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frontend/utils/fileParser.ts
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frontend/utils/fileParser.ts
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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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* 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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// Validar headers requeridos
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const requiredFields = [
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'interaction_id',
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'datetime_start',
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'queue_skill',
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'channel',
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'duration_talk',
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'hold_time',
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'wrap_up_time',
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'agent_id',
|
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'transfer_flag'
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];
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const missingFields = requiredFields.filter(field => !headers.includes(field));
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if (missingFields.length > 0) {
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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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for (let i = 1; i < lines.length; i++) {
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const values = lines[i].split(',').map(v => v.trim());
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if (values.length !== headers.length) {
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console.warn(`Fila ${i + 1} tiene número incorrecto de columnas, saltando...`);
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continue;
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}
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const row: any = {};
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headers.forEach((header, index) => {
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row[header] = values[index];
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});
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try {
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const interaction: RawInteraction = {
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interaction_id: row.interaction_id,
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datetime_start: row.datetime_start,
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queue_skill: row.queue_skill,
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channel: row.channel,
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||||
duration_talk: isNaN(parseFloat(row.duration_talk)) ? 0 : parseFloat(row.duration_talk),
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||||
hold_time: isNaN(parseFloat(row.hold_time)) ? 0 : parseFloat(row.hold_time),
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||||
wrap_up_time: isNaN(parseFloat(row.wrap_up_time)) ? 0 : parseFloat(row.wrap_up_time),
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||||
agent_id: row.agent_id,
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||||
transfer_flag: row.transfer_flag?.toLowerCase() === 'true' || row.transfer_flag === '1',
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caller_id: row.caller_id || undefined
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};
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interactions.push(interaction);
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} catch (error) {
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console.warn(`Error parseando fila ${i + 1}:`, error);
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}
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}
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return interactions;
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}
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/**
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* Parsear archivo Excel a array de objetos
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* Usa la librería xlsx que ya está instalada
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*/
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export async function parseExcel(file: File): Promise<RawInteraction[]> {
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// Importar xlsx dinámicamente
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const XLSX = await import('xlsx');
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return new Promise((resolve, reject) => {
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const reader = new FileReader();
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reader.onload = (e) => {
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try {
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const data = e.target?.result;
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const workbook = XLSX.read(data, { type: 'binary' });
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// Usar la primera hoja
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const firstSheetName = workbook.SheetNames[0];
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const worksheet = workbook.Sheets[firstSheetName];
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// Convertir a JSON
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const jsonData = XLSX.utils.sheet_to_json(worksheet);
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if (jsonData.length === 0) {
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reject(new Error('El archivo Excel está vacío'));
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return;
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}
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// Validar y transformar a RawInteraction[]
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const interactions: RawInteraction[] = [];
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for (let i = 0; i < jsonData.length; i++) {
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const row: any = jsonData[i];
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try {
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const durationStr = row.duration_talk || row.Duration_Talk || row['Duration Talk'] || '0';
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||||
const holdStr = row.hold_time || row.Hold_Time || row['Hold Time'] || '0';
|
||||
const wrapStr = row.wrap_up_time || row.Wrap_Up_Time || row['Wrap Up Time'] || '0';
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const durationTalkVal = isNaN(parseFloat(durationStr)) ? 0 : parseFloat(durationStr);
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||||
const holdTimeVal = isNaN(parseFloat(holdStr)) ? 0 : parseFloat(holdStr);
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||||
const wrapUpTimeVal = isNaN(parseFloat(wrapStr)) ? 0 : parseFloat(wrapStr);
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const interaction: RawInteraction = {
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||||
interaction_id: String(row.interaction_id || row.Interaction_ID || row['Interaction ID'] || ''),
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||||
datetime_start: String(row.datetime_start || row.Datetime_Start || row['Datetime Start'] || row['Fecha/Hora de apertura'] || ''),
|
||||
queue_skill: String(row.queue_skill || row.Queue_Skill || row['Queue Skill'] || row.Subtipo || row.Tipo || ''),
|
||||
channel: String(row.channel || row.Channel || row['Origen del caso'] || 'Unknown'),
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||||
duration_talk: isNaN(durationTalkVal) ? 0 : durationTalkVal,
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||||
hold_time: isNaN(holdTimeVal) ? 0 : holdTimeVal,
|
||||
wrap_up_time: isNaN(wrapUpTimeVal) ? 0 : wrapUpTimeVal,
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||||
agent_id: String(row.agent_id || row.Agent_ID || row['Agent ID'] || row['Propietario del caso'] || 'Unknown'),
|
||||
transfer_flag: Boolean(row.transfer_flag || row.Transfer_Flag || row['Transfer Flag'] || false),
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||||
caller_id: row.caller_id || row.Caller_ID || row['Caller ID'] || undefined
|
||||
};
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// Validar que tiene datos mínimos
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if (interaction.interaction_id && interaction.queue_skill) {
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interactions.push(interaction);
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}
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} catch (error) {
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console.warn(`Error parseando fila ${i + 1}:`, error);
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}
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}
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if (interactions.length === 0) {
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reject(new Error('No se pudieron parsear datos válidos del Excel'));
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return;
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}
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resolve(interactions);
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} catch (error) {
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reject(error);
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}
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};
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reader.onerror = () => {
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reject(new Error('Error leyendo el archivo'));
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};
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reader.readAsBinaryString(file);
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||||
});
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}
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/**
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* Parsear archivo (detecta automáticamente CSV o Excel)
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*/
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export async function parseFile(file: File): Promise<RawInteraction[]> {
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const fileName = file.name.toLowerCase();
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if (fileName.endsWith('.csv')) {
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return parseCSV(file);
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||||
} else if (fileName.endsWith('.xlsx') || fileName.endsWith('.xls')) {
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||||
return parseExcel(file);
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} else {
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||||
throw new Error('Formato de archivo no soportado. Usa CSV o Excel (.xlsx, .xls)');
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}
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||||
}
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/**
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* Validar datos parseados
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*/
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export function validateInteractions(interactions: RawInteraction[]): {
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valid: boolean;
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errors: string[];
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warnings: string[];
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stats: {
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total: number;
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valid: number;
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invalid: number;
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skills: number;
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agents: number;
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dateRange: { min: string; max: string } | null;
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};
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} {
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const errors: string[] = [];
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const warnings: string[] = [];
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if (interactions.length === 0) {
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||||
errors.push('No hay interacciones para validar');
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return {
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valid: false,
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errors,
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warnings,
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stats: { total: 0, valid: 0, invalid: 0, skills: 0, agents: 0, dateRange: null }
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};
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}
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// Validar período mínimo (3 meses recomendado)
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const dates = interactions
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.map(i => new Date(i.datetime_start))
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.filter(d => !isNaN(d.getTime()));
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if (dates.length > 0) {
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const minDate = new Date(Math.min(...dates.map(d => d.getTime())));
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||||
const maxDate = new Date(Math.max(...dates.map(d => d.getTime())));
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const monthsDiff = (maxDate.getTime() - minDate.getTime()) / (1000 * 60 * 60 * 24 * 30);
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if (monthsDiff < 3) {
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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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if (uniqueSkills < 3) {
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warnings.push(`Solo ${uniqueSkills} skills detectados. Se recomienda tener al menos 3 para análisis comparativo.`);
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}
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// Validar datos de tiempo
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const invalidTimes = interactions.filter(i =>
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i.duration_talk < 0 || i.hold_time < 0 || i.wrap_up_time < 0
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).length;
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if (invalidTimes > 0) {
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||||
warnings.push(`${invalidTimes} interacciones tienen tiempos negativos (serán filtradas).`);
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||||
}
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|
||||
return {
|
||||
valid: errors.length === 0,
|
||||
errors,
|
||||
warnings,
|
||||
stats: {
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||||
total: interactions.length,
|
||||
valid: interactions.length - invalidTimes,
|
||||
invalid: invalidTimes,
|
||||
skills: uniqueSkills,
|
||||
agents: uniqueAgents,
|
||||
dateRange: dates.length > 0 ? {
|
||||
min: new Date(Math.min(...dates.map(d => d.getTime()))).toISOString().split('T')[0],
|
||||
max: new Date(Math.max(...dates.map(d => d.getTime()))).toISOString().split('T')[0]
|
||||
} : null
|
||||
}
|
||||
};
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}
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