Alkalmazottak életpálya modellje – mi lenne, ha…?

Kiss Balázs kolléga Alkalmazottak életpálya modellje – munkakör, fizetés jutalék blog bejegyzése inspirálta ezt a blog bejegyzést. Az Oracle HR sémában az értékesítési vezetők adható havi fizetése 10000 és 20000 között van, átlagfizetésük 12200. Az üzletkötők paraméterei hasonlóan: 6000, 12000, 8350. A pénznem USD. Mi lenne, ha…? Ha többféleképpen is kalkulálhatnánk jutalékokat fizetési modellek alapján. Vajon hogyan lehetne választani? Következzen kétféle fizetési modell az alkalmazottak jutalékaihoz kötődően.

Alkossunk egy fizetési modellt! Hogyan kalkuláljuk a jutalékokat?

A jutalék negyedévente kerül kifizetésre és a havi fizetés megadott százaléka. Például: Elizabeth Bates üzletkötő havi fizetése 7300, jutaléka 15%, azaz minden 3. hónapban a fizetése 8395 helyett 10585. A negyedévek első két hónapjában a cég bérköltsége 691400, az utolsó hónapjában pedig 765090. Mindez arra a 106 fő alkalmazottra vonatkozik, akik részleghez tartoznak. Nincs benne az az 1 fő, aki nincs részleghez rendelve.

Összesített megoldás

A lekérdező SQL parancs:

Eredményül ezt az eredménytáblát adja:

Részlegekre összesített 1. megoldás

Vegyük figyelembe azt a 106 fő alkalmazottat, akik részleghez tartoznak (a 107 fő közül). Az alábbi lekérdező SQL parancsot futtatva:

Az eredménytábla 11 rekordból áll. A százalékok a részlegre jutó bérköltség arányát fejezik ki (tényleges fizetésre és jutalékos fizetésre vonatkoztatva).

Részlegekre összesített 2. megoldás

Balázs írta, hogy a Sales részlegben 35-en dolgoznak. Ez akkor helytálló, ha a munkakörök alapján kérdezzük le és láttuk, hogy a 35 főből értékesítési vezetőként 5 fő, üzletkötőként 30 fő dolgozik. Igen ám, de van egy olyan alkalmazott, aki nem tartozik egy részleghez sem ( DEPARTMENT_ID IS NULL), ezért kapjuk az előző eredménytábla szerint a Sales részlegben a 34 főt. Ugyanis az azt előállító lekérdező parancs a  DEPARTMENT_ID részlegazonosító alapján kapcsolja össze a két táblát ( EMPLOYEES és DEPARTMENTS). Ha az ő fizetését is figyelembe kell venni, akkor ez lehetséges az alábbi lekérdező paranccsal:

Az eredménytáblában az utolsó, 12. rekord tartalmazza az eddig hiányzó 1 fő alkalmazott adatait:

Az eredménytábla – az utolsó rekord kivételével – majdnem megegyezik az előzővel. A fizetési modell szerint a negyedévek első két hónapjában a cégre vonatkozó bérköltség 7000-rel növekszik és a negyedévek harmadik hónapjában pedig 8050-nel. A fizetések arányát százalékban egy tizedesjeggyel ábrázolva szinte nem vehető észre a különbség. A rekordok azonos sorrendjétől tekintsünk most el, hiszen a UNION és az ORDER BY alparancsok alkalmazása együtt külön történet. Aki érti, hogy mire gondolok, most biztosan kacsint egyet. 😉 Aki még nem érti, annak részletesen elmagyarázzuk Java adatbázis-kezelő tanfolyamunkon. Továbbá a százalékokat összesítve a kerekítésük miatt nem kapunk pontosan 100%-ot.

Az így kapott adatok kiegészítik a Top 5 fizetésű alkalmazottak listája blog bejegyzésben kapott adatokat. Ott nem szerepelnek az alkalmazottak részlegei, de természetesen könnyen összepárosíthatók. Másképpen: a 107 fő alkalmazottból 35 fő (32,7%) kapja a fizetések 45%-át jutalék nélkül, illetve 50,4%-t jutalékkal kalkulálva. Tehát érdemes/megéri a Sales részlegben dolgozni. Még akár jutalék nélkül is. 🙂

A bejegyzéshez tartozó teljes Java forráskódot (ami beépítve tartalmazza a fenti SQL lekérdező parancsokat) ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

A feladatok a Java adatbázis-kezelő tanfolyam 13-16. óra: Konzolos kliensalkalmazás fejlesztése JDBC alapon, 1. rész alkalmához és a 33-36. óra: Grafikus kliensalkalmazás fejlesztése JDBC alapon, 1. rész alkalmához kötődnek.

Az SQL forráskód formázásához a Free Online SQL Formatter-t használtam.

Alkossunk másik fizetési modellt! Várjuk hozzászólásban a megoldás SQL parancsait.

Vajon hogyan változna az előző fizetési modell, ha a negyedévente kifizetendő jutalék számítási alapja a havi fizetés helyett a háromhavi – időszakra vonatkozó – fizetés megadott százaléka lenne? Hogyan alakulna a cég bérköltsége?

Rómeó és Júlia

Vajon hogyan kerül elő a Rómeó és Júlia az it-tanfolyam.hu szakmai blogban témaként? Hiszen mégiscsak egy Shakespeare színműről/tragédiáról van szó. Vajon mit programozhatunk Java nyelven ehhez kötődően épp Valentin-napon? Mindjárt kiderül.

Tegyünk fel egy kérdést és próbáljunk rá válaszolni! Vajon ki szereti jobban a másikat? Rómeó vagy Júlia?

Induljunk el az adatforrásból, amihez alkalmazkodnunk kell. A színmű angol nyelven publikusan elérhető XML formátumban: The Tragedy of Romeo and Juliet. Az XML fájlok könnyen feldolgozhatók Java nyelven. Részletek a fájlból (görgethető):

Az XML fájl felépítését tanulmányozva (1-5 alapján) megállapíthatóak az alábbiak:

  • A színmű öt felvonásból áll, ezeket <ACT></ACT> csomópontok jelölik.
  • Egy „adagnyi” beszédet a <SPEECH></SPEECH> csomópont fog össze.
  • A csomópontban található, hogy ki beszél: ez a <SPEAKER></SPEAKER> elem. A mesélő, kar esetén ez az elem üres, és a null-t nem szabad feldolgozni.
  • A csomópontban találhatók a szabadvers kimondott sorai: ezek a <LINE></LINE> elemek. Legalább egy sor minden beszédben van, és nem tudjuk előre a számukat.
  • Nem következetes helyen a DOM-ban, többféleképpen beágyazva és önállóan is előfordulhatnak <STAGEDIR></STAGEDIR> elemek. Ezek a színmű Kosztolányi-féle magyar fordításában dőlt betűvel megjelenő – cselekvésre utaló – színpadi utasítások. Van köztük csók is, amit az XML-ből nem szabad feldolgozni, bár erősen ráutaló magatartás. 🙂
  • Nem tudjuk előre, hogy hány csomópont található a fájlban.

A Java program készítése, tesztelése közben – mintegy mellékesen – megtudhatjuk, hogy Rómeó 612 sorban 24075 betűnyi, Júlia 544 sorban 21855 betűnyi szöveget mond. Persze nem mindet egymásnak mondják. Eközben vajon hányszor mondják ki a szeret, szeretem, szeretlek szavakat? A ragoktól, toldalékoktól, kis- és nagybetűket nem megkülönböztetve és attól is eltekintve, hogy éppen kinek/kiknek mondják amit éppen mondanak, egy becsléshez elegendő, ha a love szóra fókuszálunk (számíthatna a loving alak is).

Az alábbi Java forráskód betölti az XML fájlt a memóriába. Ezután kiválogatja a beszédeket. Ha a beszélő élő ember (szereplő), akkor érdekes, hogy mit/miket mond. Ha ROMEO vagy JULIET mondja az adott sort, akkor azt a program kiválogatja két generikus listába ( romeoLineList és julietLineList) beszédnyi adagokban. Ez nem szétválogatás programozási tétel, mert nem minden beszéd minden sora kerül valahová. A kivételkezelés nem kidolgozott.

Könnyen megkaphatjuk, hogy Rómeó hány darab olyan sort mond, amely tartalmazza a love szót. Például ennek a lambda kifejezésnek kiíratva az eredményét a konzolra:

Könnyen megkaphatjuk Rómeótól a 53 sornyi szöveget is így:

Íme Rómeó kiválogatott sorai (az 5. sorban kétszer is előfordul a love, de ez most nem számít):

Hasonlóan megkaphatjuk Júlia 38 kiválogatott sorát is:

Próbáljunk válaszolni a fentiek alapján a feltett kérdésre! Következtethetünk arra, hogy Rómeó jobban szereti Júliát. Legalábbis többször említi. 53>38. Persze tudjuk, hogy mindez nem ilyen egyszerű. 🙂

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam szakmai moduljának 21-24. óra: Objektumorientált programozás 2. rész, 25-28. óra: Objektumorientált programozás 3. rész, valamint a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam szakmai moduljának 9-12. óra: XML feldolgozás alkalmaihoz kötődik.

Nagyon különböző megoldásokat készíthetünk és szerteágazóan gyakorolhatunk, ha:

  • az XML fájlt kézzel mentjük a webről és utána a helyi fájlrendszerből dolgozzuk fel,
  • az XML fájlt közvetlenül a webről, dinamikusan olvassuk,
  • csak beépített XML-feldolgozást használunk,
  • külső XML API-t használunk,
  • DOM, SAX, XSL, van-e DTD,
  • XPath kifejezésekkel adunk választ a kérdésre,
  • a fenti didaktikusan egyszerű megoldás helyett haladóbb eszközöket (például: Stream API-t) használunk.

Top 5 fizetésű alkalmazottak listája

Top5 fizetés

Top5 fizetésAz a fela­da­tunk, hogy az Oracle HR sé­má­ból le­kér­dez­ve állít­suk elő a top 5 fizetésű alkalmazottak listáját, a fizetések csökkenő sorrendjében. Ez egytáblás lekérdezéssel megvalósítható. Az EMPLOYEES táb­lában megtalálható az összefűzött névhez szükséges FIRST_NAME és LAST_NAME mezők, valamint a fizetés a SALARY mezőben. Min­den alkalmazottnak van neve és fizetése. Előfordul legalább 5 különböző fizetés.

Oracle HR séma

Tanfolyamainkon többféleképpen modellezzük és tervezzük meg a feladat megoldását.

Megoldás (Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam)

A Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam 45-52. óra: Adatbázis-kezelés JDBC alapon alkalmain a következők szerint modellezünk és tervezünk.

Kiindulunk az alábbi egyszerű lekérdező parancsból (V1):

Top5SalaryV1Select

Eredményül ezt kapjuk (részlet, V1):

Top5SalaryV1 Eredmény

A kapott 107 rekordból álló eredménytáblát a Java kliensprogram fejlesztése során leképezzük egy generikus POJO listába, a rekordonként összetartozó két adatból előállítva az objektumok tulajdonságait. Kiderül, hogy a 17000 többször is előfordul. Mivel bármely fizetés előfordulhatna többször is, így előre nem tudjuk, hogy az eredménytáblából mennyi rekordot kell áttölteni a listába. A fizetésekből generikus halmazt építhetve, addig tudjuk folytatni a beolvasást, amíg a halmaz elemszáma kisebb ötnél. Eredményül hat rekordot kapunk. A Java kliensprogram forráskódját most nem részletezzük, de tanfolyamaink hallgatói számára ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé a teljes forráskódot. Ennél a megoldásnál egyszerűbb a lekérdező parancs, de több feladat hárul a Java kliensprogramra.

Lássunk néhány tévutat és az általános megoldás helyett konkrét megoldásokat! Ha szeretnénk adatbázis oldalon megoldani a feladatot, akkor használhatnánk a ROWNUM pszeudooszlopot. Ez 1-től sorszámozza az eredménytáblát, így használható lehetne arra, ha limitálni szeretnénk a visszaadandó rekordok számát.

1. elvi hibás lekérdező parancs:

Top5SalaryV2 Select

1. elvi hibás eredmény:

Top5SalaryV2 Eredmény

A hiba elvi, a lekérdező parancs szintaktikailag helyes. A harmadik oszlopban látjuk, hogy a rekordok sorszámozása megtörténik, de a kapott nevek és fizetések eltérnek a V1 esetben kapott helyes eredménytől. Az okokat természetesen megbeszéljük. Támpont: próbáljuk meg a lekérdező parancs feltételében kicserélni az 5-öt például 10-re és próbáljuk megmagyarázni, miért kapjuk azt, amit kapunk. Továbbá a konkrét esetben tudjuk, hogy hat rekordot kellene kapunk. Felmerülhet a gyanú, hogy a rendezés túl későn történik meg. Megpróbáljuk zárójelezéssel és lekérdezések egymásba ágyazásával befolyásolni a WHERE és ORDER BY alparancsok végrehajtási sorrendjét.

2. elvi hibás lekérdező parancs:

Top5SalaryV3 Select

2. elvi hibás eredmény:

Top5SalaryV3 Eredmény

A hiba most is elvi, a lekérdező parancs szintaktikailag helyes. A zárójelezés valóban hatással van a két alparancs végrehajtási sorrendjére és megfigyelhető, hogy a harmadik oszlopban a rekordok táblabeli fizikai sorrendje jelenik meg és a feltétel ( ROWNUM <= 5) nem a mező értékére, hanem a rekordok darabszámára értendő. Nyilván az 5-öt 6-ra módosítva visszakaphatnánk a V1 első hat rekordját, de ez nem lenne általános megoldás. Más úton is eljuthatunk a konkrét megoldáshoz.

3. elvi hibás lekérdező parancs:

Top5SalaryV4 Select

3. konkrét megközelítéssel kapott helyesnek látszó eredmény:

Top5SalaryV4 Eredmény

A hiba most is elvi, a lekérdező parancs szintaktikailag helyes. Általános megoldás helyett konkrét megoldásként megkapjuk a V1 első hat rekordját, de ehhez be kellett építeni a lekérdező parancsba a 13000-et. Ez a Top 5-ben legkisebb fizetés. Megbeszéljük, hogy miért hasznos a DISTINCT módosító/kulcsszó beépítése a lekérdező parancsba.

Megoldás (Java adatbázis-kezelő tanfolyam)

A Java adatbázis-kezelő tanfolyam 9-12. óra: Oracle HR séma elemzése, 13-16. óra: Konzolos kliensalkalmazás fejlesztése JDBC alapon, 1. rész, 33-36. óra: Grafikus kliensalkalmazás fejlesztése JDBC alapon, 2. rész alkalmával a következők szerint modellezünk és tervezünk.

Most arra helyezzük a hangsúlyt, hogy back-end, azaz adatbázis oldalon állítsuk elő az eredményt és ezáltal a front-end, azaz a Java kliensprogram egyszerűbb lehet. A lekérdező parancsot belülről kifelé haladva gondoljuk végig. Először kell egy halmaz a különböző fizetésekről csökkenő sorrendben. Utána ebből kell az első öt darab, amelyek halmazt alkotnak. Végül erre építve kell azoknak az alkalmazottaknak a neve és fizetése, akiknek a fizetése benne van a halmazban.

1. majdnem helyes megoldás:

Top5SalaryV5 Select

1. általános megközelítéssel kapott helyesnek látszó eredmény:

Top5SalaryV4 Eredmény

A probléma az, hogy az adatok helyes sorrendje a véletlennek köszönhető. Ha a lekérdező parancs feltételében az 5 helyett nagyobb számokat helyettesítünk be, akkor ez jól megfigyelhető. A következő megoldás már ezt a problémát is kezeli.

Finomítva a 3. elvi hibás lekérdező parancsot, a konkrét 13000 helyettesíthető belső lekérdező paranccsal. Építsük ezt be az 1. helyes megoldásba úgy, hogy az IN predikátum helyett használjuk a nagyobb vagy egyenlő hasonlító operátort. A középső lekérdező parancs a halmaz helyett már csak egyetlen értéket adjon vissza, amelyhez könnyű hasonlítani az aktuális alkalmazott fizetését. Ezzel kiváltható a nagyobb memóriaigényű halmazban való tartalmazottságot eldöntő művelet, a jóval hatékonyabb egy értékkel való összehasonlítással. Memóriaigény szempontjából nem maga a konkrét művelet/operátor az érdekes, hanem a használatukhoz szükséges adatok előállítása, mennyisége, tárolása, feldolgozása.

2. helyes megoldás:

Top5SalaryV6 Select

2. általános megközelítéssel kapott helyes eredmény:

Top5SalaryV4 Eredmény

Közben az is kiderült, hogy miért szükséges két helyen az ORDER BY alparancs.

Végül, ha ismerjük az Oracle DENSE_RANK() analitikai függvényét, amely egy rendezett lista különböző elemeihez rendel sorrendben számokat (másképpen rangsort állít fel 1-től kezdve), akkor elkészíthetjük az alábbi megoldást.

3. helyes megoldás:

Top5SalaryV7 Select

3. általános megközelítéssel kapott helyes eredmény:

Top5SalaryV7 Eredmény

Érdemes átgondolni és összehasonlítani a többféle különböző megközelítés lehetőségeit, korlátait. Ha egyensúlyozni kell a kliensprogram és az adatbázis-szerver terhelése között, valamint az MVC modell összetettsége, karbantarthatósága, könnyen dokumentálhatósága a/is szempont, akkor többféle alternatív módszer is bevethető, valamint építhetünk a különböző Oracle verziók (dialektusok) képességeire is.

Az SQL forráskódok formázásához a Free Online SQL Formatter-t használtam.

Címkefelhő generálása

szófelhő logó

szófelhő logóA címkefelhők/szófelhők népszerűek, sok weboldalon megtalálhatóak. A CMS rendszerekben beépített szolgáltatás is lehet, vagy külön bővítmény/plugin is megvalósíthatja. Egy szövegben előforduló szavakból a gyakrabban előfordulókat nagyobb betűmérettel emeli ki. Eredménye lehet listás, táblázatos, esetleg képpé generált is. Kétféleképpen is megközelíthető, erre utal a Word Cloud és a Tag Cloud elnevezés. Utóbbi inkább egy blog taxonomiájához kapcsolódik és kategóriákra/címkékre érvényesül. A szakmai blogunkhoz is tartozik egy táblázatos címkefelhő. A szófelhő a szöveg betűméretén túl megjelenítheti a szavak előfordulását, például Java forráskód (60), címkefelhő (2).

Példánkban tetszőleges szöveget dolgozunk fel. Ebből felépítünk egy előfordulást is mutató listás szófelhőt, amely rendezett, és a szavak betűmérete 32-16-ig változik. Azok a szavak kerülnek a szófelhőbe, amelyek legalább 5-ször előfordulnak. Kezelünk kivételeket is, például olyan szavakat, amiket nem érdemes szófelhőbe tenni. Lépésenként haladva ismertetjük a megvalósító forráskódot, és külön megjeleníthetők az egyes lépések részeredményei.

A Java programozási nyelv csomagjait, osztályait, interfészeit, metódusait, műveleteit használjuk. Különböző adatszerkezetek kerülnek elő: tömb, generikus lista, generikus map, generikus folyam. Építünk a Stream API szolgáltatásaira és a lambda kifejezésekre. A megvalósítás könnyen testre szabható, kezeli a tipikusan előforduló igényeket.

1. Szövegforrás előkészítése

Generálunk egy 10 bekezdésből álló szöveget a Lorem Ipsum – All the facts – Lipsum generator weboldalon és a későbbi feldolgozáshoz mentjük a Java projekt files mappájába  lorem.txt néven. A fájl mérete: 5781 bájt. Szövegfájl:

2. Szöveges tartalom előkészítése

A megadott útvonalról a java.nio csomag metódusaival betöltjük a szövegfájl tartalmát byte[]-be, majd az s szövegbe. A replace() metódus hívásaival eltávolítjuk a szövegből a sor és bekezdés végét jelző soremelés ( LF="\n") és kocsi vissza ( CR="\r") vezérlőkaraktereket, a vessző és a pont írásjeleket (mindet külön-külön cseréljük a semmire), végül kisbetűssé alakítjuk ( toLowerCase()) a szöveget. A szöveg 5563 db karakterből áll. Előkészített szöveg:

3. Szólista elkészítése

A szóközök mentén darabolva ( split()) a szöveget elkészül belőle egy névtelen szövegtömb ( String[]), amit rögtön átalakítunk ( Arrays.asList()) szöveg típusú generikus listává ( List<String>). A lista 826 db elemből áll. Generikus lista:

4. Csoportosítás és megszámolás

A szólistát csoportosítjuk és megszámoljuk, hogy az egyes szavak hányszor fordulnak elő (másképpen: egy-egy csoport hány elemű). Elkészül a wordCountMap generikus map, amely kulcs-érték párok halmaza (leképezés). A kulcs a szó ( String), az érték a darabszáma ( Long). Alkalmazkodunk ahhoz, hogy a csoportosítás során használt counting() megszámoló művelet Long típusú értéket ad vissza. 188 db kulcs-érték párt kapunk. Generikus map:

5. Szűrés és rendezés

A generikus map-et kétszer szűrjük ( filter() művelet) úgy, hogy a kivételeket tartalmazó exceptList-ben ne szerepeljen a szó, valamint csak a legalább 5-ször előforduló szavakat hagyjuk meg. 71 db elemből álló folyam marad. Ebből a maradékból készítünk rendezett generikus folyamot ( sortedWordCountStream). A sorted() művelet két kulcs-érték párt hasonlít össze. A rendezés érték/darabszám szerint ( getValue()) csökkenő, azon belül kulcs/szavak szerint ( getKey()) növekvő sorrendet biztosít. Másképpen: ha az értékek megegyeznek, akkor a növekvő sorrendet a szavak ábécé sorrendje határozza meg, egyébként a darabszámok csökkenő sorrendje dönti el. Most már könnyen látható, hogy a leggyakrabban előforduló kevés szóból 15 van, 14 előfordulás nincs… Rendezett generikus folyam:

6. Saját típusú listává konvertálás

Definiálunk egy WordCount POJO-t, String típusú word nevű, Long típusú count nevű, int típusú fontSize nevű tulajdonságokkal, getter/setter metódusokkal, és toString() függvénnyel.

A map() intermediate művelettel a rendezett generikus folyamot bejárva, előállítjuk a POJO/ WordCount  típusú kimeneti objektumok rendezett generikus listáját. Továbbra is 71 elemmel dolgozunk. Rendezett generikus lista:

7. Darabszámok összegyűjtése

A POJO típusú rendezett generikus listában lévő objektumoktól elkért darabszámok ( getCount() POJO függvény) közül a különbözőeket ( distinct() művelet) összegyűjtjük egy Long típusú generikus listába ( distinctCountList). Az egyediesítő művelet nincs hatással az adatok sorrendjére. Tízféle előfordulást kapunk. Generikus lista:

8. Betűméret lépésköze

A szófelhőben a szavak gyakorisága alapján határozzuk meg a betűméretet. A betűméret 32-ről indul és fokozatosan csökken 16-ig. A betűméret léptetéséhez a tízféle gyakoriság/előfordulás meghatározza a stepFontSize  lépésközt. Lépésköz:

9. Betűméret kiszámítása

Csoportváltást alkalmazunk és a csoportot gi-vel indexeljük. Egy csoportba azok a POJO objektumok tartoznak, amelyeknél a szavak előfordulása megegyezik. Az algoritmus 2. lépésében az aktuális csoportra érvényesen kiszámítjuk a betűméretet ( fontSize), ami az algoritmus 3. lépésében a csoportba tartozó minden POJO objektumnál beállításra kerül a setFontSize() POJO eljárással. Az algoritmus 4. lépésében léptetjük a csoport gi indexét. A POJO-k esetén először csak a word és count tulajdonságok kerültek beállításra, de most már a fontSize tulajdonság is értéket kapott. Generikus lista:

10. HTML tartalom előállítása

A generikus lista POJO objektumain végighaladva, a forEach() záró művelettel összeállítható a weboldal szófelhőt tartalmazó része ( sbHTML). A 71 db szóból álló szófelhő HTML forráskódjának mérete 3409 bájt. HTML forráskód:

Eredmény

Szöveges formában:

lorem ipsum szófelhő

Képként (a 3. lépés részeredményéből a WordClouds.com weboldalon generálva):

lorem ipsum szófelhő eredmény

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam szakmai moduljának több alkalmához is kötődik. A Stream API-val és a lambda kifejezésekkel sokszor foglalkozunk.

KSH táblázatból dolgozunk

KSH-logo

KSH-logoA Központi Statisztikai Hivatal honlapján elérhető STADAT táblákból könnyen kinyerhetjük a nekünk szükséges adatokat. A témastruktúrába sorolt online és XLS exportként is böngészhető táblázatokban megtalálhatjuk logikusan csoportosítva összesítve az adatokat régiónként (megyénként), évenként, százalékosan. Az XLS fájlformátum Java nyelven a JExcel API-val hatékonyan feldolgozható. Lássunk erre egy példát!

Feladat

A KSH 2.1.2.35. táblázatából gyűjtsük ki a 19 magyar megyére + Budapestre vonatkozóan a gazdaságilag aktívak létszámát és az első évet alapnak tekintve adjuk meg évenként a változást százalékosan!

Tervezés

A KSH témastruktúrában a táblázat elérési útja:

  • 2. Társadalom,
  • 2.1. Munkaerőpiac,
  • 2.1.2. A munkaerőpiac alakulása Magyarországon (1998–2018) -> Területi adatok,
  • 2.1.2.35. A 15–64 éves népesség gazdasági aktivitása megyénként és régiónként (1998–2018)

Online böngészhető táblázat:
https://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_hosszu/mpal2_01_02_35.html.

Letölthető táblázat (XLS formátumban): https://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_hosszu/xls/h2_1_2_35.xls.

A táblázat A oszlopában szerepelnek a régiók, megyék, időszakok (vegyesen, szövegként) és a D oszlopában a gazdaságilag aktívak (ezer fő, valós számként). A fejlécet nem szabad feldolgozni. 1998-tól 2018-ig 546 sorból áll az adatsor. A csoportosítás 26 régiót és megyét tartalmaz, amiből a 6 régiót (például: Közép-Dunántúl) ki kell hagyni.

A megyékre vonatkozóan 440 sort kell feldolgozni. Ebből az első sor a megye (vagy Budapest) neve, a többi (2019-ben 21 db) sorban találhatók az adatok (időszak). Olyan algoritmusban érdemes gondolkodni, ami a jövőben is működik. Ha csoportváltást alkalmazunk, akkor nem számít, hogy megyénként minden évben egy sornyival több adat lesz majd. A KSH táblázatok szerkezete nagyon ritkán változik, így bátran írható rájuk testre szabott forráskód (ezeket nem kell évente frissíteni).

Az évenkénti változást százalékosan nem tartalmazza a táblázat, ezt nekünk kell kiszámítani. A valós számok formázását érdemes egységesíteni, például a gazdaságilag aktívak létszámát 3 tizedesre, a változást 2 tizedesre kerekítve.

A belső adatábrázolást érdemes átgondolni. Hasznos, ha az időszakhoz tartozó három összetartozó adatot egyetlen Data POJO-ba fogjuk össze ( String period, double active és double change). Ezeket generikus listába szervezve ( ArrayList<Data> list) könnyen hozzájuk rendelhető a megye ( String county) és ezek együtt alkotják a Region POJO-t. A Region és Data kapcsolati fokszáma: 1:N. 2019-ben N=21 .

Részlet a megoldásból

A JExcel API használatához a Java projekthez hozzá kell adni a jxl.jar fájlt. A XLS fájl olvasható közvetlenül a webről is, de egyszerűbb helyi fájlrendszerbe mentett változatból dolgozni ( ./files/h2_1_2_35.xls). A megyék nevében található ékezetes karakterek miatt ügyelni kell a megfelelő karakterkódolásra ( Cp1252). A munkafüzet azonosítását követően hivatkozni kell a feldolgozandó munkalapra ( 2.1.2.35.). Az adatfeldolgozás során kihagyott régiókat (kivételeket) érdemes listába gyűjteni ( skipRegionList). A csoportváltást a két egymásba ágyazott ciklus valósítja meg. Ügyelni kell az adatok formátumának ellenőrzésére.

Eredmények

Például Somogy megyére az alábbi adatokat kapjuk eredményként (XLS formátumban, Excel-be betöltve, tipikus háttérszín kiemeléssel: szélsőértékek a C oszlopban, negatív értékek a D oszlopban):

KSH-result

További programozható feladatok

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kötődik (ha az XLS fájlt a helyi fájlrendszerből érjük el), és a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kapcsolódik (ha az XLS fájl tartalmát közvetlenül a webről olvassuk).