一种工作时长确定方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种工作时长确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

2.财务共享中心往往有多个小组，每个小组有自己的工作日历，设置了工作时间段，财务共享中心可以依据工作日历判断人员是否在岗，进而向人员分配审核单据任务，在实际业务场景中共享中心人员往往同属多个工作小组，且可以维护自己在不同工作小组的工作日历，如进行加班时间段、请假时间段的设置。在上述场景下需要统计共享中心人员的工作时长，当前，财务共享领域对该问题的处理方式通常如下：统计人员在工作小组的工作时长时，采用人员在小组的工作日历进行计算：工作时间段时长+加班时间段时长-请假时间段时长；统计人员层面的工作时长时，采用人力资源系统的打卡时长。但是这种方式存在灵活性较低以及准确性偏差的问题。

技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种工作时长确定方法、装置、设备及介质，能够员工工作时长计算的准确性。其具体方案如下：
4.第一方面，本技术公开了一种工作时长确定方法，包括：
5.获取目标员工在目标日期段内的工作日历；
6.按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化，以生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集；
7.基于所述工作时长位图集，通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。
8.可选的，所述基于所述工作时长位图集，通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长，包括：
9.按日期对所述工作时长位图集进行分组，得到单天对应的工作时长位图集字段；
10.对单天对应的所述工作时长位图集字段进行聚合处理，以得到所述目标员工在所述目标日期段内每天的工作时长；
11.通过对单天的工作时长求和得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。
12.可选的，所述对单天对应的所述工作时长位图集字段进行聚合处理，包括：
13.通过调用自定义聚合函数，对所述工作时长位图集字段内包含的所有工作时长位图字符串进行逻辑与运算，得到运算后位图；所述工作时长位图集字段包含所述目标员工在不同工作小组对应的工作时长位图字符串；
14.按照目标时间单位将所述运算后位图转换为对应的时间格式。
15.可选的，所述生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集之后，还包括：
16.根据所述工作时长位图集确定所述目标员工在不同工作小组下的单组工作时长，以便根据所述单组工作时长计算所述目标员工在所述目标日期段内在不同工作小组下的单组工作总时长。
17.可选的，所述按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化，以生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集，包括：
18.按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化；所述工作日历包括工作时间段、请假时间段、加班时间段；
19.通过转化得到所述工作时间段对应的工作时间位图集、所述请假时间段对应的请假时间位图集和所述加班时间段对应的加班时间位图集；
20.基于所述工作时间位图集、所述请假时间位图集和所述加班时间位图集得到所述工作时长位图集。
21.可选的，所述基于所述工作时间位图集、所述请假时间位图集和所述加班时间位图集得到所述工作时长位图集，包括：
22.计算所述工作时间位图集与所述加班时间位图集的并集，以及所述工作时间位图集与所述请假时间位图集的交集；
23.根据所述并集与所述交集的差得到所述工作时长位图集。
24.可选的，所述基于所述工作时间位图集、所述请假时间位图集和所述加班时间位图集得到所述工作时长位图集之前，还包括：
25.基于所述请假时间位图集和所述加班时间位图集，检测所述请假时间段与所述加班时间段是否存在重合；
26.若存在重合，则根据所述请假时间段和所述加班时间段分别对应的更新时间，确定重合时间的属性，并根据所述属性更新所述请假时间位图集和所述加班时间位图集。
27.第二方面，本技术公开了一种工作时长确定装置，包括：
28.工作日历获取模块，用于获取目标员工在目标日期段内的工作日历；
29.数据转化模块，用于按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化，以生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集；
30.工作时长确定模块，用于基于所述工作时长位图集，通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。
31.第三方面，本技术公开了一种电子设备，包括：
32.存储器，用于保存计算机程序；
33.处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述的工作时长确定方法。
34.第四方面，本技术公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中计算机程序被处理器执行时实现前述的工作时长确定方法。
35.第五方面，本技术公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序,该计算机程序在被处理器执行时实现前述的工作时长确定方法。
36.本技术中，获取目标员工在目标日期段内的工作日历；按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化，以生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集；基于所述工作时长位图集，通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。由此可见，在计算人员的工作时长时，将工作日历转化为位图数据结构，进行
位图计算得到工作时长位图集，将时间段转化为能代表时间点的位图结构进行工作时长运算，并结合数据分组聚合的处理方式提示运算性能，保证性能的前提下准确计算实际时长，提高了员工工作时长计算的准确性。
附图说明
37.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
38.图1为本技术提供的一种工作时长确定方法流程图；
39.图2为本技术提供的一种具体的工作时长确定方法流程图；
40.图3为本技术提供的一种具体的数据分组聚合处理流程图；
41.图4为本技术提供的工作时长确定方案所适用的系统框架示意图；
42.图5为本技术提供的一种工作时长确定装置结构示意图；
43.图6为本技术提供的一种电子设备结构图。
具体实施方式
44.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
45.现有技术中，统计人员在共享小组的工作时长时，采用人员在小组的工作日历进行计算，但是这种方式存在灵活性较低以及准确性偏差的问题。为克服上述技术问题，本技术提出一种工作时长确定方法，能够提高员工工作时长计算的准确性。
46.本技术实施例可以适用于企业资源计划(enterprise resource planning，erp)系统，例如人力资源(human resources，hr)系统，又例如集成有hr功能的生产制造管理系统、供应链系统、财务系统、税务系统及审计系统。
47.本技术实施例公开了一种工作时长确定方法，参见图1所示，该方法可以包括以下步骤：
48.步骤s11：获取目标员工在目标日期段内的工作日历。
49.本实施例中，首先获取目标员工在目标日期段内的工作日历，工作日历包括该目标员工在目标日期段内每天在不同工作小组下的工作时间段、请假时间段、加班时间段。
50.步骤s12：按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化，以生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集。
51.本实施例中，获取工作日历后，按照位图数据结构对工作日历进行数据转化，以生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集。位图(bitmap)使用每个位表示某种状态，适合处理整型的海量数据。可以理解的是，生成的工作时长位图集中包含多个工作时长位图字符串，每个工作时长位图能够表征一个工作时段的起始时间点。
52.本实施例中，所述按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化，以生成对应
的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集，可以包括以下步骤：
53.s21：按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化；所述工作日历包括工作时间段、请假时间段、加班时间段；
54.s22：通过转化得到所述工作时间段对应的工作时间位图集、所述请假时间段对应的请假时间位图集和所述加班时间段对应的加班时间位图集；
55.s23：基于所述工作时间位图集、所述请假时间位图集和所述加班时间位图集得到所述工作时长位图集。
56.例如图2所示，首先根据人员在小组的工作日历获取其工作时间段、请假时间段以及加班时间段；然后分别将各类型时间段转化为位图集，如本示例中的工作时间位图集bitset_w、请假时间位图集bitset_l、加班时间位图集bitset_ew。
57.本实施例中，所述基于所述工作时间位图集、所述请假时间位图集和所述加班时间位图集得到所述工作时长位图集，可以包括：计算所述工作时间位图集与所述加班时间位图集的并集，以及所述工作时间位图集与所述请假时间位图集的交集；根据所述并集与所述交集的差得到所述工作时长位图集。即可按如下公式计算得到人员在工作小组的工作时长位图集bitset
gw
；
58.bitset
gw
＝(bitsetw∪bitset
ew
)-(bitsetw∩bitset
l
)；
59.最后对bitset
gw
求值可得到人员在小组的工作时长hg。
60.本实施例中，所述基于所述工作时间位图集、所述请假时间位图集和所述加班时间位图集得到所述工作时长位图集，可以包括以下步骤：
61.s31：基于所述请假时间位图集和所述加班时间位图集，检测所述请假时间段与所述加班时间段是否存在重合；
62.s32：若存在重合，则根据所述请假时间段和所述加班时间段分别对应的更新时间，确定重合时间的属性，并根据所述属性更新所述请假时间位图集和所述加班时间位图集；
63.s33：基于所述工作时间位图集，以及更新后的请假时间位图集和加班时间位图集得到所述工作时长位图集。
64.可以理解的是，某些情况下加班时间段和请假时间段存在重合，如原先设置为加班时间后又变更为请假时间，因此需要判断重合的时间点是属于请假还是加班，并更新请假和加班的时间位图集，具体的以最新设置为准。即若某个重合时间点在最初被设置为请假状态，但后续由于员工在工作上的调整，该时间点实际是在加班，因此之后该重合时间点被设置为加班状态。在判断确定出存在重合后，根据请假状态对应的设置时间和加班状态对应的设置时间，可以确定加班状态为后设置的，那么此时可以确定该重合时间的属性为加班状态，因此需要清理将该重合时间在请假时间位图集的数据，以对请假时间位图集进行更新。
65.步骤s13：基于所述工作时长位图集，通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。
66.本实施例中，生成工作时长位图集后，通过数据分组聚合处理计算目标员工在目标日期段内的工作时长。数据分组聚合中分组是指使用特定的条件将原数据划分为多个组，聚合指对每个分组中的数据执行某些操作，最后将计算的结果进行整合。
67.本实施例中，所述生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集之后，还可以包括：根据所述工作时长位图集确定所述目标员工在不同工作小组下的单组工作时长，以便根据所述单组工作时长计算所述目标员工在所述目标日期段内在不同工作小组下的单组工作总时长。
68.可以理解的是，工作日历以员工每天在不同工作小组下的工作时段展示的，因此根据工作时长位图集可以确定出目标员工每天在不同工作小组下的单组工作时长，进而能够根据所述单组工作时长计算所述目标员工在所述目标日期段内在不同工作小组下的单组工作总时长，即将目标员工在目标日期段内每天在某个工作小组下的单组工作时长进行相加，得到员工在目标日期段内在该小组下的单组工作总时长，实现从小组工作角度进行工作时长统计。
69.具体的，预设小组工作时长的统计表，将上步骤计算得到的结果存入该表，后续计算人员工作时长时也可以基于该表数据进行。在存储工作时长时需一并存储其对应的工作时长位图，为减少存储空间以及后续计算的稳定性，可以以“00011...”数据格式存储，以分钟为精度则定长1440(24
×
60)个字符。
70.本实施例中，所述基于所述工作时长位图集，通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长，可以包括以下步骤：
71.s41：按日期对所述工作时长位图集进行分组，得到单天对应的工作时长位图集字段；
72.s42：对单天对应的所述工作时长位图集字段进行聚合处理，以得到所述目标员工在所述目标日期段内每天的工作时长；
73.s43：通过对单天的工作时长求和得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。
74.本实施例中，具体按日期对工作时长位图集进行分组，得到单天对应的工作时长位图集字段，单天对应的工作时长位图集字段可能包括在一个或多个工作小组下的工作时段，然后对单天对应的工作时长位图集字段进行聚合处理，统计员工单天的实际工作时长，最终得到目标员工在目标日期段内的总工作时长。
75.例如图3所示，以计算人员a在日期段6/29～6/30中的工作时长为例，首先获取人员在6/29～6/30期间的包含工作时长位图集的工作时长数据集，然后对各个工作时长位图进行数据运算处理得到工作时长h，即以日期字段进行分组使用自定义聚合函数将工作时长位图聚合为时长，然后对时长求和得到人员a在6/29～6/30期间的工作时长h。本实施例中，所述对单天对应的所述工作时长位图集字段进行聚合处理，可以包括：通过调用自定义聚合函数，对所述工作时长位图集字段内包含的所有工作时长位图字符串进行逻辑与运算，得到运算后位图；所述工作时长位图集字段包含所述目标员工在不同工作小组对应的工作时长位图字符串；按照目标时间单位将所述运算后位图转换为对应的时间格式。即对6/29号员工在费用单审核组的工作时长位图字符串和在差旅单审核组的工作时长位图字符串进行逻辑与运算，得到该日的工作时长位图字符，最够将该日的工作时长位图字符转化为以小时为单位的时长，最后求和得到人员a在6/29～6/30期间的工作时长。
76.本实施例中，所述通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长，可以包括：利用algo类库或pandas类库等数据处理分析工具对所述工作
时长位图集进行分组聚合处理，以计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长；algo是内存数据库计算引擎，提供sql(结构化查询语言，structured query language)计算功能，支持常用的sql算法，是一个迭代计算框架。即为减少算法的时间和空间复杂度，保证算法性能，可以使用algo类库对数据进行分组聚合处理，自定义聚合函数的实现思路：聚合过程，将要进行聚合的时长位图字符串转化为进行位图计算的位图类，并进行逻辑与运算；然后是返回结果，对进行了逻辑与运算的最终位图进行求值，将值转化需要的时间格式作为聚合结果值，如以小时或分钟为单位。algo类库实现数据分组聚合的伪代码如下：dataset.groupby([分组字段名]).agg([自定义聚合函数],[聚合字段名],[聚合结果字段名])，dataset为要处理的工作时长数据集。
[0077]
由上可见，本实施例中获取目标员工在目标日期段内的工作日历；按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化，以生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集；基于所述工作时长位图集，通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。由此可见，在计算人员的工作时长时，将工作日历转化为位图数据结构，进行位图计算得到工作时长位图集，将时间段转化为能代表时间点的位图结构进行工作时长运算，并结合数据分组聚合的处理方式提示运算性能，保证性能的前提下准确计算实际时长，提高了员工工作时长计算的准确性。
[0078]
本技术的工作时长确定方案中，采用的系统框架具体可以参见图4所示，具体可以包括：服务器和与服务器建立通信连接的若干数量的用户端。服务器执行工作时长确定的步骤，包括获取目标员工在目标日期段内的工作日历；按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化，以生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集；基于所述工作时长位图集，通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。
[0079]
相应的，本技术实施例还公开了一种工作时长确定装置，参见图5所示，该装置包括：
[0080]
工作日历获取模块11，用于获取目标员工在目标日期段内的工作日历；
[0081]
数据转化模块12，用于按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化，以生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集；
[0082]
工作时长确定模块13，用于基于所述工作时长位图集，通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。
[0083]
由上可见，本实施例中获取目标员工在目标日期段内的工作日历；按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化，以生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集；基于所述工作时长位图集，通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。由此可见，在计算人员的工作时长时，将工作日历转化为位图数据结构，进行位图计算得到工作时长位图集，将时间段转化为能代表时间点的位图结构进行工作时长运算，并结合数据分组聚合的处理方式提示运算性能，保证性能的前提下准确计算实际时长，提高了员工工作时长计算的准确性。
[0084]
在一些具体实施例中，所述工作时长确定模块13具体可以包括：
[0085]
分组单元，用于按日期对所述工作时长位图集进行分组，得到单天对应的工作时长位图集字段；
[0086]
聚合单元，用于对单天对应的所述工作时长位图集字段进行聚合处理，以得到所述目标员工在所述目标日期段内每天的工作时长；
[0087]
求和单元，用于通过对单天的工作时长求和得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。
[0088]
在一些具体实施例中，所述聚合单元具体可以包括：
[0089]
逻辑运算单元，用于通过调用自定义聚合函数，对所述工作时长位图集字段内包含的所有工作时长位图字符串进行逻辑与运算，得到运算后位图；所述工作时长位图集字段包含所述目标员工在不同工作小组对应的工作时长位图字符串；
[0090]
转换单元，用于按照目标时间单位将所述运算后位图转换为对应的时间格式。
[0091]
在一些具体实施例中，所述工作时长确定装置具体可以包括：
[0092]
单组工作时长确定单元，用于根据所述工作时长位图集确定所述目标员工在不同工作小组下的单组工作时长，以便根据所述单组工作时长计算所述目标员工在所述目标日期段内在不同工作小组下的单组工作总时长。
[0093]
在一些具体实施例中，所述数据转化模块12具体可以包括：
[0094]
数据转化单元，用于按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化；所述工作日历包括工作时间段、请假时间段、加班时间段；
[0095]
位图集确定单元，用于通过转化得到所述工作时间段对应的工作时间位图集、所述请假时间段对应的请假时间位图集和所述加班时间段对应的加班时间位图集；
[0096]
工作时长位图集确定单元，用于基于所述工作时间位图集、所述请假时间位图集和所述加班时间位图集得到所述工作时长位图集。
[0097]
在一些具体实施例中，所述工作时长位图集确定单元具体可以包括：
[0098]
交并集计算单元，用于计算所述工作时间位图集与所述加班时间位图集的并集，以及所述工作时间位图集与所述请假时间位图集的交集；
[0099]
确定单元，用于根据所述并集与所述交集的差得到所述工作时长位图集。
[0100]
在一些具体实施例中，所述工作时长位图集确定单元具体可以包括：
[0101]
重合检测单元，用于基于所述请假时间位图集和所述加班时间位图集，检测所述请假时间段与所述加班时间段是否存在重合；
[0102]
更新单元，用于若存在重合，则根据所述请假时间段和所述加班时间段分别对应的更新时间，确定重合时间的属性，并根据所述属性更新所述请假时间位图集和所述加班时间位图集。
[0103]
进一步的，本技术实施例还公开了一种电子设备，参见图6所示，图中的内容不能被认为是对本技术的使用范围的任何限制。
[0104]
图6为本技术实施例提供的一种电子设备20的结构示意图。该电子设备20，具体可以包括：至少一个处理器21、至少一个存储器22、电源23、通信接口24、输入输出接口25和通信总线26。其中，所述存储器22用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器21加载并执行，以实现前述任一实施例公开的工作时长确定方法中的相关步骤。
[0105]
本实施例中，电源23用于为电子设备20上的各硬件设备提供工作电压；通信接口24能够为电子设备20创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本技术技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口25，用于获
取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。
[0106]
另外，存储器22作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源包括操作系统221、计算机程序222及包括工作时长位图集在内的数据223等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。
[0107]
其中，操作系统221用于管理与控制电子设备20上的各硬件设备以及计算机程序222，以实现处理器21对存储器22中海量数据223的运算与处理，其可以是windows server、netware、unix、linux等。计算机程序222除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备20执行的工作时长确定方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。
[0108]
进一步的，本技术实施例还公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现前述任一实施例公开的工作时长确定方法步骤。
[0109]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0110]
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
[0111]
进一步的，本技术实施例还公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现前述任一实施例公开的工作时长确定方法。
[0112]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0113]
以上对本发明所提供的一种工作时长确定方法、装置、设备及介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：

1.一种工作时长确定方法，其特征在于，包括：获取目标员工在目标日期段内的工作日历；按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化，以生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集；基于所述工作时长位图集，通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。2.根据权利要求1所述的工作时长确定方法，其特征在于，所述基于所述工作时长位图集，通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长，包括：按日期对所述工作时长位图集进行分组，得到单天对应的工作时长位图集字段；对单天对应的所述工作时长位图集字段进行聚合处理，以得到所述目标员工在所述目标日期段内每天的工作时长；通过对单天的工作时长求和得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。3.根据权利要求2所述的工作时长确定方法，其特征在于，所述对单天对应的所述工作时长位图集字段进行聚合处理，包括：通过调用自定义聚合函数，对所述工作时长位图集字段内包含的所有工作时长位图字符串进行逻辑与运算，得到运算后位图；所述工作时长位图集字段包含所述目标员工在不同工作小组对应的工作时长位图字符串；按照目标时间单位将所述运算后位图转换为对应的时间格式。4.根据权利要求1所述的工作时长确定方法，其特征在于，所述生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集之后，还包括：根据所述工作时长位图集确定所述目标员工在不同工作小组下的单组工作时长，以便根据所述单组工作时长计算所述目标员工在所述目标日期段内在不同工作小组下的单组工作总时长。5.根据权利要求1至4任一项所述的工作时长确定方法，其特征在于，所述按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化，以生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集，包括：按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化；所述工作日历包括工作时间段、请假时间段、加班时间段；通过转化得到所述工作时间段对应的工作时间位图集、所述请假时间段对应的请假时间位图集和所述加班时间段对应的加班时间位图集；基于所述工作时间位图集、所述请假时间位图集和所述加班时间位图集得到所述工作时长位图集。6.根据权利要求5所述的工作时长确定方法，其特征在于，所述基于所述工作时间位图集、所述请假时间位图集和所述加班时间位图集得到所述工作时长位图集，包括：计算所述工作时间位图集与所述加班时间位图集的并集，以及所述工作时间位图集与所述请假时间位图集的交集；根据所述并集与所述交集的差得到所述工作时长位图集。7.根据权利要求5所述的工作时长确定方法，其特征在于，所述基于所述工作时间位图集、所述请假时间位图集和所述加班时间位图集得到所述工作时长位图集之前，还包括：
基于所述请假时间位图集和所述加班时间位图集，检测所述请假时间段与所述加班时间段是否存在重合；若存在重合，则根据所述请假时间段和所述加班时间段分别对应的更新时间，确定重合时间的属性，并根据所述属性更新所述请假时间位图集和所述加班时间位图集。8.一种工作时长确定装置，其特征在于，包括：工作日历获取模块，用于获取目标员工在目标日期段内的工作日历；数据转化模块，用于按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化，以生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集；工作时长确定模块，用于基于所述工作时长位图集，通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于保存计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1至7任一项所述的工作时长确定方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序；其中计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的工作时长确定方法。

技术总结

本申请公开了一种工作时长确定方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，可以适用于企业资源计划(Enterprise Resource Planning，ERP)系统，如人力资源(Human Resources，HR)系统。该方法包括：获取目标员工在目标日期段内的工作日历；按照位图数据结构对所述工作日历进行数据转化，以生成对应的能够表征工作时间起止点的工作时长位图集；基于所述工作时长位图集，通过数据分组聚合处理计算得到所述目标员工在所述目标日期段内的工作时长。本申请能够在保证性能的前提下准确计算实际时长，提高了员工工作时长计算的准确性。性。性。