> 持续流程改进 > 费用管理 > Ramp > 数据模板

您的报销管理数据模板

Ramp

← 返回改进指南

费用管理属性 (23) 费用管理活动 (12) 提取指南 (3)

您的报销管理数据模板

此模板为收集必要的分析数据以优化您的费用管理流程提供了清晰的路线图。它概述了基本属性、需要追踪的关键活动，以及从 Ramp 提取数据的实用指南。利用此资源，确保您收集到进行深刻流程发现和改进所需的所有信息。

建议收集的属性
需要追踪的关键活动
Ramp 数据提取指南

不熟悉事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

下载模板

费用管理属性

这些是事件日志中必须包含的关键数据字段，用于对您的费用管理流程进行全面分析。

3 必填 6 推荐 14 可选

	名称	描述
	事件timestamp EventTimestamp	活动发生的精确日期和时间。
描述流程中的每项活动都有对应的记录发生时间的时间戳。这些时间数据用于按时间顺序排列事件，是所有时间相关分析的基础。在流程挖掘中，时间戳用于计算活动间的周期时间、测量案例的总持续时间以及识别延迟。这些信息对于性能监控和发现流程改进机会至关重要。为何重要此属性提供事件的时间顺序，对于所有持续时间计算和绩效分析都至关重要。获取方式此信息通常可以在 Ramp 的事件日志或交易数据中的活动或状态记录旁找到。示例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T14:30:00Z2023-10-27T09:00:00Z
	活动名称 ActivityName	在费用管理流程中的某个时间点发生的特定事件或任务的名称。
描述此属性描述了报销单生命周期中的单个步骤，例如“费用已提交”、“经理已批准”或“报销已执行”。这些活动构成了流程图中的节点，可以实现流程流向的可视化和分析。分析活动有助于识别哪些步骤最频繁、瓶颈发生在何处以及不同工作流如何变化。它是理解操作顺序和衡量每个阶段绩效的核心组件。为何重要它定义了流程图中的步骤，从而实现从开始到结束的流程流向的可视化和分析。获取方式这通常源自与 Ramp 中每份报销单关联的事件日志或状态更改记录。示例费用已提交经理已审批等待财务审查报销已执行
	费用报销单 ID ExpenseReportId	每个报销单的唯一标识符，作为该流程的主要案例标识符。
描述报销单 ID 将与单次报销提交相关的所有事件和活动归为一组。它允许对报销申请从初始录入到最终支付的全过程进行按时间顺序的追踪。在流程挖掘中，此属性对于还原每份报销单的端到端路径至关重要。通过将其用作 Case ID（案例 ID），分析可以准确计算周期时间、识别瓶颈，并可视化报销单在审批流程中经历的不同路径。为何重要这是将所有相关活动链接到单个流程实例的基础属性，使端到端分析成为可能。获取方式此标识符应可在 Ramp 的主报销单或交易表中找到。示例 ER-2023-08-1123ER-2023-09-4591ER-2023-10-0024
	修改原因 RevisionReason	报销单被退回给员工修改时提供的理由。
描述当审批人拒绝或退回报销单时，通常会提供理由。此属性捕获该理由，例如“缺失收据”、“类别错误”或“违反政策”。这些信息对于“报销修改率与原因”仪表板具有不可估量的价值。通过分析最常见的返工原因，组织可以识别提交过程中的系统性问题，并实施针对性的培训或系统改进以减少错误。为何重要它提供了对返工根源的直接洞察，以便采取针对性行动提高初次提交的质量。获取方式当 Ramp 中发生“报销单退回修改”活动时，此数据将记录在评论或拒绝详情中。示例缺失明细收据费用超出政策限制选择了错误的费用类别重复交易
	员工部门 EmployeeDepartment	提交报销单的员工所属部门。
描述此属性表示提交费用的员工所属的业务单元或部门，如“销售”、“工程”或“市场”。这是一个关键的分析维度，因为它允许过滤和比较组织不同部分的流程绩效。它可以揭示部门之间在审批时间、修改率和政策合规性方面的差异，从而支持有针对性的改进计划。为何重要它能够对比不同业务单元的流程指标，凸显效率、合规性和支出方面的差异。获取方式此信息可能与 Ramp 中的员工用户档案或集成的 HR 系统相关联。示例销售市场营销工程部财务
	报销单总额 ReportTotalAmount	报销单的总金额。
描述此属性代表单份报销单中所有费用的总和。它是了解支出模式的关键财务指标。在流程分析中，报销单金额可用于对案例进行细分，并调查高价值报销单是否遵循不同的审批路径或需要更长的处理时间。它是支出分析仪表板以及识别成本节约机会的基础。为何重要它提供了关键的财务分析维度，允许按金额对报销单进行细分并追踪整体支出。获取方式这是 Ramp 报销单对象上的一个主要字段。示例 150.752500.0089.99
	政策违规标记 PolicyViolationFlag	指示费用报销单是否因违反政策而被标记。
描述如果系统的自动化检查检测到潜在的违反公司费用政策行为（例如超出支出限额或提交重复报销），则此布尔属性设为 true。此标记对于“政策违规检测”仪表板及相关 KPI 至关重要。它有助于衡量政策控制的有效性并识别常见的违规领域，从而为政策更新或员工培训提供信息。为何重要它直接衡量政策合规性，有助于识别并减少不合规支出及相关风险。获取方式这很可能是 Ramp 内部的系统生成标记，由提交或审批过程中的自动化政策检查触发。示例 truefalse
	用户名称 UserName	执行活动的用户姓名或 ID，包括提交费用的员工或审批人。
描述此属性标识了负责流程中特定事件的个人，例如提交、批准或审核报销单的人。这可以是员工姓名或唯一的常用 ID。按用户分析有助于了解工作量分配、识别绩效表现突出者，并定位可能需要额外培训的人员。这对于与审批绩效和资源管理相关的仪表板至关重要。为何重要它将流程活动归因于特定个人，从而实现在资源层面的绩效分析，并识别培训需求。获取方式用户信息通常记录在 Ramp 中每份报销单的审计轨迹或交易历史中。示例爱丽丝·约翰逊Bob SmithCharlie Brown系统自动化
	费用类别 ExpenseCategory	分配给费用的类别，如“差旅”、“软件”或“餐饮”。
描述此属性将费用划分为预定义的类别，有助于追踪和控制公司支出。一份报销单可能包含多个类别的项目。按费用类别进行分析对于“支出类别分析”仪表板至关重要。它能帮助财务团队了解资金去向、监控预算执行情况，并识别随时间变化的支出趋势或异常。为何重要它允许进行详细的支出分析，有助于识别主要的成本驱动因素和预算优化机会。获取方式这通常是 Ramp 报销单上的行项目级详情。对于某些分析，数据可能需要汇总到报销单级别。示例机票餐饮与娱乐软件订阅办公用品
	事件结束时间 EventEndTime	指示具有持续时间的活动结束的时间戳。
描述虽然许多活动是瞬时完成的，但某些活动（如“已执行政策检查”）可能具有可测量的持续时间。此属性捕获此类活动的结束时间，作为开始时间的补充。同时拥有开始和结束时间可以精确计算活动的处理时长。这对于“平均政策检查时长”等 KPI，以及识别整个流程中特定自动化或人工任务的确切完成时间至关重要。为何重要它能够精确计算单个活动的持续时间，这对于识别低效的流程步骤至关重要。获取方式对于有持续时间的活动，这会记录在 Ramp 的事件数据中。对于瞬时事件，可以与 StartTime 相同。示例 2023-10-26T10:00:05Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T09:10:00Z
	会计入账时间 AccountingPostingTime	从执行报销到交易过账到会计系统的时间。
描述此计算指标衡量财务记录的延迟。它是“报销已执行”事件与“已同步至会计系统”事件之间的时间差。此属性用于“平均财务入账时间”KPI 和“财务入账延迟”仪表板。它有助于确保财务记录得到及时更新，这对于准确、及时的财务报告至关重要。为何重要它凸显了财务记录留存的延迟，以便采取行动加速会计结账流程。获取方式根据数据日志中报销和财务同步事件的时间戳计算得出。示例 2小时1 天5分钟
	最后数据更新 LastDataUpdate	用于指示数据上次从源系统刷新的时间戳。
描述此属性记录最近一次数据提取的日期和时间，为分析的数据提供了新鲜度背景。在任何分析中，了解数据的实时性对于正确解读结果都至关重要。此属性可帮助用户了解他们查看的是否是最新信息。为何重要它告知用户数据的及时性，确保分析基于最新且相关的信息。获取方式此时间戳在数据提取过程中生成并添加。示例 2023-11-01T06:00:00Z
	审批步骤计数 ApprovalStepCount	报销单已经过的正式审批步骤总数。
描述此计算指标统计了单份报销单经历的不同审批活动数量，如“经理已批准”和“财务已批准”。它有助于量化审批工作流的复杂性。此属性用于“每份报销单平均审批步数”KPI 和“简单费用审批路径”仪表板。通过分析此数量（特别是与报销单价值或类别的关系），组织可以识别简单、低价值的费用是否经过了过于复杂的审批流程。为何重要它量化了工作流的复杂性，有助于识别简化机会，特别是针对低风险报销单。获取方式通过统计事件日志中每个案例中特定审批相关活动的出现次数计算得出。示例 123
	审批经理 ApprovingManager	执行审批步骤的经理姓名。
描述此属性标识了负责审核和批准员工报销单的经理。它与提交报告的用户不同。追踪审批经理对于“经理审批周期时间”仪表板至关重要。它允许分析审批工作量和绩效，区分审批迅速的经理与成为瓶颈的经理。这有助于平衡工作量或提供额外支持。为何重要它可以分析单个审批人的绩效，有助于识别并解决审批工作流中的瓶颈。获取方式此信息是 Ramp 审批工作流数据的一部分，在经理对报告采取行动时记录。示例 Jane DoeJohn MillerSusan Chen
	审计结果 AuditOutcome	报销单内部或外部审计的结果。
描述对于经过正式审计的费用报销单，该属性会记录最终结果，例如“已批准”、“部分拒绝”或“需进一步提供信息”。这些数据是“费用审计绩效”仪表板的核心。它有助于评估审计流程的有效性，追踪不同结果的发生频率，并了解审计发现对财务的影响。为何重要它衡量审计流程的有效性和结果，提供有关合规性和控制漏洞的见解。获取方式如果使用了详细费用审计，这将记录在 Ramp 的审计模块或集成系统中。示例已通过附备注通过已驳回已升级
	总报销周期时间 TotalReimbursementCycleTime	从报销单提交到报销执行所经过的总时间。
描述此计算指标从员工的角度衡量报销流程的端到端持续时间。计算方法为每个案例中“费用已提交”与“报销已执行”事件之间的时间差。此属性是“平均报销周期时间”KPI 和“端到端报销周期”仪表板的基础。它提供了流程效率的高层级衡量标准，是员工满意度的关键指标。为何重要它量化了整体流程的持续时间，为衡量端到端效率提供了一个关键绩效指标。获取方式在数据转换过程中，通过从最终报销事件中减去首次提交事件的时间戳计算得出。示例 3 days 4 hours10 天 1 小时1 天 8 小时
	报销方式 ReimbursementMethod	执行报销付款所使用的方法，例如 ACH 或电汇。
描述此属性指定了员工获得报销的支付渠道。不同的方法可能有不同的处理时间和相关成本。按方法分析报销绩效有助于识别最高效的支付渠道。“报销方式绩效”仪表板利用此数据比较周期时间和可靠性，从而优化支付策略。为何重要它允许在不同支付渠道之间进行绩效对比，有助于优化支付的速度和可靠性。获取方式此信息应可在 Ramp 的支付或报销记录中找到。示例 ACH 转账企业卡信用直接存款
	提交方式 SubmissionMethod	提交报销单的渠道，例如移动 App 或 Web 门户。
描述此属性表示员工提交报销单的方式。常见方式包括使用移动 App、桌面浏览器或邮件转发。分析提交方式可以洞察用户行为和技术采用情况。例如，如果通过某个渠道提交的报销单修改率很高，可能表明该渠道的界面存在易用性问题。为何重要它提供了有关用户行为的背景信息，有助于识别某些提交渠道是否与更高的错误率或延迟相关联。获取方式此信息可能会在 Ramp 系统日志中提交事件的元数据中被捕获。示例移动应用网络门户电子邮件
	是否返工 IsRework	一个计算出的标记，用于指示费用报销单是否曾被至少一次退回修改。
描述此布尔属性通过检查给定案例是否发生过“报销单退回修改”活动而得出。对于任何经历过至少一次修改周期的报销单，该值均设为 true。此标记简化了“报销单修改率”KPI 的计算，并允许对一次通过审批的报销单与需要返工的报销单进行轻松过滤和比较。分析这两个群体可以揭示修改对时间和成本的影响。为何重要它可以轻松细分流程以进行返工分析，有助于量化报销单被打回修改的频率和影响。获取方式这是一个计算字段，在数据转换过程中通过检查案例中是否存在修改活动而得出。示例 truefalse
	源系统 SourceSystem	标识提取数据源的应用程序。
描述此属性指定了流程数据的记录系统，在本案例中为 Ramp。在数据可能混合自多个系统的环境中，它非常有用，可确保清晰的数据谱系。对于分析而言，它有助于过滤来自特定源的数据，并可用于数据验证和治理目的。为何重要它提供了有关数据来源的背景信息，这对于数据治理以及集成多个系统的数据至关重要。获取方式这通常是在数据提取和转换过程中添加的静态值（“Ramp”）。示例 Ramp
	经理审批时间 ManagerApprovalTime	从报告等待经理审核到经理批准或拒绝所花费的时间。
描述此指标计算经理审批阶段的持续时间。它是“待经理审核”活动与随后的“经理已批准”或“经理已拒绝”活动之间的时间差。该时长用于计算“平均经理审批时间”KPI，并为“经理审批周期时间”仪表板提供支持。它有助于精准定位第一级审批中的延迟，这通常是一个显著的瓶颈。为何重要它分离出关键审批步骤的持续时间，有助于识别并解决由经理审查引起的瓶颈。获取方式通过在事件日志中查找经理审核待定与完成事件之间的时间差计算得出。示例 1 小时 15 分钟2天3小时5 小时 30 分钟
	财务审批人 FinanceApprover	财务团队中批准报销单的用户。
描述对于包含财务审查步骤的工作流，该属性用于识别财务部门内执行最终审批的具体人员或团队。该属性支持“财务审查效率”仪表板，允许在个人或团队层面分析绩效。它有助于识别瓶颈、评估工作量分配并测量财务审查阶段的有效性。为何重要它允许对财务审查步骤进行详细的绩效分析，有助于优化流程中的关键控制点。获取方式这将在财务审核阶段记录在 Ramp 报销单的审批历史中。示例财务 A 组David Lee财务自动化机器人
	财务审查时间 FinanceReviewTime	报销单在财务审核阶段停留的时间。
描述此指标测量从报告进入财务队列（“待财务审核”）到财务审批人采取行动（“财务已批准”或“财务已拒绝”）的持续时间。它是“平均财务审核时间”KPI 和“财务审核效率”仪表板的主要衡量指标。分析此持续时间有助于识别精简或自动化财务审核流程的机会，从而减少人工投入并加快整体周期。为何重要它衡量财务部门审查流程的效率，凸显自动化和精简流程的机会。获取方式此值根据财务审核活动的开始和结束事件时间戳计算得出。示例 4 小时1 天 2 小时18 小时

必填推荐可选

费用管理活动

这些是您在 event log 中需要捕获的关键流程步骤和里程碑，以实现精确的 Process Mining 和绩效衡量。

5 推荐 7 可选

	活动	描述
	已同步至会计系统	费用交易数据已成功过账到集成的会计系统（如 NetSuite、QuickBooks 或 Xero）。此事件标志着流程中财务记录环节的完成。
为何重要这是端到端流程中的最后一个活动。此处的延迟可能会影响财务报告的准确性和财务结账的速度。获取方式记录在集成日志中，或作为 Ramp 中费用对象的状态更新。可以查找类似“已同步”、“已入账”或“已导出”的状态。捕获数据成功同步后，由会计集成服务创建日志条目。事件类型 explicit
	报销已执行	报销款项已成功处理并发送给员工。这通常是员工报销的最后一步，标志着支付周期的结束。
为何重要这是报销流程的主要结束事件。从提交到此点的时间跨度是衡量员工满意度和流程效率的关键 KPI。获取方式从支付处理日志或与支付提供商的集成中捕获。Ramp 中的费用状态将更新为 'Reimbursed'（已报销）或 'Paid'（已支付）。捕获当支付系统确认付款转账成功时记录的事件。事件类型 explicit
	经理已审批	经理已审核并批准了费用，允许其进入下一步（如财务审核或报销）。这是通过明确的用户操作捕获的。
为何重要这是一个关键里程碑，表示第一级审批已成功完成。对于分析审批工作流和识别瓶颈至关重要。获取方式当经理点击“批准”时，作为事件记录在费用的审批历史中。事件日志应包含审批人的 ID 和时间戳。捕获拥有经理权限的用户执行“批准”操作时记录的事件。事件类型 explicit
	费用已产生	标志着费用的产生，通常在点击使用公司卡或员工手动创建垫付费用记录时自动触发。此事件通常从交易数据流或用户界面操作中获取。
为何重要这是费用生命周期的主要开始事件。分析从此事件开始的时间有助于了解提交延迟和整体流程速度。获取方式由 Ramp 卡交易日志或手动输入的费用对象创建时间戳生成。请在费用或交易表中查找初始记录创建事件。捕获在卡交易处理或用户创建新费用条目时直接记录。事件类型 explicit
	费用已提交	员工确认费用信息完整无误，并提交进入审批流程。这是一项明确的用户操作，将费用从 'draft'（草稿）或 'needs attention'（待处理）状态转为 'pending approval'（待审批）状态。
为何重要此活动是一个关键里程碑，标志着审批和报销周期的正式开始。它是衡量审批和报销 SLA 的基准。获取方式从费用对象的状态历史记录中捕获。这对应于用户提交交易以供审查的操作。捕获在用户点击“提交”按钮并触发状态更改时记录。事件类型 explicit
	已执行政策检查	系统根据配置的公司政策自动审计费用，标记任何潜在的违规行为。这通常是提交后不久发生的系统生成事件。
为何重要衡量自动化合规检查的效率及其对流程的影响。有助于识别常见的违规行为和需要对员工进行培训的领域。获取方式通常记录在与费用交易相关的审计线索或日志中。请查找与 'policy_check' 或 'compliance_scan' 相关的系统事件。捕获在自动政策引擎对交易运行后创建系统日志条目。事件类型 explicit
	已附收据	代表收据与费用关联的时刻，可以是通过 OCR 匹配自动完成，也可以由用户手动关联。当收据文件成功链接到交易记录时，即可捕获此事件。
为何重要追踪此活动有助于识别由文档缺失导致的延迟。它是确保合规性和审计准备就绪的关键步骤。获取方式当上传或匹配收据时记录在费用或交易历史中。检查附件创建事件或指示 'receipt_attached'（收据已附）的标记。捕获当系统将收据图像或文件链接至费用记录时创建的事件。事件类型 explicit
	报销已排期	对于垫付费用，已批准的金额已进入支付处理队列。该事件表明费用已通过所有审批，准备支付。
为何重要此里程碑将审批流程与支付执行流程分开。它有助于区分发生在支付处理中的延迟与发生在审批中的延迟。获取方式可能由终审后费用状态变为 'Pending Reimbursement'（待报销）或 'Ready for Payment'（准备支付）推断而来。如果付款是批量进行的，也可能是一个明确的事件。捕获源自向 'Ready for Payout'（准备支付）的状态变更，或支付批处理表中记录的创建。事件类型 inferred
	等待经理审查	费用已提交，目前正等待员工直属经理的审核。当费用状态在提交后变为“待经理审批”或类似值时，即可推断出此状态。
为何重要标识经理审批阶段的开始。分析在此状态下花费的时间是测量和改进经理审批周期的关键。获取方式由费用对象状态更改为类似 'Pending Approval'（待审批）并分配至经理队列推断而来。需要追踪状态历史记录。捕获源自费用状态变为 'Pending Manager Approval'（等待经理审批）的时间戳。事件类型 inferred
	等待财务审查	已批准的费用已被升级，目前正等待财务或会计团队审查。这通常发生在涉及高额费用或被标记政策违规的情况下。该活动由状态变更推断而来。
为何重要标志着财务审核周期的开始。通过测量此阶段的持续时间，有助于评估财务团队的工作量和效率，并识别自动化改进的机会。获取方式在经理审批后，由费用对象状态更改为 'Pending Finance Approval'（待财务审批）推断而来。这需要访问费用的状态历史记录。捕获源自费用状态更新为 'Pending Finance Review'（等待财务审查）的时间戳。事件类型 inferred
	财务已批准	财务团队已审核并最终批准了该项费用，批准其进行报销和会计同步。这是由财务团队成员执行的明确用户操作。
为何重要代表付款前的最后一级审批。分析此活动有助于了解端到端的审批周期和财务团队的效率。获取方式在费用的审批历史中记录为事件。请查找与财务部门用户关联的审批事件。捕获拥有财务权限的用户执行“批准”操作时记录的事件。事件类型 explicit
	费用已退回修改	审批人（经理或财务审查员）拒绝了费用申请，并退回给员工进行修改。这通过状态变更为 'Needs Revision'（待修改）或 'Rejected'（已拒绝）来捕获。
为何重要此活动表示流程中的返工循环，这会直接增加周期时间。追踪这些事件有助于识别常见的提交错误，并提高一次通过率。获取方式由费用对象状态更改为 'Needs Revision'（需修改）或类似状态推断而来。该事件应与发起该操作的审批人关联。捕获源自费用状态变为 'Needs Revision'（待修改）或 'Rejected'（已拒绝）的时间戳。事件类型 inferred

推荐可选

提取指南

如何从 Ramp 获取数据

步骤

使用 Admin 或 Bookkeeper 权限登录你的 Ramp 账户。
从左侧菜单导航至 Transactions（交易）部分。此视图包含所有企业卡支出。
对数据应用所需的筛选条件。至少设置一个用于分析的 Date Range（时间范围）。如有需要，你还可以按状态、类别或部门等属性筛选以缩小范围。
点击交易列表右上角的 Export（导出）按钮。
在导出弹窗中，选择 Transactions 作为导出类型，格式选择 CSV。下载该文件并命名为 transactions_export.csv。
接着，从左侧菜单导航至 Reimbursements（报销）部分。此视图包含员工提交的所有垫付费用。
应用与交易导出相同的时间范围筛选器，以确保数据的一致性。
点击 Export 按钮，将报销数据下载为 CSV 文件。将此文件命名为 reimbursements_export.csv。
将导出的两个 CSV 文件（transactions_export.csv 和 reimbursements_export.csv）放在与提供的 Python 脚本相同的目录下。
执行该 Python 脚本。脚本将加载这两个文件，为每个业务事件创建独立的行，并将其合并为一个结构化的事件日志。
脚本将生成一个名为 ramp_event_log.csv 的文件，其格式完全符合 ProcessMind 的要求。
将 ramp_event_log.csv 文件上传到 ProcessMind 进行分析。

配置

权限要求：你必须拥有 Ramp 的 'Admin' 或 'Bookkeeper' 角色，才能访问并导出完整的交易和报销数据集。
时间范围：对于初步分析，建议选择至少 6 到 12 个月的时间范围，以便捕获足够的流程变体。对于日常监控，可以选择更近、更短的时间段。
数据一致性：在导出 Transactions（交易）和 Reimbursements（报销）文件时，请确保使用完全相同的时间范围和筛选条件，以保持数据的一致性。
导出格式：务必为两次导出都选择 CSV 格式，因为转换脚本是专为处理逗号分隔文件而设计的。
文件命名：请遵循文件名 transactions_export.csv 和 reimbursements_export.csv 的规则，或者相应地在转换脚本中更新文件路径变量。

a 查询示例 config

import pandas as pd
import numpy as np

# --- Configuration ---
TRANSACTIONS_FILE = 'transactions_export.csv'
REIMBURSEMENTS_FILE = 'reimbursements_export.csv'
OUTPUT_FILE = 'ramp_event_log.csv'

# --- Load Data ---
def load_data():
    try:
        transactions_df = pd.read_csv(TRANSACTIONS_FILE)
        reimbursements_df = pd.read_csv(REIMBURSEMENTS_FILE)
        print("Successfully loaded transactions and reimbursements files.")
        return transactions_df, reimbursements_df
    except FileNotFoundError as e:
        print(f"Error: {e}. Make sure '{TRANSACTIONS_FILE}' and '{REIMBURSEMENTS_FILE}' are in the same directory.")
        return None, None

# --- Main Transformation Logic ---
def transform_to_event_log(transactions_df, reimbursements_df):
    events = []

    # Standardize column names for easier processing
    # These names are based on typical Ramp CSV exports, adjust if your export has different headers
    transactions_df.rename(columns={
        'Transaction ID': 'ExpenseReportId',
        'User Name': 'UserName',
        'Department': 'EmployeeDepartment',
        'Amount': 'ReportTotalAmount',
        'Category Name': 'ExpenseCategory',
        'Transaction Date': 'ExpenseIncurredTimestamp',
        'Receipts Attached At': 'ReceiptAttachedTimestamp',
        'Submitted At': 'ExpenseSubmittedTimestamp',
        'Manager Approved At': 'ManagerApprovedTimestamp',
        'Needs Review At': 'FinanceReviewPendingTimestamp',
        'Admin Approved At': 'FinanceApprovedTimestamp',
        'Accounting Sync At': 'SyncedTimestamp',
        'Memo': 'RevisionReason',
        'State': 'Status'
    }, inplace=True)

    reimbursements_df.rename(columns={
        'Reimbursement ID': 'ExpenseReportId',
        'User Name': 'UserName',
        'Department': 'EmployeeDepartment',
        'Amount': 'ReportTotalAmount',
        'Category Name': 'ExpenseCategory',
        'Created At': 'ReimbursementScheduledTimestamp',
        'Paid Out At': 'ReimbursementExecutedTimestamp',
        'Memo': 'RevisionReason',
        'State': 'Status'
    }, inplace=True)

    # Combine card transactions and reimbursements into a single dataframe for processing common events
    # Note: Reimbursements will be processed separately for reimbursement-specific events
    combined_df = transactions_df

    # Process activities from the combined dataframe
    for _, row in combined_df.iterrows():
        base_event = {
            'ExpenseReportId': row.get('ExpenseReportId'),
            'UserName': row.get('UserName'),
            'EmployeeDepartment': row.get('EmployeeDepartment'),
            'ReportTotalAmount': row.get('ReportTotalAmount'),
            'ExpenseCategory': row.get('ExpenseCategory'),
            'PolicyViolationFlag': 'FLAGGED' in str(row.get('Flags')), # Infer from 'Flags' column
            'RevisionReason': row.get('RevisionReason')
        }

        # Activity: Expense Incurred
        if pd.notna(row.get('ExpenseIncurredTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Expense Incurred', 'EventTimestamp': row.get('ExpenseIncurredTimestamp')})

        # Activity: Receipt Attached
        if pd.notna(row.get('ReceiptAttachedTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Receipt Attached', 'EventTimestamp': row.get('ReceiptAttachedTimestamp')})

        # Activity: Expense Submitted
        if pd.notna(row.get('ExpenseSubmittedTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Expense Submitted', 'EventTimestamp': row.get('ExpenseSubmittedTimestamp')})
            # Inferred Activity: Policy Check Performed (assumed to happen right after submission)
            policy_check_ts = pd.to_datetime(row.get('ExpenseSubmittedTimestamp')) + pd.Timedelta(seconds=1)
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Policy Check Performed', 'EventTimestamp': policy_check_ts.isoformat()})
            # Inferred Activity: Manager Review Pending (starts when submitted)
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Manager Review Pending', 'EventTimestamp': row.get('ExpenseSubmittedTimestamp')})

        # Activity: Manager Approved
        if pd.notna(row.get('ManagerApprovedTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Manager Approved', 'EventTimestamp': row.get('ManagerApprovedTimestamp')})

        # Activity: Finance Review Pending
        if pd.notna(row.get('FinanceReviewPendingTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Finance Review Pending', 'EventTimestamp': row.get('FinanceReviewPendingTimestamp')})

        # Activity: Finance Approved
        if pd.notna(row.get('FinanceApprovedTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Finance Approved', 'EventTimestamp': row.get('FinanceApprovedTimestamp')})

        # Activity: Synced with Accounting System
        if pd.notna(row.get('SyncedTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Synced with Accounting System', 'EventTimestamp': row.get('SyncedTimestamp')})

        # Activity: Expense Sent Back for Revision
        if row.get('Status') == 'REJECTED' and pd.notna(row.get('Updated At')):
             events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Expense Sent Back for Revision', 'EventTimestamp': row.get('Updated At')}) # Using last updated time for rejection

    # Process reimbursement-specific activities
    for _, row in reimbursements_df.iterrows():
        base_event = {
            'ExpenseReportId': row.get('ExpenseReportId'),
            'UserName': row.get('UserName'),
            'EmployeeDepartment': row.get('EmployeeDepartment'),
            'ReportTotalAmount': row.get('ReportTotalAmount'),
            'ExpenseCategory': row.get('ExpenseCategory'),
            'PolicyViolationFlag': False, # Typically less flagging on reimbursements
            'RevisionReason': row.get('RevisionReason')
        }

        # Activity: Reimbursement Scheduled
        if row.get('Status') == 'APPROVED' and pd.notna(row.get('ReimbursementScheduledTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Reimbursement Scheduled', 'EventTimestamp': row.get('ReimbursementScheduledTimestamp')})

        # Activity: Reimbursement Executed
        if row.get('Status') == 'PAID' and pd.notna(row.get('ReimbursementExecutedTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Reimbursement Executed', 'EventTimestamp': row.get('ReimbursementExecutedTimestamp')})

    if not events:
        print("Warning: No events were generated. Check the input files and column names.")
        return None

    # Create final DataFrame
    event_log_df = pd.DataFrame(events)
    event_log_df['EventTimestamp'] = pd.to_datetime(event_log_df['EventTimestamp'])
    event_log_df.sort_values(by=['ExpenseReportId', 'EventTimestamp'], inplace=True)
    
    return event_log_df

# --- Main execution block ---
if __name__ == "__main__":
    transactions_df, reimbursements_df = load_data()
    if transactions_df is not None and reimbursements_df is not None:
        event_log = transform_to_event_log(transactions_df, reimbursements_df)
        if event_log is not None:
            event_log.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False, date_format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')
            print(f"Successfully created event log with {len(event_log)} events. Saved to '{OUTPUT_FILE}'.")

步骤

前提条件与环境搭建：确保已安装 Python 3.8 或更高版本。运行 pip install requests pandas 安装必要的 Python 库。你还需要拥有 Ramp 实例的管理员权限以便生成 API 凭证。
生成 Ramp API 凭证：登录你的 Ramp 账户。导航至 Settings（设置），从侧边栏菜单选择 Developer API。点击 'Create App'，为应用命名并配置所需的作用域。你需要启用 transactions:read、reimbursements:read 和 users:read。创建完成后，妥善记录 Client ID 和 Client Secret。
配置 Python 脚本：新建一个 Python 文件（例如 extract_ramp_log.py）。将提供的 Python 脚本复制到该文件中。将 Client ID 和 Client Secret 设置为环境变量，或者为了测试目的直接填入脚本。出于安全考虑，强烈建议使用环境变量。
设置提取日期范围：在脚本的 main 执行块中找到 START_DATE 和 END_DATE 变量。调整这些日期以定义数据提取的时间窗口。初次分析建议选择 3 到 6 个月的时间段。
执行脚本：在终端运行命令 python extract_ramp_log.py。脚本将与 Ramp API 进行身份验证，从用户、交易和报销端点获取数据，并自动处理分页。
了解 API 调用：脚本首先获取所有用户数据，以创建用户 ID 与姓名、部门的映射关系。随后，它会检索指定日期范围内的所有报销记录。针对每一项报销，它都会提取其审批和支付历史。
将数据转换为事件日志：脚本的核心逻辑是遍历每项报销及其关联的状态变更历史。它将状态变化（如 'MANAGER_APPROVAL' 或 'FINISHED'）转换为具体的活动名称（如 'Manager Review Pending' 或 'Reimbursement Executed'）。此外，它还会获取关联的交易数据，以创建 'Expense Incurred' 和 'Receipt Attached' 事件。
数据增强处理：脚本通过为每个事件添加用户详情、部门信息和费用类别来增强事件日志，从而构建用于流程分析的全面数据集。
查看输出结果：脚本运行完成后，将在同目录下生成一个名为 ramp_event_log.csv 的文件。使用电子表格软件打开此文件，检查数据并确认提取是否符合预期。
准备上传：生成的 CSV 文件结构已包含所需的列：ExpenseReportId、ActivityName、EventTimestamp 以及其他推荐属性。该文件可直接上传至 ProcessMind 平台进行分析。

配置

API 凭证：身份验证需要有效的 Client ID 和 Client Secret。你可以在 Ramp 控制台（dashboard）的 Settings > Developer API 下生成这些凭证。
API 权限范围：脚本需要特定权限才能访问数据。请确保为你的 API 密钥启用了以下 scope：transactions:read（用于获取费用和收据详情）、reimbursements:read（用于获取提交、审批和支付状态）以及 users:read（用于获取员工姓名和部门）。
时间范围：数据提取由脚本中的 START_DATE 和 END_DATE 参数控制。建议先提取最近 3-6 个月的数据，以便保持初始数据集的大小适中。此筛选条件适用于报销创建日期。
分页处理：脚本会利用 Ramp API 提供的 starting_after 游标自动处理 API 分页。它会分批抓取记录（每请求最多 100 条），确保完整检索日期范围内的所有数据。
速率限制：Ramp API 设有速率限制，通常为每分钟 600 次请求。所提供的脚本运行效率较高，但如果处理超大规模数据集时遇到速率限制错误，你可能需要在 API 调用之间加入微小延迟。

a 查询示例 python

import os
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timezone

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># It is recommended to use environment variables for credentials
CLIENT_ID = os.getenv(class="hl-string">'RAMP_CLIENT_ID', class="hl-string">'[Your_Ramp_Client_ID]')
CLIENT_SECRET = os.getenv(class="hl-string">'RAMP_CLIENT_SECRET', class="hl-string">'[Your_Ramp_Client_Secret]')

API_BASE_URL = class="hl-string">'https://api.ramp.com/v1'
TOKEN_URL = class="hl-string">'https://api.ramp.com/v1/public/customer/token'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Functions ---

def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with the Ramp API to get a bearer token."""
    headers = {class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/x-www-form-urlencoded'}
    data = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">'scope': class="hl-string">'transactions:read reimbursements:read users:read'
    }
    try:
        response = requests.post(TOKEN_URL, headers=headers, data=data)
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error obtaining access token: {e}")
        if e.response is not None:
            print(fclass="hl-string">"Response body: {e.response.text}")
        return None

def fetch_paginated_data(endpoint, access_token, params=None):
    class="hl-string">"""Fetches all data from a paginated Ramp API endpoint."""
    all_data = []
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}'}
    url = fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}{endpoint}"
    
    while url:
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_data.extend(data.get(class="hl-string">'data', []))
            url = data.get(class="hl-string">'next') class=class="hl-string">"hl-comment"># Ramp uses a full URL for the next page
            params = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Subsequent requests use the class="hl-string">'next' URL which includes params
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {endpoint}: {e}")
            break
            
    return all_data

def map_state_to_activity(state, reason_code):
    class="hl-string">"""Maps reimbursement state history to a user-friendly activity name."""
    if reason_code == class="hl-string">'REJECTED':
        return class="hl-string">'Expense Sent Back for Revision'
    
    state_map = {
        class="hl-string">'SUBMITTED': class="hl-string">'Expense Submitted',
        class="hl-string">'MANAGER_APPROVAL': class="hl-string">'Manager Review Pending',
        class="hl-string">'ACCOUNTING_APPROVAL': class="hl-string">'Finance Review Pending',
        class="hl-string">'MANAGER_APPROVED': class="hl-string">'Manager Approved',
        class="hl-string">'ACCOUNTING_APPROVED': class="hl-string">'Finance Approved',
        class="hl-string">'PAYMENT_SCHEDULED': class="hl-string">'Reimbursement Scheduled',
        class="hl-string">'PAYMENT_PROCESSING': class="hl-string">'Reimbursement Executed', class=class="hl-string">"hl-comment"># Approximation
        class="hl-string">'FINISHED': class="hl-string">'Reimbursement Executed',
        class="hl-string">'SYNCED': class="hl-string">'Synced with Accounting System'
    }
    return state_map.get(state)

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Execution ---
def main():
    class="hl-string">"""Main script to extract, transform, and save the event log."""
    print(class="hl-string">"Starting Ramp data extraction...")
    access_token = get_access_token()
    if not access_token:
        print(class="hl-string">"Failed to get access token. Exiting.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch Users for enrichment
    print(class="hl-string">"Fetching users...")
    users = fetch_paginated_data(class="hl-string">'/users', access_token)
    user_map = {u[class="hl-string">'id']: {class="hl-string">'name': fclass="hl-string">"{u['first_name']} {u['last_name']}", class="hl-string">'department': u.get(class="hl-string">'department')} for u in users}
    print(fclass="hl-string">"Found {len(user_map)} users.")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch Reimbursements within a date range
    START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z'
    END_DATE = class="hl-string">'2023-12-31T23:59:59Z'
    print(fclass="hl-string">"Fetching reimbursements from {START_DATE} to {END_DATE}...")
    reimbursement_params = {class="hl-string">'created_at_gte': START_DATE, class="hl-string">'created_at_lte': END_DATE}
    reimbursements = fetch_paginated_data(class="hl-string">'/reimbursements', access_token, params=reimbursement_params)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(reimbursements)} reimbursements.")

    event_log = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Process each reimbursement to create the event log
    for r in reimbursements:
        case_id = r[class="hl-string">'id']
        report_total = r[class="hl-string">'amount']
        submitter_id = r[class="hl-string">'user_id']
        submitter_details = user_map.get(submitter_id, {class="hl-string">'name': class="hl-string">'Unknown User', class="hl-string">'department': None})
        expense_category = r.get(class="hl-string">'merchant_name') class=class="hl-string">"hl-comment"># Best available proxy for category
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process reimbursement state history
        for history in r.get(class="hl-string">'state_history', []):
            activity_name = map_state_to_activity(history[class="hl-string">'state'], history.get(class="hl-string">'reason_code'))
            if activity_name:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                    class="hl-string">'EventTimestamp': history[class="hl-string">'created_at'],
                    class="hl-string">'UserName': user_map.get(history.get(class="hl-string">'user_id'), submitter_details)[class="hl-string">'name'],
                    class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                    class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                    class="hl-string">'ExpenseCategory': expense_category,
                    class="hl-string">'PolicyViolationFlag': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># Not directly available in reimbursement history
                    class="hl-string">'RevisionReason': history.get(class="hl-string">'reason_notes')
                })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch and process associated transactions
        for tx_id in r.get(class="hl-string">'transaction_ids', []):
            try:
                tx_response = requests.get(fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}/transactions/{tx_id}", headers={class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}'})
                tx_response.raise_for_status()
                tx = tx_response.json()

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Incurred
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Incurred',
                    class="hl-string">'EventTimestamp': tx[class="hl-string">'user_transaction_time'],
                    class="hl-string">'UserName': submitter_details[class="hl-string">'name'],
                    class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                    class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                    class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                    class="hl-string">'PolicyViolationFlag': tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'),
                    class="hl-string">'RevisionReason': None
                })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Receipt Attached
                if tx.get(class="hl-string">'receipts') and len(tx[class="hl-string">'receipts']) > 0:
                    receipt_time = tx[class="hl-string">'receipts'][0].get(class="hl-string">'upload_time', tx[class="hl-string">'user_transaction_time']) class=class="hl-string">"hl-comment"># Use transaction time as fallback
                    event_log.append({
                        class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Receipt Attached',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': receipt_time,
                        class="hl-string">'UserName': submitter_details[class="hl-string">'name'],
                        class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                        class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                        class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                        class="hl-string">'PolicyViolationFlag': tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'),
                        class="hl-string">'RevisionReason': None
                    })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Policy Check Performed (Approximation)
                if tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'):
                    event_log.append({
                        class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Policy Check Performed',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': r.get(class="hl-string">'created_at'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Use submission time as proxy
                        class="hl-string">'UserName': class="hl-string">'System',
                        class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                        class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                        class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                        class="hl-string">'PolicyViolationFlag': True,
                        class="hl-string">'RevisionReason': None
                    })

            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(fclass="hl-string">"Could not fetch transaction {tx_id}: {e}")

    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Check the date range and API responses.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Create and save DataFrame
    print(class="hl-string">"Finalizing event log...")
    df = pd.DataFrame(event_log)
    df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTimestamp'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'EventTimestamp'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure required columns are present
    final_columns = [
        class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'EmployeeDepartment', class="hl-string">'ReportTotalAmount', class="hl-string">'ExpenseCategory',
        class="hl-string">'PolicyViolationFlag', class="hl-string">'RevisionReason'
    ]
    for col in final_columns:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
    
    df = df[final_columns]

    output_filename = class="hl-string">'ramp_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")

if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    main()

步骤

使用 Admin 或 Bookkeeper 权限登录你的 Ramp 账户。
从左侧菜单导航至 Transactions（交易）部分。此视图包含所有企业卡支出。
对数据应用所需的筛选条件。至少设置一个用于分析的 Date Range（时间范围）。如有需要，你还可以按状态、类别或部门等属性筛选以缩小范围。
点击交易列表右上角的 Export（导出）按钮。
在导出弹窗中，选择 Transactions 作为导出类型，格式选择 CSV。下载该文件并命名为 transactions_export.csv。
接着，从左侧菜单导航至 Reimbursements（报销）部分。此视图包含员工提交的所有垫付费用。
应用与交易导出相同的时间范围筛选器，以确保数据的一致性。
点击 Export 按钮，将报销数据下载为 CSV 文件。将此文件命名为 reimbursements_export.csv。
将导出的两个 CSV 文件（transactions_export.csv 和 reimbursements_export.csv）放在与提供的 Python 脚本相同的目录下。
执行该 Python 脚本。脚本将加载这两个文件，为每个业务事件创建独立的行，并将其合并为一个结构化的事件日志。
脚本将生成一个名为 ramp_event_log.csv 的文件，其格式完全符合 ProcessMind 的要求。
将 ramp_event_log.csv 文件上传到 ProcessMind 进行分析。

配置

权限要求：你必须拥有 Ramp 的 'Admin' 或 'Bookkeeper' 角色，才能访问并导出完整的交易和报销数据集。
时间范围：对于初步分析，建议选择至少 6 到 12 个月的时间范围，以便捕获足够的流程变体。对于日常监控，可以选择更近、更短的时间段。
数据一致性：在导出 Transactions（交易）和 Reimbursements（报销）文件时，请确保使用完全相同的时间范围和筛选条件，以保持数据的一致性。
导出格式：务必为两次导出都选择 CSV 格式，因为转换脚本是专为处理逗号分隔文件而设计的。
文件命名：请遵循文件名 transactions_export.csv 和 reimbursements_export.csv 的规则，或者相应地在转换脚本中更新文件路径变量。

a 查询示例 config

import pandas as pd
import numpy as np

# --- Configuration ---
TRANSACTIONS_FILE = 'transactions_export.csv'
REIMBURSEMENTS_FILE = 'reimbursements_export.csv'
OUTPUT_FILE = 'ramp_event_log.csv'

# --- Load Data ---
def load_data():
    try:
        transactions_df = pd.read_csv(TRANSACTIONS_FILE)
        reimbursements_df = pd.read_csv(REIMBURSEMENTS_FILE)
        print("Successfully loaded transactions and reimbursements files.")
        return transactions_df, reimbursements_df
    except FileNotFoundError as e:
        print(f"Error: {e}. Make sure '{TRANSACTIONS_FILE}' and '{REIMBURSEMENTS_FILE}' are in the same directory.")
        return None, None

# --- Main Transformation Logic ---
def transform_to_event_log(transactions_df, reimbursements_df):
    events = []

    # Standardize column names for easier processing
    # These names are based on typical Ramp CSV exports, adjust if your export has different headers
    transactions_df.rename(columns={
        'Transaction ID': 'ExpenseReportId',
        'User Name': 'UserName',
        'Department': 'EmployeeDepartment',
        'Amount': 'ReportTotalAmount',
        'Category Name': 'ExpenseCategory',
        'Transaction Date': 'ExpenseIncurredTimestamp',
        'Receipts Attached At': 'ReceiptAttachedTimestamp',
        'Submitted At': 'ExpenseSubmittedTimestamp',
        'Manager Approved At': 'ManagerApprovedTimestamp',
        'Needs Review At': 'FinanceReviewPendingTimestamp',
        'Admin Approved At': 'FinanceApprovedTimestamp',
        'Accounting Sync At': 'SyncedTimestamp',
        'Memo': 'RevisionReason',
        'State': 'Status'
    }, inplace=True)

    reimbursements_df.rename(columns={
        'Reimbursement ID': 'ExpenseReportId',
        'User Name': 'UserName',
        'Department': 'EmployeeDepartment',
        'Amount': 'ReportTotalAmount',
        'Category Name': 'ExpenseCategory',
        'Created At': 'ReimbursementScheduledTimestamp',
        'Paid Out At': 'ReimbursementExecutedTimestamp',
        'Memo': 'RevisionReason',
        'State': 'Status'
    }, inplace=True)

    # Combine card transactions and reimbursements into a single dataframe for processing common events
    # Note: Reimbursements will be processed separately for reimbursement-specific events
    combined_df = transactions_df

    # Process activities from the combined dataframe
    for _, row in combined_df.iterrows():
        base_event = {
            'ExpenseReportId': row.get('ExpenseReportId'),
            'UserName': row.get('UserName'),
            'EmployeeDepartment': row.get('EmployeeDepartment'),
            'ReportTotalAmount': row.get('ReportTotalAmount'),
            'ExpenseCategory': row.get('ExpenseCategory'),
            'PolicyViolationFlag': 'FLAGGED' in str(row.get('Flags')), # Infer from 'Flags' column
            'RevisionReason': row.get('RevisionReason')
        }

        # Activity: Expense Incurred
        if pd.notna(row.get('ExpenseIncurredTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Expense Incurred', 'EventTimestamp': row.get('ExpenseIncurredTimestamp')})

        # Activity: Receipt Attached
        if pd.notna(row.get('ReceiptAttachedTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Receipt Attached', 'EventTimestamp': row.get('ReceiptAttachedTimestamp')})

        # Activity: Expense Submitted
        if pd.notna(row.get('ExpenseSubmittedTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Expense Submitted', 'EventTimestamp': row.get('ExpenseSubmittedTimestamp')})
            # Inferred Activity: Policy Check Performed (assumed to happen right after submission)
            policy_check_ts = pd.to_datetime(row.get('ExpenseSubmittedTimestamp')) + pd.Timedelta(seconds=1)
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Policy Check Performed', 'EventTimestamp': policy_check_ts.isoformat()})
            # Inferred Activity: Manager Review Pending (starts when submitted)
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Manager Review Pending', 'EventTimestamp': row.get('ExpenseSubmittedTimestamp')})

        # Activity: Manager Approved
        if pd.notna(row.get('ManagerApprovedTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Manager Approved', 'EventTimestamp': row.get('ManagerApprovedTimestamp')})

        # Activity: Finance Review Pending
        if pd.notna(row.get('FinanceReviewPendingTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Finance Review Pending', 'EventTimestamp': row.get('FinanceReviewPendingTimestamp')})

        # Activity: Finance Approved
        if pd.notna(row.get('FinanceApprovedTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Finance Approved', 'EventTimestamp': row.get('FinanceApprovedTimestamp')})

        # Activity: Synced with Accounting System
        if pd.notna(row.get('SyncedTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Synced with Accounting System', 'EventTimestamp': row.get('SyncedTimestamp')})

        # Activity: Expense Sent Back for Revision
        if row.get('Status') == 'REJECTED' and pd.notna(row.get('Updated At')):
             events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Expense Sent Back for Revision', 'EventTimestamp': row.get('Updated At')}) # Using last updated time for rejection

    # Process reimbursement-specific activities
    for _, row in reimbursements_df.iterrows():
        base_event = {
            'ExpenseReportId': row.get('ExpenseReportId'),
            'UserName': row.get('UserName'),
            'EmployeeDepartment': row.get('EmployeeDepartment'),
            'ReportTotalAmount': row.get('ReportTotalAmount'),
            'ExpenseCategory': row.get('ExpenseCategory'),
            'PolicyViolationFlag': False, # Typically less flagging on reimbursements
            'RevisionReason': row.get('RevisionReason')
        }

        # Activity: Reimbursement Scheduled
        if row.get('Status') == 'APPROVED' and pd.notna(row.get('ReimbursementScheduledTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Reimbursement Scheduled', 'EventTimestamp': row.get('ReimbursementScheduledTimestamp')})

        # Activity: Reimbursement Executed
        if row.get('Status') == 'PAID' and pd.notna(row.get('ReimbursementExecutedTimestamp')):
            events.append({**base_event, 'ActivityName': 'Reimbursement Executed', 'EventTimestamp': row.get('ReimbursementExecutedTimestamp')})

    if not events:
        print("Warning: No events were generated. Check the input files and column names.")
        return None

    # Create final DataFrame
    event_log_df = pd.DataFrame(events)
    event_log_df['EventTimestamp'] = pd.to_datetime(event_log_df['EventTimestamp'])
    event_log_df.sort_values(by=['ExpenseReportId', 'EventTimestamp'], inplace=True)
    
    return event_log_df

# --- Main execution block ---
if __name__ == "__main__":
    transactions_df, reimbursements_df = load_data()
    if transactions_df is not None and reimbursements_df is not None:
        event_log = transform_to_event_log(transactions_df, reimbursements_df)
        if event_log is not None:
            event_log.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False, date_format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')
            print(f"Successfully created event log with {len(event_log)} events. Saved to '{OUTPUT_FILE}'.")

您的报销管理数据模板

您的报销管理数据模板

费用管理属性

费用管理活动

提取指南

Ramp 内置 CSV 交易与报销导出

步骤

配置

a 查询示例 config

通过 Ramp 开发者 API 使用 Python 脚本提取

步骤

配置

a 查询示例 python

Ramp 数据仓库集成同步 (Snowflake/BigQuery)

步骤

配置

a 查询示例 config

准备好开始了吗？

释放效率潜能：立即优化 Ramp 费用管理

您的报销管理数据模板

您的报销管理数据模板

费用管理属性

费用管理活动

提取指南

Ramp 内置 CSV 交易与报销导出

步骤

配置

a 查询示例 config

通过 Ramp 开发者 API 使用 Python 脚本提取

步骤

配置

a 查询示例 python

Ramp 数据仓库集成同步 (Snowflake/BigQuery)

步骤

配置

a 查询示例 config

我们重视您的隐私

准备好开始了吗？

释放效率潜能：立即优化 Ramp 费用管理