Mostrar las primeras 5 filas con valores crudos de campos booleanos
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||||
console.log('📋 VALORES CRUDOS DE CAMPOS BOOLEANOS (primeras 5 filas):');
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for (let rowNum = 1; rowNum <= Math.min(5, lines.length - 1); rowNum++) {
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||||
const rawValues = lines[rowNum].split(',').map(v => v.trim());
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||||
const rowData: Record<string, string> = {};
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headers.forEach((header, idx) => {
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rowData[header] = rawValues[idx] || '';
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});
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||||
console.log(` Fila ${rowNum}:`, {
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is_abandoned: rowData.is_abandoned,
|
||||
fcr_real_flag: rowData.fcr_real_flag,
|
||||
repeat_call_7d: rowData.repeat_call_7d,
|
||||
transfer_flag: rowData.transfer_flag,
|
||||
record_status: rowData.record_status
|
||||
});
|
||||
}
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// Validar headers requeridos (con variantes aceptadas)
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// v3.1: queue_skill (estratégico) y original_queue_id (operativo) son campos separados
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const requiredFieldsWithVariants: { field: string; variants: string[] }[] = [
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||||
{ field: 'interaction_id', variants: ['interaction_id', 'Interaction_ID', 'Interaction ID'] },
|
||||
{ field: 'datetime_start', variants: ['datetime_start', 'Datetime_Start', 'Datetime Start'] },
|
||||
{ field: 'queue_skill', variants: ['queue_skill', 'Queue_Skill', 'Queue Skill', 'Skill'] },
|
||||
{ field: 'original_queue_id', variants: ['original_queue_id', 'Original_Queue_ID', 'Original Queue ID', 'Cola'] },
|
||||
{ field: 'channel', variants: ['channel', 'Channel'] },
|
||||
{ field: 'duration_talk', variants: ['duration_talk', 'Duration_Talk', 'Duration Talk'] },
|
||||
{ field: 'hold_time', variants: ['hold_time', 'Hold_Time', 'Hold Time'] },
|
||||
{ field: 'wrap_up_time', variants: ['wrap_up_time', 'Wrap_Up_Time', 'Wrap Up Time'] },
|
||||
{ field: 'agent_id', variants: ['agent_id', 'Agent_ID', 'Agent ID'] },
|
||||
{ field: 'transfer_flag', variants: ['transfer_flag', 'Transfer_Flag', 'Transfer Flag'] }
|
||||
];
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||||
|
||||
const missingFields = requiredFieldsWithVariants
|
||||
.filter(({ variants }) => !variants.some(v => headers.includes(v)))
|
||||
.map(({ field }) => field);
|
||||
|
||||
if (missingFields.length > 0) {
|
||||
throw new Error(`Faltan campos requeridos: ${missingFields.join(', ')}`);
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||||
}
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// Parsear filas
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const interactions: RawInteraction[] = [];
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||||
// Contadores para debug
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||||
let abandonedTrueCount = 0;
|
||||
let abandonedFalseCount = 0;
|
||||
let fcrTrueCount = 0;
|
||||
let fcrFalseCount = 0;
|
||||
let repeatTrueCount = 0;
|
||||
let repeatFalseCount = 0;
|
||||
let transferTrueCount = 0;
|
||||
let transferFalseCount = 0;
|
||||
|
||||
for (let i = 1; i < lines.length; i++) {
|
||||
const values = lines[i].split(',').map(v => v.trim());
|
||||
|
||||
if (values.length !== headers.length) {
|
||||
console.warn(`Fila ${i + 1} tiene ${values.length} columnas, esperado ${headers.length}, saltando...`);
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||||
continue;
|
||||
}
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||||
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||||
const row: any = {};
|
||||
headers.forEach((header, index) => {
|
||||
row[header] = values[index];
|
||||
});
|
||||
|
||||
try {
|
||||
// === PARSING SIMPLE Y DIRECTO ===
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||||
|
||||
// is_abandoned: valor directo del CSV
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||||
const isAbandonedRaw = getColumnValue(row, 'is_abandoned', 'Is_Abandoned', 'Is Abandoned', 'abandoned');
|
||||
const isAbandoned = parseBoolean(isAbandonedRaw);
|
||||
if (isAbandoned) abandonedTrueCount++; else abandonedFalseCount++;
|
||||
|
||||
// fcr_real_flag: valor directo del CSV
|
||||
const fcrRealRaw = getColumnValue(row, 'fcr_real_flag', 'FCR_Real_Flag', 'FCR Real Flag', 'fcr_flag', 'fcr');
|
||||
const fcrRealFlag = parseBoolean(fcrRealRaw);
|
||||
if (fcrRealFlag) fcrTrueCount++; else fcrFalseCount++;
|
||||
|
||||
// repeat_call_7d: valor directo del CSV
|
||||
const repeatRaw = getColumnValue(row, 'repeat_call_7d', 'Repeat_Call_7d', 'Repeat Call 7d', 'repeat_call', 'rellamada', 'Rellamada');
|
||||
const repeatCall7d = parseBoolean(repeatRaw);
|
||||
if (repeatCall7d) repeatTrueCount++; else repeatFalseCount++;
|
||||
|
||||
// transfer_flag: valor directo del CSV
|
||||
const transferRaw = getColumnValue(row, 'transfer_flag', 'Transfer_Flag', 'Transfer Flag');
|
||||
const transferFlag = parseBoolean(transferRaw);
|
||||
if (transferFlag) transferTrueCount++; else transferFalseCount++;
|
||||
|
||||
// record_status: valor directo, normalizado a lowercase
|
||||
const recordStatusRaw = getColumnValue(row, 'record_status', 'Record_Status', 'Record Status').toLowerCase().trim();
|
||||
const validStatuses = ['valid', 'noise', 'zombie', 'abandon'];
|
||||
const recordStatus = validStatuses.includes(recordStatusRaw)
|
||||
? recordStatusRaw as 'valid' | 'noise' | 'zombie' | 'abandon'
|
||||
: undefined;
|
||||
|
||||
// v3.0: Parsear campos para drill-down
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||||
// business_unit = Línea de Negocio (9 categorías C-Level)
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||||
// queue_skill ya se usa como skill técnico (980 skills granulares)
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||||
const lineaNegocio = getColumnValue(row, 'business_unit', 'Business_Unit', 'BusinessUnit', 'linea_negocio', 'Linea_Negocio', 'business_line');
|
||||
|
||||
// v3.1: Parsear ambos niveles de jerarquía
|
||||
const queueSkill = getColumnValue(row, 'queue_skill', 'Queue_Skill', 'Queue Skill', 'Skill');
|
||||
const originalQueueId = getColumnValue(row, 'original_queue_id', 'Original_Queue_ID', 'Original Queue ID', 'Cola');
|
||||
|
||||
const interaction: RawInteraction = {
|
||||
interaction_id: row.interaction_id,
|
||||
datetime_start: row.datetime_start,
|
||||
queue_skill: queueSkill,
|
||||
original_queue_id: originalQueueId || undefined,
|
||||
channel: row.channel,
|
||||
duration_talk: isNaN(parseFloat(row.duration_talk)) ? 0 : parseFloat(row.duration_talk),
|
||||
hold_time: isNaN(parseFloat(row.hold_time)) ? 0 : parseFloat(row.hold_time),
|
||||
wrap_up_time: isNaN(parseFloat(row.wrap_up_time)) ? 0 : parseFloat(row.wrap_up_time),
|
||||
agent_id: row.agent_id,
|
||||
transfer_flag: transferFlag,
|
||||
repeat_call_7d: repeatCall7d,
|
||||
caller_id: row.caller_id || undefined,
|
||||
is_abandoned: isAbandoned,
|
||||
record_status: recordStatus,
|
||||
fcr_real_flag: fcrRealFlag,
|
||||
linea_negocio: lineaNegocio || undefined
|
||||
};
|
||||
|
||||
interactions.push(interaction);
|
||||
} catch (error) {
|
||||
console.warn(`Error parseando fila ${i + 1}:`, error);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// === DEBUG SUMMARY ===
|
||||
const total = interactions.length;
|
||||
console.log('');
|
||||
console.log('═══════════════════════════════════════════════════════════════');
|
||||
console.log('📊 RESUMEN DE PARSING CSV - VALORES BOOLEANOS');
|
||||
console.log('═══════════════════════════════════════════════════════════════');
|
||||
console.log(`Total registros parseados: ${total}`);
|
||||
console.log('');
|
||||
console.log(`is_abandoned:`);
|
||||
console.log(` TRUE: ${abandonedTrueCount} (${((abandonedTrueCount/total)*100).toFixed(1)}%)`);
|
||||
console.log(` FALSE: ${abandonedFalseCount} (${((abandonedFalseCount/total)*100).toFixed(1)}%)`);
|
||||
console.log('');
|
||||
console.log(`fcr_real_flag:`);
|
||||
console.log(` TRUE: ${fcrTrueCount} (${((fcrTrueCount/total)*100).toFixed(1)}%)`);
|
||||
console.log(` FALSE: ${fcrFalseCount} (${((fcrFalseCount/total)*100).toFixed(1)}%)`);
|
||||
console.log('');
|
||||
console.log(`repeat_call_7d:`);
|
||||
console.log(` TRUE: ${repeatTrueCount} (${((repeatTrueCount/total)*100).toFixed(1)}%)`);
|
||||
console.log(` FALSE: ${repeatFalseCount} (${((repeatFalseCount/total)*100).toFixed(1)}%)`);
|
||||
console.log('');
|
||||
console.log(`transfer_flag:`);
|
||||
console.log(` TRUE: ${transferTrueCount} (${((transferTrueCount/total)*100).toFixed(1)}%)`);
|
||||
console.log(` FALSE: ${transferFalseCount} (${((transferFalseCount/total)*100).toFixed(1)}%)`);
|
||||
console.log('');
|
||||
|
||||
// Calcular métricas esperadas
|
||||
const expectedAbandonRate = (abandonedTrueCount / total) * 100;
|
||||
const expectedFCR_fromFlag = (fcrTrueCount / total) * 100;
|
||||
const expectedFCR_calculated = ((total - transferTrueCount - repeatTrueCount +
|
||||
interactions.filter(i => i.transfer_flag && i.repeat_call_7d).length) / total) * 100;
|
||||
|
||||
console.log('📈 MÉTRICAS ESPERADAS:');
|
||||
console.log(` Abandonment Rate (is_abandoned=TRUE): ${expectedAbandonRate.toFixed(1)}%`);
|
||||
console.log(` FCR (fcr_real_flag=TRUE): ${expectedFCR_fromFlag.toFixed(1)}%`);
|
||||
console.log(` FCR calculado (no transfer AND no repeat): ~${expectedFCR_calculated.toFixed(1)}%`);
|
||||
console.log('═══════════════════════════════════════════════════════════════');
|
||||
console.log('');
|
||||
|
||||
return interactions;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Parsear archivo Excel a array de objetos
|
||||
*/
|
||||
export async function parseExcel(file: File): Promise<RawInteraction[]> {
|
||||
const XLSX = await import('xlsx');
|
||||
|
||||
return new Promise((resolve, reject) => {
|
||||
const reader = new FileReader();
|
||||
|
||||
reader.onload = (e) => {
|
||||
try {
|
||||
const data = e.target?.result;
|
||||
const workbook = XLSX.read(data, { type: 'binary' });
|
||||
|
||||
const firstSheetName = workbook.SheetNames[0];
|
||||
const worksheet = workbook.Sheets[firstSheetName];
|
||||
|
||||
const jsonData = XLSX.utils.sheet_to_json(worksheet);
|
||||
|
||||
if (jsonData.length === 0) {
|
||||
reject(new Error('El archivo Excel está vacío'));
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const interactions: RawInteraction[] = [];
|
||||
|
||||
// Contadores para debug
|
||||
let abandonedTrueCount = 0;
|
||||
let fcrTrueCount = 0;
|
||||
let repeatTrueCount = 0;
|
||||
let transferTrueCount = 0;
|
||||
|
||||
for (let i = 0; i < jsonData.length; i++) {
|
||||
const row: any = jsonData[i];
|
||||
|
||||
try {
|
||||
// === PARSING SIMPLE Y DIRECTO ===
|
||||
|
||||
// is_abandoned
|
||||
const isAbandonedRaw = getColumnValue(row, 'is_abandoned', 'Is_Abandoned', 'Is Abandoned', 'abandoned');
|
||||
const isAbandoned = parseBoolean(isAbandonedRaw);
|
||||
if (isAbandoned) abandonedTrueCount++;
|
||||
|
||||
// fcr_real_flag
|
||||
const fcrRealRaw = getColumnValue(row, 'fcr_real_flag', 'FCR_Real_Flag', 'FCR Real Flag', 'fcr_flag', 'fcr');
|
||||
const fcrRealFlag = parseBoolean(fcrRealRaw);
|
||||
if (fcrRealFlag) fcrTrueCount++;
|
||||
|
||||
// repeat_call_7d
|
||||
const repeatRaw = getColumnValue(row, 'repeat_call_7d', 'Repeat_Call_7d', 'Repeat Call 7d', 'repeat_call', 'rellamada');
|
||||
const repeatCall7d = parseBoolean(repeatRaw);
|
||||
if (repeatCall7d) repeatTrueCount++;
|
||||
|
||||
// transfer_flag
|
||||
const transferRaw = getColumnValue(row, 'transfer_flag', 'Transfer_Flag', 'Transfer Flag');
|
||||
const transferFlag = parseBoolean(transferRaw);
|
||||
if (transferFlag) transferTrueCount++;
|
||||
|
||||
// record_status
|
||||
const recordStatusRaw = getColumnValue(row, 'record_status', 'Record_Status', 'Record Status').toLowerCase().trim();
|
||||
const validStatuses = ['valid', 'noise', 'zombie', 'abandon'];
|
||||
const recordStatus = validStatuses.includes(recordStatusRaw)
|
||||
? recordStatusRaw as 'valid' | 'noise' | 'zombie' | 'abandon'
|
||||
: undefined;
|
||||
|
||||
const durationTalkVal = parseFloat(getColumnValue(row, 'duration_talk', 'Duration_Talk', 'Duration Talk') || '0');
|
||||
const holdTimeVal = parseFloat(getColumnValue(row, 'hold_time', 'Hold_Time', 'Hold Time') || '0');
|
||||
const wrapUpTimeVal = parseFloat(getColumnValue(row, 'wrap_up_time', 'Wrap_Up_Time', 'Wrap Up Time') || '0');
|
||||
|
||||
// v3.0: Parsear campos para drill-down
|
||||
// business_unit = Línea de Negocio (9 categorías C-Level)
|
||||
const lineaNegocio = getColumnValue(row, 'business_unit', 'Business_Unit', 'BusinessUnit', 'linea_negocio', 'Linea_Negocio', 'business_line');
|
||||
|
||||
const interaction: RawInteraction = {
|
||||
interaction_id: String(getColumnValue(row, 'interaction_id', 'Interaction_ID', 'Interaction ID') || ''),
|
||||
datetime_start: String(getColumnValue(row, 'datetime_start', 'Datetime_Start', 'Datetime Start', 'Fecha/Hora de apertura') || ''),
|
||||
queue_skill: String(getColumnValue(row, 'queue_skill', 'Queue_Skill', 'Queue Skill', 'Skill', 'Subtipo', 'Tipo') || ''),
|
||||
original_queue_id: String(getColumnValue(row, 'original_queue_id', 'Original_Queue_ID', 'Original Queue ID', 'Cola') || '') || undefined,
|
||||
channel: String(getColumnValue(row, 'channel', 'Channel', 'Origen del caso') || 'Unknown'),
|
||||
duration_talk: isNaN(durationTalkVal) ? 0 : durationTalkVal,
|
||||
hold_time: isNaN(holdTimeVal) ? 0 : holdTimeVal,
|
||||
wrap_up_time: isNaN(wrapUpTimeVal) ? 0 : wrapUpTimeVal,
|
||||
agent_id: String(getColumnValue(row, 'agent_id', 'Agent_ID', 'Agent ID', 'Propietario del caso') || 'Unknown'),
|
||||
transfer_flag: transferFlag,
|
||||
repeat_call_7d: repeatCall7d,
|
||||
caller_id: getColumnValue(row, 'caller_id', 'Caller_ID', 'Caller ID') || undefined,
|
||||
is_abandoned: isAbandoned,
|
||||
record_status: recordStatus,
|
||||
fcr_real_flag: fcrRealFlag,
|
||||
linea_negocio: lineaNegocio || undefined
|
||||
};
|
||||
|
||||
if (interaction.interaction_id && interaction.queue_skill) {
|
||||
interactions.push(interaction);
|
||||
}
|
||||
} catch (error) {
|
||||
console.warn(`Error parseando fila ${i + 1}:`, error);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Debug summary
|
||||
const total = interactions.length;
|
||||
console.log('📊 Excel Parsing Summary:', {
|
||||
total,
|
||||
is_abandoned_TRUE: `${abandonedTrueCount} (${((abandonedTrueCount/total)*100).toFixed(1)}%)`,
|
||||
fcr_real_flag_TRUE: `${fcrTrueCount} (${((fcrTrueCount/total)*100).toFixed(1)}%)`,
|
||||
repeat_call_7d_TRUE: `${repeatTrueCount} (${((repeatTrueCount/total)*100).toFixed(1)}%)`,
|
||||
transfer_flag_TRUE: `${transferTrueCount} (${((transferTrueCount/total)*100).toFixed(1)}%)`
|
||||
});
|
||||
|
||||
if (interactions.length === 0) {
|
||||
reject(new Error('No se pudieron parsear datos válidos del Excel'));
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
resolve(interactions);
|
||||
} catch (error) {
|
||||
reject(error);
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
reader.onerror = () => {
|
||||
reject(new Error('Error leyendo el archivo'));
|
||||
};
|
||||
|
||||
reader.readAsBinaryString(file);
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Parsear archivo (detecta automáticamente CSV o Excel)
|
||||
*/
|
||||
export async function parseFile(file: File): Promise<RawInteraction[]> {
|
||||
const fileName = file.name.toLowerCase();
|
||||
|
||||
if (fileName.endsWith('.csv')) {
|
||||
return parseCSV(file);
|
||||
} else if (fileName.endsWith('.xlsx') || fileName.endsWith('.xls')) {
|
||||
return parseExcel(file);
|
||||
} else {
|
||||
throw new Error('Formato de archivo no soportado. Usa CSV o Excel (.xlsx, .xls)');
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Validar datos parseados
|
||||
*/
|
||||
export function validateInteractions(interactions: RawInteraction[]): {
|
||||
valid: boolean;
|
||||
errors: string[];
|
||||
warnings: string[];
|
||||
stats: {
|
||||
total: number;
|
||||
valid: number;
|
||||
invalid: number;
|
||||
skills: number;
|
||||
agents: number;
|
||||
dateRange: { min: string; max: string } | null;
|
||||
};
|
||||
} {
|
||||
const errors: string[] = [];
|
||||
const warnings: string[] = [];
|
||||
|
||||
if (interactions.length === 0) {
|
||||
errors.push('No hay interacciones para validar');
|
||||
return {
|
||||
valid: false,
|
||||
errors,
|
||||
warnings,
|
||||
stats: { total: 0, valid: 0, invalid: 0, skills: 0, agents: 0, dateRange: null }
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Validar período mínimo (3 meses recomendado)
|
||||
let minTime = Infinity;
|
||||
let maxTime = -Infinity;
|
||||
let validDatesCount = 0;
|
||||
|
||||
for (const interaction of interactions) {
|
||||
const date = new Date(interaction.datetime_start);
|
||||
const time = date.getTime();
|
||||
if (!isNaN(time)) {
|
||||
validDatesCount++;
|
||||
if (time < minTime) minTime = time;
|
||||
if (time > maxTime) maxTime = time;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (validDatesCount > 0) {
|
||||
const monthsDiff = (maxTime - minTime) / (1000 * 60 * 60 * 24 * 30);
|
||||
|
||||
if (monthsDiff < 3) {
|
||||
warnings.push(`Período de datos: ${monthsDiff.toFixed(1)} meses. Se recomiendan al menos 3 meses para análisis robusto.`);
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}
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}
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// Contar skills y agentes únicos
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const uniqueSkills = new Set(interactions.map(i => i.queue_skill)).size;
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const uniqueAgents = new Set(interactions.map(i => i.agent_id)).size;
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||||
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if (uniqueSkills < 3) {
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warnings.push(`Solo ${uniqueSkills} skills detectados. Se recomienda tener al menos 3 para análisis comparativo.`);
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}
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// Validar datos de tiempo
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const invalidTimes = interactions.filter(i =>
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i.duration_talk < 0 || i.hold_time < 0 || i.wrap_up_time < 0
|
||||
).length;
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||||
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if (invalidTimes > 0) {
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warnings.push(`${invalidTimes} interacciones tienen tiempos negativos (serán filtradas).`);
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}
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return {
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||||
valid: errors.length === 0,
|
||||
errors,
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||||
warnings,
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stats: {
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total: interactions.length,
|
||||
valid: interactions.length - invalidTimes,
|
||||
invalid: invalidTimes,
|
||||
skills: uniqueSkills,
|
||||
agents: uniqueAgents,
|
||||
dateRange: validDatesCount > 0 ? {
|
||||
min: new Date(minTime).toISOString().split('T')[0],
|
||||
max: new Date(maxTime).toISOString().split('T')[0]
|
||||
} : null
|
||||
}
|
||||
};
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||||
}
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