Excel-Automatisierung mit der modernen Erfahrung in Studio

Hallo und willkommen zu dieser Demo!

In diesem Video lernen wir, wie man mithilfe einer Datentabelle und Arbeitsmappenaktivitäten Daten aus einer Excel-Datei liest und bearbeitet.

In diesem Szenario muss der Personalleiter Daten aus einer Excel-Datei mit Mitarbeiterinformationen extrahieren, um Gehälter basierend auf der Anzahl der geleisteten Arbeitsstunden und einer Gehaltserhöhung von zwei Prozent zu berechnen.

Der Personalleiter hat den RPA-Entwickler um Hilfe bei der Automatisierung dieser Aufgabe gebeten.
Um eine Automatisierung für den Personalleiter zu erstellen, verwenden wir Arbeitsmappenaktivitäten und Datentabellenaktivitäten.

Der erste Schritt besteht darin, die Daten mithilfe von Arbeitsmappenaktivitäten aus der Excel-Datei zu extrahieren. Als Nächstes verwenden wir Datentabellenaktivitäten, um die Daten zu bearbeiten, indem wir die Gehälter der Mitarbeiter auf der Grundlage der Anzahl der geleisteten Arbeitsstunden und der zweiprozentigen Gehaltserhöhung berechnen. Schließlich verwenden wir Arbeitsmappenaktivitäten, um die aktualisierten Daten wieder in die Excel-Datei zu schreiben. Durch die Automatisierung dieses Prozesses können wir dem Personalmanager wertvolle Zeit sparen und das Risiko menschlicher Fehler verringern.
Bitte beachten Sie, dass wir in dieser Demo die grundlegenden Informationen zu Datentabellenaktivitäten behandeln. Für alle, die mehr über dieses Thema erfahren möchten, empfehlen wir unseren Kurs „Datenbearbeitung mit DataTables in Studio“, der tiefer in Datentabellenaktivitäten eintaucht und eine umfassendere Schulung bietet. Großartig!

Hier verwenden wir zwei Excel-Dateien, nämlich AppOneReport und AppTwoReport.
Die Excel-Dateien enthalten Daten zu Mitarbeitern wie Namen, IDs, Abteilungen, Gehälter und Einstellungsdaten.

Lassen Sie uns einen neuen Prozess erstellen und ihm einen passenden Namen geben.

Lassen Sie uns eine kurze Beschreibung des neuen Prozesses geben. Bevor wir beginnen, müssen wir ein paar Dinge tun. Erstellen wir zunächst einen Ordner namens „Input“, um die Eingabedateien zu speichern. Zweitens müssen wir einen Ordner namens „Output“ erstellen, um die konsolidierte Datei zu speichern, die von der Automatisierung generiert wird.
Nachdem wir nun die erforderlichen Ordner erstellt haben, sollten wir unserem Workflow die Aktivität „Für jede Datei im Ordner“ hinzufügen. Dadurch können wir die Dateien durchlaufen und die erforderlichen Aktionen für sie ausführen.

Geben wir den Ordnerpfad in das Feld „Im Ordner“ ein. Wenn Sie möchten, können Sie den Ordner auch durchsuchen, indem Sie auf das Durchsuchen-Symbol neben dem Feld klicken.

Großartig! Nachdem wir nun die Ordnerstruktur und die Dateiiteration eingerichtet haben, können wir mit der Verwendung der Arbeitsmappenaktivitäten in unserem Projekt fortfahren.

Bei Arbeitsmappenaktivitäten sind einige wichtige Dinge zu beachten.
Alle Arbeitsmappenaktivitäten können im Hintergrund ausgeführt werden. Für diese Aktivitäten ist es nicht erforderlich, dass Microsoft Excel auf dem System installiert ist.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Arbeitsmappenaktivitäten nur mit XLS- und XLSX-Dateien funktionieren und keine XLSM-Dateien unterstützen.
Außerdem sollte die Datei zur Laufzeit nicht in Excel geöffnet werden, da dies zu Problemen mit den Aktivitäten führen kann.

Fügen wir die Aktivität „Arbeitsmappe mit Bereich lesen“ hinzu, um die Daten aus einer Excel-Datei zu lesen und in einer Variable vom Typ „Datentabelle“ zu speichern.

Wir geben den vollständigen Pfad der aktuellen Excel-Datei, einschließlich des Blattnamens, in einem Feld „Arbeitsmappenpfad“ an.

Als Nächstes erstellen wir im Eigenschaftenfenster eine Variable vom Typ „Datentabelle“, um die Informationen zu speichern.

Lassen Sie uns eine neue Variable vom Typ „Datentabelle“ erstellen.
Wenn Sie diesen Datentyp nicht sehen, können Sie mit der Option „Nach Typen suchen“ danach suchen.
Und lassen Sie uns die Variable initialisieren.

Wir wissen bereits, dass das Initialisieren einer Variablen ein entscheidender Schritt ist. Damit können Sie das Schema für die Tabelle definieren, eine leere Tabelle mit dem angegebenen Schema erstellen, Daten speichern, die Datenmanipulation mit verschiedenen Methoden wie Sortieren, Filtern oder Durchführen von Berechnungen aktivieren und Daten zwischen Aktivitäten austauschen, entweder indem Sie die Variable „DataTable“ als Argument übergeben oder indem Sie die Daten zur späteren Verwendung in eine Datei oder Datenbank schreiben.
Perfekt!

Nachdem die Daten aus der Excel-Datei gelesen wurden, besteht der nächste Schritt darin, sie in die zuvor erstellte DataTable einzufügen. Dies kann mithilfe der Aktivität „Datentabelle zusammenführen“ erfolgen, mit der Sie die Daten aus zwei DataTables in einer einzigen DataTable zusammenführen können. Indem wir die Daten auf diese Weise zusammenführen, können wir sicherstellen, dass alle relevanten Informationen kombiniert werden und in den nachfolgenden Schritten des Automatisierungsworkflows verwendet werden können.

In der Aktivität „Datentabelle zusammenführen“ geben wir den Namen der DataTable-Variable „dt_input“ in das Feld „Quelle“ ein. Dadurch werden die Daten aus der Eingabe-DataTable mit der Ziel-DataTable „dt_Report“ zusammengeführt, was die Datenverarbeitung und -manipulation ermöglicht.

Nachdem wir nun die notwendigen Schritte zum Lesen der Daten aus den Excel-Dateien und zum Zusammenführen in einer einzigen Datentabelle abgeschlossen haben, die durch die Variable „dt_report“ dargestellt wird, können wir mit der weiteren Datenverarbeitung basierend auf den Anforderungen unseres Anwendungsfalls fortfahren. Dies kann das Bereinigen der Daten, das Herausfiltern unerwünschter Informationen, das Durchführen von Berechnungen oder statistischen Analysen und das Generieren von Berichten oder Visualisierungen zur Präsentation der Ergebnisse umfassen.

Okay, fahren wir mit dem Filtern der Daten nach Abteilung fort. Für diese Aufgabe verwenden wir die Aktivität „Datentabelle filtern“.

Mit dieser Aktivität können Sie Bedingungen zum Filtern der Daten in der Datatable-Variable angeben. Sie können auf das Fenster „Filterassistent“ zugreifen, indem Sie in der Aktivität auf die Schaltfläche „Filter konfigurieren“ klicken. Dort können Sie Ihre Filtereinstellungen jederzeit anpassen.

Konfigurieren wir den Filter-Assistenten so, dass er die Datentabelle „dt_report“ basierend auf unseren Anforderungen filtert.

Dazu müssen wir den Filterassistenten öffnen, indem wir in der Tabellenaktivität „Daten filtern“ auf die Schaltfläche „Filter konfigurieren“ klicken.
Wir können entweder nach einer bestimmten Spalte filtern ODER bestimmte Operationen mithilfe des Operationsfelds ausführen.

Bevor wir irgendetwas konfigurieren, werfen wir noch einmal einen Blick auf die Excel-Datei, um die Spalten zu identifizieren, die wir filtern möchten.
Verwenden wir den Filterassistenten, um Daten basierend auf der Spalte „Abteilung“ zu filtern. Wir geben „Marketing“ in das Wertefeld ein, um nur die Daten anzuzeigen, die sich auf die Marketingabteilung beziehen.

Darüber hinaus können wir mit dem Filterassistenten mehrere Filterkriterien hinzufügen und auswählen, ob wir sie mit den Operatoren „UND“ oder „ODER“ anwenden möchten. Auf diese Weise können wir unsere Daten weiter verfeinern und spezifischere Ergebnisse erhalten.

Ab jetzt ist alles gut. Klicken wir auf „OK“ und kehren zum Studio zurück. Super!
Um die gefilterten Daten zu speichern, erstellen wir eine neue Datentabelle.
Super! Mit der gefilterten Datentabelle an Ort und Stelle können wir dem Workflow jetzt eine Schleifenaktivität „Für jede Zeile“ hinzufügen. Dadurch können wir die Datentabelle durchlaufen und jedem Mitarbeiter eine Gehaltserhöhung von zwei Prozent zuweisen.

Als Nächstes fügen wir eine „Assign“-Aktivität in den Hauptteil der „For Each Row“-Schleife ein, um die Daten zu ändern. Um die Gehaltsspalte zu aktualisieren, geben wir „CurrentRow(„Gehalt“)“ in das „An“-Feld ein.
Als Nächstes müssen wir die Gehaltsdaten vom String-Format in das Integer-Format konvertieren, damit wir mathematische Operationen darauf durchführen können. Dazu verwenden wir den Ausdruckseditor, um einen Ausdruck zu schreiben, der die Gehaltsdaten in Integer umwandelt und das erhöhte Gehalt berechnet.

Großartig! Nachdem die zweiprozentige Erhöhung nun auf die Gehaltsdaten angewendet wurde, können wir mit dem nächsten Schritt fortfahren.

Zuletzt fügen wir dem Workflow die Aktivität „Arbeitsmappe „Bereich schreiben“ hinzu. Dadurch können wir die aktualisierten Gehaltsinformationen in einer neuen Excel-Datei speichern.

Großartig! Da die Gehaltsdaten nun aktualisiert sind, können wir die Ergebnisse in einer neuen Excel-Datei speichern. Dazu geben wir den Dateipfad und -namen im Feld „Arbeitsmappenpfad“ der Aktivität „Arbeitsmappe mit Bereich schreiben“ an. Nennen wir die Datei „HR-Bericht“ und speichern sie im Ordner „Ausgabe“, den wir zuvor erstellt haben.

Benennen wir das Blatt in der Excel-Datei um und geben die DataTable-Variable mit den gefilterten Daten im Feld „DataTable“ der Aktivität „Arbeitsmappe mit Bereich schreiben“ an.
Großartig! Nachdem wir den Workflow nun abgeschlossen haben, führen wir ihn aus und sehen ihn in Aktion.
Fantastisch.

Im Ausgabeordner können wir die HR-Berichtstabelle sehen.

Super, sie funktioniert wie erwartet.

Wir können nun die Mitarbeiterdetails und Gehälter für die Marketingabteilung in der Tabelle sehen. Um unsere Ergebnisse zu überprüfen, öffnen wir die Datei „App One Report.xlsx“ und vergleichen die Ergebnisse. Aus der neuen Datei geht klar hervor, dass die Gehälter erhöht wurden.

Damit ist unsere Demo zum Thema „Automatisierung mithilfe von Arbeitsmappen- und Datentabellenaktivitäten erstellen“ abgeschlossen.
Lassen Sie uns kurz zusammenfassen:
In diesem Video haben wir gelernt, wie man mithilfe von Datentabellen- und Arbeitsmappenaktivitäten Daten aus Excel-Dateien extrahiert und bearbeitet. Wir haben gelernt, wie man Ordner einrichtet, Dateien durchläuft, Daten mithilfe der Aktivität „Arbeitsmappenbereich lesen“ liest, Daten mithilfe der Aktivität „Datentabelle zusammenführen“ zusammenführt und Daten mithilfe der Aktivität „Datentabelle filtern“ filtert.

Das Initialisieren einer Datentabellenvariable ist ein wesentlicher Schritt, der es uns ermöglicht, das Schema zu definieren, eine leere Tabelle zu erstellen, Daten zu speichern und Daten zwischen Aktivitäten auszutauschen. Arbeitsmappenaktivitäten können im Hintergrund ausgeführt werden und unterstützen XLS- und XLSX-Dateien, jedoch keine XLSM-Dateien. Mit der Tabellenaktivität „Daten filtern“ können wir Daten anhand bestimmter Kriterien filtern und unsere Ergebnisse verfeinern, indem wir mithilfe des Filterassistenten mehrere Filterkriterien hinzufügen.

Vielen Dank fürs Zuschauen! Bis zum nächsten Mal und viel Spaß bei der Automatisierung!