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数据模板：从招聘到退休——员工全生命周期

ADP Workforce

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招聘到退休—员工全生命周期属性 (23) 招聘到退休—员工全生命周期活动 (14) 提取指南 (1)

从招聘到退休——员工生命周期数据模板

本模板为“从招聘到退休（员工全生命周期）”分析提供清晰的数据提取指南，列出需采集的核心属性与需要跟踪的关键活动，并附有实操提取指引。请使用该模板，确保为全面的流程挖掘分析收集到所有相关信息。

建议收集的属性
需要追踪的关键活动
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.

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招聘到退休—员工全生命周期属性

为全面分析员工生命周期流程，建议在事件日志中包含以下数据字段。

3 必填 6 推荐 14 可选

	名称	描述
	事件timestamp EventTimestamp	记录该活动的精确日期和时间。
描述该时间戳标记活动在系统中发生或登记的准确时刻，为每位员工的生命周期提供事件的时间顺序。这类时间数据对于计算周期时间、分析流程步骤间的间隔时长，以及评估对服务级别协议（SLA）的达成情况至关重要。为何重要这是流程分析的基础，支持计算所有与时间相关的指标，如周期时长、等待时间和SLA合规性。获取方式通常可在 ADP Workforce Now 的每条交易或状态变更记录旁找到，常以创建日期或状态更新时间标注。示例 2023-01-15T09:00:00Z2023-03-20T14:35:10Z2024-05-01T11:21:00Z
	员工ID EmployeeId	员工在本组织内生命周期记录的唯一标识。
描述 Employee ID是每位员工从入职到离职全程的唯一标识。申请、入职、绩效评估、离职等所有事件都会关联到该ID。这使我们能够对员工全生命周期进行完整、连贯的分析，持续跟踪其在各类HR流程中的进展与互动。为何重要这是跟踪员工全旅程的关键标识，将所有相关活动和里程碑串联成一个连贯的流程视图。获取方式这通常是ADP Workforce Now中员工记录的主键，常被称为File Number或Associate ID。示例 100523984321E-00451
	活动名称 ActivityName	发生的HR流程步骤或事件名称。
描述该属性描述员工生命周期中的具体里程碑或任务，如“Employee Onboarded”或“Performance Review Conducted”。每条记录的活动都是“招聘到离职”整体流程中的一步。分析这些活动的顺序与频率是流程挖掘的基础，可揭示真实流转、差异和瓶颈。为何重要用于界定流程步骤，可视化流程图、分析流程变体，并识别偏离标准流程的情况。获取方式这些信息来源于ADP Workforce Now不同模块中的交易日志或事件记录（如Recruiting、HR & Benefits、Payroll）。示例已创建新员工记录福利登记完成晋升已批准终止雇佣已发起
	事件完成时间戳 EventCompletionTimestamp	某项活动或任务完成的日期和时间。
描述虽然 StartTime 表示活动开始的时间，但此属性用于标记其结束时间。它对具有明确持续时长的活动尤其有用，如背景调查或评审流程。拥有开始与结束两个时间戳，可精确计算单项活动的处理时长，而不仅仅是不同活动之间的间隔。为何重要支持精确测量各活动的处理时长，这对细粒度定位瓶颈并计算如“平均背景调查时长”等KPI至关重要。获取方式请查阅ADP Workforce文档。相关信息通常记录在状态变更为“完成”或记录关闭日期等字段中。示例 2023-01-18T17:30:00Z2023-03-21T10:00:00Z2024-05-01T11:25:00Z
	招聘来源 RecruitmentSource	候选人来源的渠道或方式。
描述该属性跟踪新员工的来源渠道，如“LinkedIn”、“员工推荐”、“公司官网”或“招聘机构”。这些数据是“招聘渠道效果”仪表板和KPI的基础。通过对比不同来源员工的全生命周期，企业可找出带来最成功、任职更久员工的渠道，从而优化招聘投入。为何重要是计算不同招聘渠道ROI并优化人才获取策略的关键。获取方式请查阅ADP Workforce文档。此项通常由ADP的招聘或候选人跟踪（ATS）模块管理。示例 LinkedIn员工内推招聘会Indeed
	用户名称 UserName	执行该活动的用户姓名或ID。
描述该属性标识完成某一步骤的责任人，可能是HR、经理或系统用户。例如，哪位招聘人员发起了背景调查，哪位经理批准了薪酬变更。按用户分析活动有助于识别培训需求、比较团队成员绩效，并了解工作负载分布。为何重要提供任务执行者的可视性，便于分析团队绩效、平衡工作负载，并识别自动化机会。获取方式这些信息常见于ADP的审计日志或交易记录中，通常会关联“Changed By”或“User ID”字段。示例 j.doeasmithhr_system_admin
	职位名称 JobTitle	员工在公司内的具体岗位或职位。
描述该属性为员工的官方职位名称，如“Software Engineer”“Account Manager”或“HR Generalist”。相较部门，它提供更细粒度的分析维度，有助于理解入职、绩效评估、晋升等流程在不同岗位与职级间的差异。为何重要按职位分析流程可识别岗位特有的瓶颈或趋势，例如某一岗位的高流失率。获取方式可在ADP Workforce Now的员工任职数据或岗位管理模块中获取。示例高级软件开发工程师市场协调专员大区销售总监
	解聘原因 TerminationReason	员工离职的原因。
描述该属性记录员工结束雇佣关系的原因，可分为自愿（如“Resignation - Better Opportunity”）或非自愿（如“Involuntary - Performance”）。这是进行离职或流失分析的关键信息，帮助区分健康与不健康的流失，并提供理解流失驱动和制定保留策略所需的核心数据。为何重要揭示员工流失背后的“原因”，这对制定有效的保留策略并解决流失根因至关重要。获取方式此项在ADP Workforce Now的离职或终止流程中记录。示例自愿辞职非自愿-绩效退休合同到期
	部门名称 DepartmentName	员工所属部门。
描述该属性标识员工所属部门，如销售、工程或财务。它是分析的关键维度，可将流程指标按业务板块切分并对比。例如，可用于构建“按部门员工流失率”仪表板，并排查某些部门是否招聘周期更长或流失率更高。为何重要支持在不同业务单元间筛选并对比流程绩效，定位部门特有的问题或最佳实践。获取方式这是ADP Workforce Now中员工档案或职位数据里的标准字段。示例销售IT工程人力资源财务
	SLA 目标日期 SlaTargetDate	该活动应完成的目标日期。
描述该属性定义时效性活动的预计完成日期，例如绩效评估或入职任务。它是衡量实际完成时间的基准，用于计算SLA合规率并识别持续延误的活动，帮助监控和提升各HR职能的服务交付。为何重要这是衡量SLA合规性的基础，便于主动监控截止时间并识别流程中的系统性延误。获取方式请查阅ADP Workforce文档。该日期可能依据政策自动计算，或在任务管理模块中手动录入。示例 2023-06-30T23:59:59Z2024-01-15T17:00:00Z
	业务单元 BusinessUnit	更高层级的组织单元，通常由多个相关部门组成。
描述业务单元代表公司较高层级的组织划分，如“Consumer Products”或“Corporate Services”。相较于“部门”，该属性提供更广的组织背景。在业务单元层面分析HR流程，有助于高层了解公司各大板块在人力管理和流程绩效上的战略差异。为何重要支持在公司主要事业部层面进行流程绩效的战略分析。获取方式这是在ADP Workforce Now中定义的核心组织结构的一部分。示例零售银行全球技术公司职能部门
	任职时长 TenureDuration	以离职时点计算的员工任职总时长。
描述这是一个计算指标，用于衡量员工从入职（'Employee Onboarded' 事件）到离职（'Termination Initiated' 事件）的总时长，主要用于流失分析，如计算“早期流失率”KPI。了解任职时长有助于判断组织是否过早流失新人，这可能反映入职流程或岗位匹配存在问题。为何重要这是分析员工留任并计算人员流失KPI的关键，能洞察员工何时以及为何离开。获取方式此项在数据转换过程中，通过计算同一员工离职与入职事件的时间戳差值得出。示例 315360007776000015552000
	最后数据更新 LastDataUpdate	源系统最近一次数据刷新或更新的时间戳。
描述该属性指示在流程挖掘工具中最后一次抽取或更新数据的时间。它用于判断分析的时效性，确保结论基于最新数据。通常在每次刷新时，对整个数据集写入同一数值。为何重要用于确认数据的时效性，确保分析反映最新的流程活动与绩效。获取方式该值会在数据提取与加载时生成，并写入数据集。示例 2024-06-10T05:00:00Z2024-06-11T05:00:00Z
	国家/地区 Country	员工的法定雇佣国家。
描述该属性指示员工的工作所在国。对跨国企业而言，这是在不同法律和文化背景下分析流程的关键维度。诸如招聘周期、离职率、SLA合规等KPI在各国差异显著，此字段使对比分析成为可能。为何重要是跨国企业开展对比分析的基础，可凸显因劳工法规与市场环境不同而造成的流程差异。获取方式这是ADP Workforce Now中员工个人与位置信息的标准字段。示例美国德国印度巴西
	地点 Location	员工的实际办公地点或办公室。
描述该属性标明员工所在的地理位置，如城市、办公楼或国家。按地点分析流程可揭示效率、合规或招聘实践的区域差异。例如，受当地法规影响，背景调查的时长在不同国家可能差异显著。为何重要支持从地域维度分析HR流程，帮助识别地区间绩效差异并确保遵循本地政策。获取方式这通常属于ADP Workforce Now中的核心HR记录或组织任职信息。示例纽约办公室英国伦敦远程（加州）新加坡
	处理时间 ProcessingTime	完成单个活动所用时长。
描述这是一个计算指标，用于衡量某项活动从开始到结束的耗时。其值由'EventCompletionTimestamp'减去'EventTimestamp'得到。它能精确量化单个任务所需时间，便于定位具体瓶颈与低效环节，例如背景调查过慢。为何重要用于测量活动的实际工作时长，精准找出最耗时的步骤，作为优先优化对象。获取方式此项在数据转换过程中计算（EndTime - StartTime）。示例 2592008640003600
	是否按时 IsOnTime	用于标记某项活动是否在SLA目标日期前或当日按时完成。
描述这是一个计算型布尔属性，用于比较'EventCompletionTimestamp'与'SlaTargetDate'。若活动在目标日期当日或之前完成，则为'true'，否则为'false'。它简化了SLA分析，便于快速搭建仪表板和KPI，跟踪关键HR流程的准时完成率。为何重要通过为每个时效敏感任务提供清晰的二元结果，简化SLA监控，便于跟踪与汇报合规情况。获取方式此项在数据转换过程中计算（EventCompletionTimestamp <= SlaTargetDate）。示例 truefalse
	是否返工 IsRework	用于标记某项活动是否为对先前步骤的重复。
描述这是一个计算型布尔属性：当同一流程实例中某个活动在经过其他步骤后第二次或多次发生时，置为'true'。例如，若在'Payroll Setup Completed'后进行修正，随后再次出现'Payroll Setup Completed'，则第二次会被标记为返工。此属性有助于量化流程低效以及需要人工更正的错误。为何重要通过突出需要重复执行的活动，直接量化流程低效，从而定位质量问题或流程缺陷。获取方式此项在流程挖掘工具中，通过分析每个流程实例的活动顺序计算得到。示例 truefalse
	源系统 SourceSystem	提取事件数据的来源系统。
描述该属性说明数据来源，本场景为“ADP Workforce”。在需要整合多系统数据（如独立ATS）时，此字段对数据血缘和问题排查至关重要，可明确每条流程信息的出处。为何重要提供关于数据来源的关键信息，对数据校验、数据治理以及理解流程集成至关重要。获取方式这通常是在数据抽取过程中添加的静态值，用于标记数据集的来源。示例 ADP Workforce NowADP Vantage HCM
	经理ID ManagerId	员工直属经理的唯一标识。
描述该属性用于将员工与其直属上级关联。这样就能按管理层级分析流程指标。例如，可按经理或团队查看离职率、晋升频次或绩效评估周期时长，从而识别高绩效的管理者，或发现需要更多支持的团队。为何重要可按团队或经理进行分析，帮助理解不同管理风格或团队动态如何影响HR流程结果。获取方式这是员工组织任职信息中的标准组成部分，在ADP中常被称为“Reports To”。示例 800123MGR-456743901
	薪酬币种 CompensationCurrency	与薪酬金额对应的币种。
描述该属性指定'CompensationAmount'对应的币种，例如USD、EUR或GBP。对跨国组织而言，此字段对正确解读并汇总财务数据至关重要，确保不同地区的金额可统一换算为同一币种，便于一致分析。为何重要对全球化组织进行准确的财务分析至关重要，可实现薪酬数据的正确汇总与对比。获取方式这通常与任何金额字段一并存储在ADP的薪酬或薪资模块中。示例美元EURCAD
	薪酬金额 CompensationAmount	与薪酬相关事件对应的金额。
描述该属性用于记录与“Compensation Change Approved”或“Offer Accepted”等事件相关的金额，代表员工的薪资或薪资变动。在分析薪酬流程时，可据此进行薪级分段或评估加薪幅度，是理解全公司薪酬实践的关键字段。为何重要支持对薪酬相关流程进行财务分析，例如查看加薪或奖金的分布。获取方式这些信息存放在ADP Workforce Now的薪酬和薪资模块中。示例 750005000125000.50
	雇佣类型 EmploymentType	员工的用工形式，例如全职或兼职。
描述该属性按雇佣状态对员工分类，例如“Full-time”“Part-time”“Contractor”或“Intern”。这一维度有助于对比不同用工类别的HR流程。例如，合同工的入职流程通常与全职员工不同，且更为迅速。为何重要帮助按员工类型细分分析，理解不同类型员工的流程差异，确保公平对比并实现定制化改进。获取方式这是ADP Workforce Now中员工职位或雇佣记录的标准字段。示例全职兼职合同工临时

必填推荐可选

招聘到退休—员工全生命周期活动

为实现准确的流程发现与优化，建议在事件日志中记录以下关键步骤与里程碑。

6 推荐 8 可选

	活动	描述
	员工入职完成	该活动表示员工正式入职的第一天，系统中的雇佣状态切换为“Active”。当到达预设的入职日期并完成状态更新时，系统会记录该事件。
为何重要这是标志员工进入在岗状态的关键里程碑，会触发薪资、福利以及其他入职后的时效性流程。获取方式当员工的状态字段变为'Active'时推断产生。该事件与其雇佣记录中存储的正式'Hire Date'一致。捕获识别员工的“Employment Status”字段变更为“Active”时的时间戳。事件类型 inferred
	员工记录已终止	这是生命周期中的最后一个活动：在员工最后一个工作日，系统状态将正式变更为“Terminated”。当离职操作到达生效日期时，系统会记录该事件。
为何重要该事件标志着员工任职的最终结束。它对计算员工全生命周期时长、分析流失趋势并确认流程完结至关重要。获取方式这是基于员工职位历史中“Termination”操作的“Effective Date”推断出的事件。员工状态会在该日期正式变更。捕获请使用员工岗位数据记录中最终一次“Termination”操作的生效日期。事件类型 inferred
	已创建新员工记录	该活动表示已在ADP Workforce中创建员工档案，通常发生在候选人接受录用后。系统在正式录入新员工时会记录该事件，分配Employee ID并设置未来的入职日期。
为何重要作为员工生命周期的明确起点，此事件对计算整体招聘周期与分析入职前期环节至关重要，并为后续所有员工活动设定基线。获取方式该事件通常可由ADP Workforce核心HR表中员工主档或雇佣记录的创建日期推断，对应最初的“Hire”操作日志。捕获请使用创建时间戳，或该 Employee ID 对应最早生效的“Hire”操作。事件类型 inferred
	已开展绩效评审	该活动表示员工一次正式绩效评估周期已完成。通常在经理或HR在ADP的绩效管理模块中最终确认评估表时，系统会记录该事件。
为何重要跟踪绩效评估对于监控人才管理流程、确保遵循评估周期政策，以及识别绩效与职业发展或流失之间的关联至关重要。获取方式这是记录在ADP绩效管理模块中的显式事件。可查找“Review Completed”状态、最终批准日期，或绩效评估表单上的提交时间戳。捕获请使用绩效评估表单最终状态对应的时间戳（如“Completed”“Closed”）。事件类型 explicit
	晋升已批准	该活动表示员工晋升已正式获批并记录在系统中。它作为一种具有生效日期的职位数据变更被捕获。
为何重要跟踪晋升是分析内部流动、职业路径与人才留存的基础，可衡量晋升速度并帮助识别职业发展中的瓶颈。获取方式这是员工职位历史数据中的生效日期事件。可通过特定的“Action/Reason”代码（如代表晋升的“PRO”）以及变更的生效日期来识别。捕获在员工任职历史中筛选操作代码为“Promotion”的记录。事件类型 explicit
	终止雇佣已发起	该活动代表员工离职流程的正式启动。通常在经理或HR在ADP中录入带未来生效日期的离职操作时，系统会记录该事件。
为何重要这是标志员工生命周期进入收尾阶段的关键里程碑。它会触发后续所有离职流程，也是分析流失率与流失原因的主要事件。获取方式这是员工职位历史中的生效日期事件。录入“Termination”操作代码时会被捕获，其时间戳为录入时间而非生效时间。捕获请使用岗位历史表中未来生效的“Termination”操作的录入日期。事件类型 explicit
	休假开始	表示员工开始休假（如FMLA、事假、病假）。当员工状态在ADP中于某个生效日期被正式变更为'Leave'时记录。
为何重要跟踪请假、停薪留职等缺勤情况对人力规划、合规监控以及理解员工生命周期中的中断非常重要，有助于分析休假对任职时长与职业发展的影响。获取方式这是员工职位数据记录中的生效日期状态变更。请留意“Employment Status”字段是否变更为“Leave of Absence”或“LOA”。捕获识别“Employment Status”字段变更为休假相关值时的时间戳。事件类型 inferred
	休假返回已处理	标记员工在休假后恢复在职。当系统将员工状态从'Leave'更新回'Active'时记录该事件。
为何重要该事件使请假流程闭环，便于准确分析请假时长。同时确保薪资与福利正确恢复，员工顺利回归岗位。获取方式根据员工职位记录中带生效日期的状态变更推断，其中'Employment Status'从'Leave'变回'Active'。捕获识别当“Employment Status”从休假相关值变为在岗值时的时间戳。事件类型 inferred
	福利登记完成	表示员工福利选择流程已顺利完成。员工在ADP福利管理模块内完成选择后会记录此事件，通常需在入职后的特定时限内完成。
为何重要分析福利登记的及时性，有助于确保员工按预期受保并保持组织合规，同时可暴露入职流程中的沟通或系统易用性问题。获取方式当员工提交福利选择时，该事件通常会在ADP福利模块中被明确记录，可获取登记事件的时间戳或完成状态。捕获提取福利登记表或相关事件的提交时间戳。事件类型 explicit
	离职任务已完成	标记所有必需的离职办理任务已完成，如资产归还、知识交接和最终文书处理。通常在ADP的人力资源模块中通过清单或工作流进行跟踪。
为何重要确保离职任务全部完成对合规、信息安全与法律风险控制至关重要。该活动为离职办理提供明确的流程终点。获取方式这通常来自入职/离职模块中的显式事件，在工作流状态设为“Completed”时被记录。若未启用该模块，则可能没有该事件。捕获在与该员工关联的离职清单或工作流中查找完成时间戳。事件类型 explicit
	职位数据变更已处理	用于表示员工任职数据中除晋升或离职外的重大变更，包括平级调动、部门调整或主管变更等，通常以带生效日期的任职历史记录体现。
为何重要该活动让各类内部流动清晰可见，突出组织重组与人员调动。若只跟踪晋升，许多流程驱动因素会被忽略；纳入此类信息有助于更全面地理解成因。获取方式来源于员工任职历史表。凡新增一条带有效日期的记录，且动作代码为调动、数据变更或岗位变更，即构成本事件。捕获提取所有带生效日期的任职历史记录，排除雇用、晋升与离职类别。事件类型 explicit
	背景调查已启动	表示为新入职员工发起背景调查的时点。该步骤通常通过ADP的集成服务完成，或作为入职前的必要步骤由人工标记。
为何重要记录背景调查的启动与完成，有助于识别预入职流程中的延迟。该活动的持续时间是整体招聘周期的关键因素。获取方式这些信息通常可在ADP的招聘或入职模块获得，或通过与第三方背景调查供应商的集成获取，可能以特定状态或带时间戳的事件形式呈现。捕获在入职工作流中查找与'Background Screening'相关的特定事件或状态变更。事件类型 explicit
	薪资设置已完成	表示已录入并核验完成薪资处理所需的全部信息，如税务表单与工资代发账户信息等。这是 ADP 入职清单中的关键任务。
为何重要及时完成薪资设置对新员工体验至关重要，也能确保首次发薪准确无误。该环节如出现延迟或返工，既会引发员工不满，也会增加行政成本。获取方式此项通常记录为ADP入职或薪资模块中的已完成任务或状态变更；也可能根据与薪资相关表单的完成日期推断。捕获请使用入职清单或工作流中“薪资”环节的完成时间戳。事件类型 inferred
	薪酬变更已批准	表示员工薪资、奖金结构或其他薪酬要素的最终变更。当薪酬变更在系统中获批并设置生效日期时，会记录该事件。
为何重要分析薪酬变更有助于洞察薪资趋势、预算影响以及绩效付薪策略的执行情况，并常与晋升、绩效评估相关联。获取方式这是员工职位或薪酬历史记录中的生效日期事件。每次变更都会以带有特定操作代码（如“Pay Rate Change”）和生效日期的新行记录。捕获从员工薪酬历史表中提取事件，并以生效日期作为时间戳。事件类型 explicit

推荐可选

提取指南

如何从 ADP Workforce 获取数据

步骤

在ADP Marketplace注册应用：运行任何脚本前，需先在ADP Marketplace开发者门户创建一个客户端应用，供本组织内部使用。注册时为应用命名，并指定所需的API权限范围。针对本次抽取，建议申请hr.worker.read、core.events.read及人才或薪酬相关的权限范围。
获取API凭据：应用注册并获批后，ADP会提供Client ID和Client Secret。你还需要生成一对公钥/私钥（X.509证书）。将公钥证书（.pem或.crt）上传到开发者门户中该应用的设置，私钥文件（.key）将由Python脚本用于签名认证请求。
设置Python环境：确保已安装Python 3.6或更高版本。在终端运行以下命令，安装访问API和处理数据所需的依赖：pip install requests PyJWT cryptography pandas。
配置Python脚本：用编辑器打开提供的Python脚本，在顶部配置区将占位值替换为你的ADP凭据，包括CLIENT_ID、CLIENT_SECRET，以及SSL证书路径（SSL_CERT_PATH）和私钥路径（SSL_KEY_PATH）。
设定抽取参数：在配置区设置START_DATE和END_DATE，限定要抽取的数据时间窗口。这样可控制数据量并将API使用保持在合理范围。建议首轮测试先从3—6个月的小区间开始。
执行脚本：在终端运行python your_script_name.py。脚本会先向ADP进行认证以获取访问令牌，然后发起一系列API调用，拉取你设定时间窗口内所有有修改的员工档案。
数据处理与事件生成：脚本逐一遍历员工数据，分析其历史、状态变更、薪酬记录等相关字段，将这些信息转换为标准化的活动列表，并为14类预定义事件分别生成记录。
审核并导出事件日志：处理完成后，脚本会将事件汇总为pandas DataFrame，并保存为与脚本同目录下的adp_hire_to_retire_log.csv。该文件现已可直接上传到流程挖掘工具。

配置

API 应用权限范围：已注册的 ADP 应用必须配置正确的 API 权限（scope）。至少需要 hr.worker.read。若要访问更多属性，可能还需要与人才管理、薪酬及事件相关的权限范围。
客户端凭据：脚本需要有效的 Client ID、Client Secret，以及一对 SSL 证书文件（.pem/.crt 和 .key）。请将这些凭据安全存储，并在脚本的配置部分正确引用。
日期范围筛选：脚本中的 START_DATE 与 END_DATE 用于控制数据量。若进行全生命周期分析，可能需要更宽的时间范围，但这会显著增加脚本执行时长与 API 调用次数。建议先从 6 到 12 个月的区间开始做初步分析。
自定义字段映射：'Background Check Initiated'、'Payroll Setup Completed'、'Offboarding Tasks Completed' 等活动通常不是标准 API 事件。脚本假设这些通过自定义字段记录。你需要在自己的 ADP 实例中确认字段名称（例如 backgroundCheckStatusDate、payrollReadyDate），并在脚本的 process_worker_events 函数中更新对应的占位变量。
分页处理：脚本通过 $top 参数分批拉取记录，以处理 ADP API 的分页机制。默认页大小为 50，通常较为高效；若遇到超时，可适当调整。
前提条件：你需要拥有组织的 ADP Marketplace 开发者账户管理权限，以注册应用并管理凭据。与该凭据关联的用户账号在 ADP Workforce Now 中应具备查看所需员工数据的足够权限。

a 查询示例 python

import os
import requests
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime, timezone
import jwt
import uuid

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION SECTION --- #
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your ADP Application Credentials
CLIENT_ID = class="hl-string">'[Your_ADP_Client_ID]'
CLIENT_SECRET = class="hl-string">'[Your_ADP_Client_Secret]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with the absolute paths to your certificate and key files
SSL_CERT_PATH = class="hl-string">'[Path_To_Your_SSL_Certificate.pem]'
SSL_KEY_PATH = class="hl-string">'[Path_To_Your_SSL_Private_Key.key]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># ADP API Endpoints
ADP_TOKEN_URL = class="hl-string">'https://api.adp.com/auth/oauth/v2/token'
ADP_API_BASE_URL = class="hl-string">'https://api.adp.com'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Data Extraction Parameters
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z' class=class="hl-string">"hl-comment"># Inclusive start date for changes
END_DATE = class="hl-string">'2023-12-31T23:59:59Z'   class=class="hl-string">"hl-comment"># Inclusive end date for changes

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- END CONFIGURATION SECTION --- #

def get_adp_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with ADP and returns an access token."""
    try:
        with open(SSL_KEY_PATH, class="hl-string">'r') as key_file:
            private_key = key_file.read()

        jwt_payload = {
            class="hl-string">'iss': CLIENT_ID,
            class="hl-string">'sub': CLIENT_ID,
            class="hl-string">'aud': ADP_TOKEN_URL,
            class="hl-string">'jti': str(uuid.uuid4()),
            class="hl-string">'exp': int(datetime.now(timezone.utc).timestamp()) + 3600
        }
        
        client_assertion = jwt.encode(jwt_payload, private_key, algorithm=class="hl-string">'RS256')

        token_payload = {
            class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
            class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
            class="hl-string">'client_assertion_type': class="hl-string">'urn:ietf:params:oauth:client-assertion-type:jwt-bearer',
            class="hl-string">'client_assertion': client_assertion
        }

        with open(SSL_CERT_PATH, class="hl-string">'rb') as cert_file:
            cert_data = cert_file.read()

        cert = (SSL_CERT_PATH, SSL_KEY_PATH)
        
        response = requests.post(ADP_TOKEN_URL, data=token_payload, cert=cert)
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Error obtaining ADP token: {e}")
        raise

def get_all_workers(token):
    class="hl-string">"""Fetches all worker records from ADP API, handling pagination."""
    workers = []
    page = 0
    page_size = 50
    
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}',
        class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'
    }
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This filter is an example. Adjust as needed. It pulls workers updated in the time window.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For a full load, you might remove the filter and process all workers.
    api_filter = fclass="hl-string">"workers/workAssignments/actualStartDate ge '{START_DATE.split('T')[0]}' or workers/workAssignments/terminationDate ge '{START_DATE.split('T')[0]}'"
    
    while True:
        api_url = fclass="hl-string">"{ADP_API_BASE_URL}/hr/v2/workers?${'$'}top={page_size}&${'$'}skip={page * page_size}&${'$'}filter={api_filter}"
        print(fclass="hl-string">"Fetching workers from: {api_url}")
        try:
            response = requests.get(api_url, headers=headers)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            current_workers = data.get(class="hl-string">'workers', [])
            if not current_workers:
                break
            workers.extend(current_workers)
            page += 1
        except requests.exceptions.HTTPError as e:
            print(fclass="hl-string">"HTTP Error fetching workers: {e.response.text}")
            break
        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"An error occurred: {e}")
            break
            
    print(fclass="hl-string">"Total workers fetched: {len(workers)}")
    return workers

def parse_timestamp(ts_str):
    class="hl-string">"""Safely parse timestamp strings into datetime objects."""
    if not ts_str:
        return None
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Handles formats like class="hl-string">'YYYY-MM-DD' and class="hl-string">'YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ'
    try:
        if class="hl-string">'T' in ts_str:
            return datetime.fromisoformat(ts_str.replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00'))
        else:
            return datetime.strptime(ts_str, class="hl-string">'%Y-%m-%d')
    except (ValueError, TypeError):
        return None

def process_worker_events(worker):
    class="hl-string">"""Analyzes a single worker's data and generates a list of lifecycle events."""
    events = []
    employee_id = worker.get(class="hl-string">'associateOID')
    if not employee_id:
        return []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Basic attributes
    person = worker.get(class="hl-string">'person', {})
    work_assignment = worker.get(class="hl-string">'workAssignments', [{}])[0]
    user_name = person.get(class="hl-string">'legalName', {}).get(class="hl-string">'formattedName', class="hl-string">'System')
    department = work_assignment.get(class="hl-string">'assignedOrganizationalUnits', [{}])[0].get(class="hl-string">'nameCode', {}).get(class="hl-string">'shortName')
    job_title = work_assignment.get(class="hl-string">'jobTitle')
    rec_source = work_assignment.get(class="hl-string">'customFieldGroup', {}).get(class="hl-string">'stringFields', [{}])[0].get(class="hl-string">'stringValue') class=class="hl-string">"hl-comment"># Example custom field
    term_reason = work_assignment.get(class="hl-string">'terminationReason', {}).get(class="hl-string">'codeValue')

    def create_event(name, timestamp, completion_ts=None):
        event_ts = parse_timestamp(timestamp)
        if event_ts and START_DATE <= timestamp <= END_DATE:
            events.append({
                class="hl-string">'EmployeeId': employee_id,
                class="hl-string">'ActivityName': name,
                class="hl-string">'EventTimestamp': event_ts,
                class="hl-string">'EventCompletionTimestamp': parse_timestamp(completion_ts) if completion_ts else event_ts,
                class="hl-string">'UserName': user_name,
                class="hl-string">'DepartmentName': department,
                class="hl-string">'JobTitle': job_title,
                class="hl-string">'RecruitmentSource': rec_source,
                class="hl-string">'TerminationReason': term_reason if class="hl-string">'Terminat' in name else None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. New Hire Record Created
    create_event(class="hl-string">'New Hire Record Created', worker.get(class="hl-string">'creationDateTime'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Background Check Initiated (assumes a custom date field)
    bg_check_date = next((f.get(class="hl-string">'dateValue') for f in worker.get(class="hl-string">'customFieldGroup', {}).get(class="hl-string">'dateFields', []) if f.get(class="hl-string">'fieldName') == class="hl-string">'[BackgroundCheckDate]'), None)
    create_event(class="hl-string">'Background Check Initiated', bg_check_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Employee Onboarded
    create_event(class="hl-string">'Employee Onboarded', work_assignment.get(class="hl-string">'hireDate'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Payroll Setup Completed (assumes a custom date field)
    payroll_setup_date = next((f.get(class="hl-string">'dateValue') for f in worker.get(class="hl-string">'customFieldGroup', {}).get(class="hl-string">'dateFields', []) if f.get(class="hl-string">'fieldName') == class="hl-string">'[PayrollReadyDate]'), None)
    create_event(class="hl-string">'Payroll Setup Completed', payroll_setup_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Benefits Enrollment Completed (assumes a custom date field)
    benefits_date = next((f.get(class="hl-string">'dateValue') for f in worker.get(class="hl-string">'customFieldGroup', {}).get(class="hl-string">'dateFields', []) if f.get(class="hl-string">'fieldName') == class="hl-string">'[BenefitsEnrollmentCompleteDate]'), None)
    create_event(class="hl-string">'Benefits Enrollment Completed', benefits_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. Performance Review Conducted (Placeholder - requires Talent API call)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This part is complex and often requires a separate API endpoint call per worker.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For this script, we'll assume a custom field for the last review date.
    last_review_date = next((f.get(class="hl-string">'dateValue') for f in worker.get(class="hl-string">'customFieldGroup', {}).get(class="hl-string">'dateFields', []) if f.get(class="hl-string">'fieldName') == class="hl-string">'[LastReviewDate]'), None)
    create_event(class="hl-string">'Performance Review Conducted', last_review_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process work history for changes (simplified approach)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># A true implementation would need to query an event or history endpoint.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we simulate from current work_assignment fields as an example.

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Compensation Change Approved
    comp_effective_date = work_assignment.get(class="hl-string">'compensation', {}).get(class="hl-string">'effectiveDate')
    create_event(class="hl-string">'Compensation Change Approved', comp_effective_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 8. Promotion Approved
    assignment_reason = work_assignment.get(class="hl-string">'assignmentReason', {}).get(class="hl-string">'codeValue')
    if assignment_reason == class="hl-string">'PRO': class=class="hl-string">"hl-comment"># class="hl-string">'PRO' is a common code for Promotion
        create_event(class="hl-string">'Promotion Approved', work_assignment.get(class="hl-string">'actualStartDate'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 9. Job Data Change Processed
    if assignment_reason and assignment_reason not in [class="hl-string">'HIR', class="hl-string">'PRO', class="hl-string">'TER']:
        create_event(class="hl-string">'Job Data Change Processed', work_assignment.get(class="hl-string">'actualStartDate'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Leave Of Absence Started
    if work_assignment.get(class="hl-string">'assignmentStatus', {}).get(class="hl-string">'statusCode', {}).get(class="hl-string">'codeValue') == class="hl-string">'L': class=class="hl-string">"hl-comment"># Leave
        create_event(class="hl-string">'Leave Of Absence Started', work_assignment.get(class="hl-string">'statusReason', {}).get(class="hl-string">'effectiveDate'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Return From Leave Processed
    if work_assignment.get(class="hl-string">'assignmentStatus', {}).get(class="hl-string">'statusCode', {}).get(class="hl-string">'codeValue') == class="hl-string">'A' and assignment_reason == class="hl-string">'RFL': class=class="hl-string">"hl-comment"># Active, Return from Leave
        create_event(class="hl-string">'Return From Leave Processed', work_assignment.get(class="hl-string">'rehireDate'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Termination Initiated (simulated as date entry)
    term_date = work_assignment.get(class="hl-string">'terminationDate')
    if term_date and term_date > datetime.now().strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d'):
         create_event(class="hl-string">'Termination Initiated', work_assignment.get(class="hl-string">'lastWorkDate'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Offboarding Tasks Completed (assumes a custom date field)
    offboard_complete_date = next((f.get(class="hl-string">'dateValue') for f in worker.get(class="hl-string">'customFieldGroup', {}).get(class="hl-string">'dateFields', []) if f.get(class="hl-string">'fieldName') == class="hl-string">'[OffboardingCompleteDate]'), None)
    create_event(class="hl-string">'Offboarding Tasks Completed', offboard_complete_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 14. Employee Record Terminated
    if work_assignment.get(class="hl-string">'assignmentStatus', {}).get(class="hl-string">'statusCode', {}).get(class="hl-string">'codeValue') == class="hl-string">'T': class=class="hl-string">"hl-comment"># Terminated
        create_event(class="hl-string">'Employee Record Terminated', work_assignment.get(class="hl-string">'terminationDate'))

    return events


def main():
    class="hl-string">"""Main function to orchestrate the extraction and processing."""
    print(class="hl-string">"Starting ADP data extraction...")
    try:
        access_token = get_adp_token()
        print(class="hl-string">"Successfully obtained access token.")
        
        workers_data = get_all_workers(access_token)
        if not workers_data:
            print(class="hl-string">"No worker data found. Exiting.")
            return

        all_events = []
        print(fclass="hl-string">"Processing {len(workers_data)} workers for events...")
        for worker in workers_data:
            worker_events = process_worker_events(worker)
            all_events.extend(worker_events)
        
        if not all_events:
            print(class="hl-string">"No events generated from the worker data. Exiting.")
            return

        print(fclass="hl-string">"Generated a total of {len(all_events)} events.")
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Create DataFrame and save to CSV
        df = pd.DataFrame(all_events)
        df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'EmployeeId', class="hl-string">'EventTimestamp'])
        
        output_filename = class="hl-string">'adp_hire_to_retire_log.csv'
        df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
        print(fclass="hl-string">"Event log successfully saved to {output_filename}")

    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"A critical error occurred during the process: {e}")

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

数据模板：从招聘到退休——员工全生命周期

从招聘到退休——员工生命周期数据模板

招聘到退休—员工全生命周期属性

招聘到退休—员工全生命周期活动

提取指南

使用ADP Workforce Now API集成的Python脚本

步骤

配置

a 查询示例 python

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