您的招聘与人才招募数据模板

Greenhouse

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招聘与人才招募属性(21) 招聘与人才招募活动(14) 数据提取指南(3)

您的招聘与人才招募数据模板

此模板将指导您收集招聘与人才招募流程所需的数据，列出需要跟踪的关键属性和活动，并说明如何从Greenhouse系统中提取这些信息。按照模板准备数据，即可为深入的流程分析打好基础。

建议收集的属性
需要跟踪的关键活动
数据提取指南

刚接触事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

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招聘与人才招募属性

以下是建议纳入事件日志的数据字段，可用于全面分析Greenhouse中的招聘与人才招募流程。

5 必填 6 建议填写 10 选填

	名称	说明
	活动名称 ActivityName	所发生的具体招聘活动或阶段的名称。
说明此属性记录招聘流程中每个事件的名称，例如“收到申请”“安排面试”或“接受录用”。这些事件按顺序构成流程图。分析这些活动的顺序和频率是流程挖掘的基础，有助于呈现招聘漏斗、识别常见流程路径、发现偏离标准工作流的情况，并定位流程停滞的瓶颈。例如，您可以跟踪有多少申请从“申请已审核”进入“招聘人员已完成初筛”。重要性此属性定义招聘流程中的各个步骤，可用于呈现流程走向，并识别瓶颈和偏差。获取途径通常通过映射申请阶段变更、面试状态、录用事件或Greenhouse中的其他可审计操作得出。可能需要设置逻辑，将系统事件转换为标准化的活动名称。示例审核职位申请完成面试接受录用通知申请被拒绝
	活动时间戳 ActivityTimestamp	招聘活动发生的准确日期和时间。
说明活动时间戳标记招聘流程中事件发生的准确时刻，是所有绩效和时长分析的时间基础，也为每份职位申请中的活动提供时间顺序。此时间戳对于计算各类时间相关KPI至关重要，例如招聘周期、面试安排周期和面试反馈周转时间。通过分析不同活动之间的间隔，组织可以衡量效率、发现延迟并监控服务级别协议的执行情况，为关注绩效和瓶颈的仪表板提供支持。重要性此时间戳对于排列事件顺序、计算周期时间和分析招聘流程绩效至关重要。获取途径可在Greenhouse的多个对象中找到，例如Application对象上的“applied_at”、Offer对象上的“created_at”，以及活动动态和审计日志中的时间戳。示例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-27T14:35:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	职位申请 JobApplicationId	用于唯一标识候选人针对特定职位提交的单份申请。
说明职位申请ID是招聘流程分析的核心，也是唯一的案例标识符。它将相关活动串联起来，涵盖申请提交、筛选、面试、录用通知和最终录用决定，让您能够完整了解每位候选人的整个历程。在流程挖掘中，此属性用于还原每位候选人在招聘漏斗中的具体路径。借此可以分析流程变体、每份申请的周期时间和流失节点，全面了解每位申请人的招聘历程。重要性这是用于关联单个候选人所有招聘事件的关键案例ID，可据此分析从开始到结束的完整招聘历程。获取途径这通常是申请对象的主键。请参阅Greenhouse API文档中的“Applications”端点，字段通常称为“id”或“application_id”。示例 987654321098765432119876543212
	上次数据更新时间 LastDataUpdate	表示此事件数据上次刷新或提取时间的时间戳。
说明此属性记录上次从源系统提取数据的日期和时间。它是一个元数据字段，用于反映流程挖掘模型中数据的新鲜度。用户可据此了解分析所依据的数据有多新，也能合理预期数据延迟，并确认数据管道是否按计划运行。例如，如果“上次数据更新时间”已是几天前，用户就知道仪表板未反映最新的招聘活动。重要性反映数据的新鲜度，帮助用户判断分析是否呈现了流程的最新状态。获取途径此时间戳在数据提取、转换和加载（ETL）过程中生成并写入数据集。示例 2023-11-20T02:00:00Z2023-11-21T02:00:00Z2023-11-22T02:00:00Z
	源系统 SourceSystem	标识提取数据的记录系统。
说明此属性用于指定招聘数据的来源。在此流程中，其值通常为“Greenhouse”。虽然该值看似固定，但明确记录源系统对数据治理、问题排查以及从其他系统（如HRIS）补充数据等场景至关重要。它能清楚说明数据来源，并帮助维护组织数据环境中的数据完整性。重要性明确记录数据来源，这对数据治理、验证和管理多源数据至关重要。获取途径这是一个固定值，应在数据提取和转换过程中添加，用于标记数据来源。示例 Greenhouse
	录用状态 OfferStatus	向候选人发出的工作邀请当前所处的状态。
说明此属性用于跟踪工作邀请的状态，取值包括“Created”“Extended”“Accepted”或“Rejected”，是招聘流程最后阶段的重要指标。此属性是“录用接受率趋势”仪表板及相关KPI的关键数据。跟踪从“已发出录用邀请”到“已接受录用”或“已拒绝录用”的进展，企业可以衡量成功录用候选人的能力。按部门或职位名称分析这些数据，有助于了解薪酬竞争力、候选人体验及其他影响候选人决定的因素。重要性跟踪工作邀请的结果，这对计算录用接受率KPI及了解如何提升该指标至关重要。获取途径可在与Application相关联的Greenhouse Offer对象中找到。“status”字段提供此信息。示例已接受已拒绝已发送已创建
	招聘人员姓名 RecruiterName	负责管理职位申请的招聘人员姓名。
说明此属性用于标识负责特定职位申请或职位需求的招聘人员。此人通常负责筛选候选人、协调面试并推动候选人完成招聘流程。按招聘人员分析流程，有助于了解个人绩效和工作量分布。“招聘人员工作量与效率”仪表板依靠此属性计算每位招聘人员的处理量和周期时间等指标。它有助于识别表现突出的人员、发现可能需要额外支持的人员，并确保人才招聘团队的工作量均衡。重要性将流程活动关联到具体招聘人员，以便分析个人绩效、工作量和效率。获取途径可在Greenhouse的Job对象中找到，通常位于“hiring_team”部分，其中会指定“Recruiter”等角色。示例艾丽丝·约翰逊罗伯特·戴维斯玛丽亚·加西亚
	申请来源 ApplicationSource	收到候选人申请的渠道。
说明此属性用于跟踪职位申请的来源，例如“LinkedIn”“员工推荐”“公司网站”或“Indeed”，帮助了解不同招聘渠道的效果。 “招聘渠道效果”仪表板完全围绕此属性构建。按来源分析申请量、招聘周期和录用率，组织可以优化招聘营销的预算和投入。这些数据有助于回答哪些渠道能以更高效率带来优质候选人等战略问题，并直接支持“招聘渠道转化率”KPI。重要性衡量不同招聘渠道的效果和投资回报率，帮助组织以数据为依据决定招聘资源的投入方向。获取途径可在Greenhouse的Candidate对象中找到，该对象与Application相关联。“source”字段提供此信息。示例 LinkedIn员工推荐公司招聘页面Indeed
	申请状态 ApplicationStatus	职位申请的最终结果或当前状态。
说明此属性表示申请的处理结果，例如“已录用”“已拒绝”或“活跃”。它既可以表示已完成流程的最终状态，也可以表示进行中流程的当前状态。这是结果分析的重要维度。您可以按状态筛选案例，比较已录用和被拒绝候选人的流程路径，从而发现成功历程的特点。此属性还用于计算“整体招聘漏斗”仪表板中的转化率，显示最终成功录用的申请占比。重要性定义招聘流程的结果，以便比较成功（已录用）和未成功（被拒绝）候选人的历程。获取途径此信息位于Greenhouse的Application对象中，可通过API的“status”字段获取。示例已录用已拒绝活跃
	职位名称 JobTitle	候选人申请的职位名称。
说明此属性包含职位需求的正式名称，例如“高级软件工程师”或“产品营销经理”，为待招聘的岗位提供必要背景信息。按职位名称分析招聘流程，有助于了解特定岗位面临的挑战。例如，“招聘周期绩效”仪表板可利用此属性显示高级职位或专业性较强的职位是否需要更长时间才能招满。此属性也有助于分析不同职位的录用接受率，从而了解薪酬竞争力或职位吸引力。重要性可筛选和比较特定职位的招聘指标，帮助了解流程绩效如何随职位复杂度或类型而变化。获取途径这是Greenhouse Job对象中的主要字段，通过API查询“jobs”端点时通常以“name”提供。示例高级软件工程师客户经理UX/UI设计师
	职位所属部门 JobDepartment	待招聘职位所属的部门或业务单元。
说明此属性用于指定职位需求所属的组织部门，例如“工程”“市场营销”或“销售”，以便汇总和比较不同业务部门的招聘指标。按部门细分分析对于“招聘周期绩效”和“录用接受率趋势”等仪表板至关重要。借此可以发现某些部门的招聘周期是否更长、录用拒绝率是否更高，或流程执行情况是否存在差异。这些洞察有助于针对各部门的具体需求采取措施并改进流程。重要性比较不同部门的招聘绩效和流程差异，从而发现系统性问题或最佳实践。获取途径通常是Greenhouse Job对象中的标准字段或自定义字段。通过API查询Job记录时，可在“departments”部分找到。示例工程产品管理销售市场营销
	候选人ID CandidateId	用于唯一标识候选人的ID，不对应任何单份申请。
说明候选人ID用于唯一标识人才库中的个人，而职位申请ID则对应某人针对某个职位提交的一份申请。同一候选人可能会在不同时间提交多份职位申请。在此流程视图中，职位申请ID用作案例ID；候选人ID则支持另一类分析。您可以用它跟踪候选人跨多个职位申请的历程、识别频繁申请者，并分析其与人才库的整体关系，从而从以个人为中心的角度了解招聘数据。重要性支持分析同一候选人的多份申请，从更广的角度了解候选人随时间变化的参与情况。获取途径这是Greenhouse中候选人记录的主键，可通过API从Candidate对象的“id”字段获取。示例 123456123457123458
	拒绝原因 RejectionReason	拒绝候选人申请的原因。
说明此属性记录候选人未能进入下一阶段的具体原因，例如“不符合企业文化”“薪资期望过高”或“有更合适的候选人”。分析拒绝原因可以为招聘流程提供重要反馈，帮助发现职位描述不匹配、薪酬缺乏竞争力或人才库中反复出现的技能缺口等问题。了解招聘漏斗中常见的失败节点，有助于改进招聘渠道策略和候选人体验。重要性从定性角度说明候选人退出招聘漏斗的原因，帮助改进职位描述、招聘渠道和筛选标准。获取途径申请被拒绝时，可在Application对象中找到。API提供包含详细信息的“rejection_reason”对象。示例缺少所需技能薪资期望过高已选择资历更合适的候选人
	招聘经理姓名 HiringManagerName	相关职位需求的招聘经理姓名。
说明此属性用于标识有空缺职位的团队经理。招聘经理是流程中的关键相关方，通常会参与候选人审核、后期面试和最终录用决定。按招聘经理分析流程，有助于发现重要规律和瓶颈。例如，“面试安排瓶颈”仪表板可能显示，延迟经常与特定经理的时间安排有关。这有助于确定是否需要培训或支持，确保经理高效参与招聘流程。重要性标识关键相关方，以便分析特定招聘经理所涉及的流程瓶颈或效率问题。获取途径可在Greenhouse的Job对象中找到，通常位于“hiring_team”部分，其中会指定“Hiring Manager”等角色。示例艾米丽·陈大卫·陈索菲娅·罗德里格斯
	是否符合流程规范 IsCompliant	用于标记申请是否遵循既定标准招聘流程的计算字段。
说明此布尔属性由一致性检查得出，用于比较职位申请的实际活动顺序与预先定义的理想流程模型。它会标记偏离流程的案例，例如跳过必需步骤或未按顺序执行活动。此属性是“招聘流程偏差”仪表板的核心数据，并支持“流程一致率”和“合规违规次数”KPI。筛选出不符合流程规范的案例后，组织可以调查偏差原因，例如培训不足、系统限制或必要的例外情况。这有助于标准化工作流并降低合规风险。重要性识别流程偏差，对于衡量流程一致性、确保合规和标准化招聘工作流至关重要。获取途径这是流程挖掘软件生成的计算字段，用于将事件日志数据与定义的目标模型或业务规则集进行比较。示例 truefalse
	是否自动执行 IsAutomated	用于标记活动是否由系统自动执行。
说明此布尔属性表示活动由用户执行，还是由自动化系统规则执行。自动化活动的示例包括发送自动回复邮件，或自动拒绝未通过基本筛选问题的候选人。分析此属性有助于了解招聘流程的自动化程度。您可以比较自动化步骤与人工步骤的效率和结果，并发现进一步自动化的机会，以提升速度和一致性。重要性区分人工活动和自动化活动，以便分析自动化对流程效率和结果的影响。获取途径这不是标准字段，通常需要推导得出。可以根据活动关联的用户（例如“System”用户）或已知的自动化事件类型进行推断。示例 truefalse
	活动结束时间 ActivityEndTime	表示有持续时间的活动结束时刻的时间戳。
说明此属性记录持续一段时间的活动的完成时间，例如面试或背景调查。许多活动虽然是瞬时的，但对于有可衡量时长的活动，同时记录开始和结束时间会更有帮助。结束时间对于准确计算特定活动的处理时间或持续时间至关重要。它有助于区分步骤之间的等待时间和实际任务耗时。例如，您可以更准确地分析面试本身持续了多久，以及安排面试花了多久。重要性可准确计算活动处理时间，帮助区分流程中的实际工作时间和空闲等待时间。获取途径 Greenhouse中的“scheduled_interview”等对象可能包含此信息，通常同时记录“start”和“end”时间。对于其他活动，可能需要根据后续活动的时间戳推断。示例 2023-10-27T15:35:10Z2023-11-05T10:15:00Z2023-11-10T11:00:00Z
	职位ID JobId	职位需求或招聘信息的唯一标识符。
说明此属性是职位本身的唯一ID，与申请ID不同。多份申请可以关联到同一个职位ID。使用职位ID可以按职位需求汇总数据。例如，您可以分析某个职位收到的申请总数，或同类职位的平均招聘周期。借此可以围绕单个空缺职位对招聘工作进行分组和分析。重要性汇总并分析与单个职位空缺相关的所有候选人数据，按职位申请提供整体视图。获取途径这是Greenhouse中职位记录的主键，可通过API在Job对象中以“id”字段获取。示例 400123400124400125
	评分表建议 ScorecardOverallRecommendation	已完成面试评分表中的整体录用建议。
说明此属性记录面试官在结构化面试评分表中给出的最终建议，通常包括“强烈建议录用”“建议录用”“不建议录用”或“强烈不建议录用”。这些数据对于评估面试流程的质量和一致性至关重要。它有助于将面试反馈与实际录用结果关联起来，回答“获得较强录用建议的候选人是否更容易被录用”等问题。此属性也是“评分表完成率”KPI的计算依据，用于衡量组织对结构化招聘实践的采用情况。重要性将结构化面试反馈与流程结果关联起来，并帮助衡量数据驱动招聘实践的采用情况。获取途径可在Greenhouse中与已完成面试相关联的Scorecard对象中找到。API通过“scorecards”端点提供此信息。示例强烈不建议录用不建议录用建议录用强烈建议录用
	面试反馈周转时间 InterviewFeedbackTurnaroundTime	从面试结束到面试官提交反馈之间的时间。
说明此计算指标用于衡量面试小组的响应速度。反馈提交延迟可能显著拖慢招聘流程，并对候选人体验造成负面影响。此属性直接支持“面试反馈周期分析”仪表板和“面试反馈周转时间”KPI。计算方法是“面试已完成”与“反馈已提交”活动之间的时间差。监控此指标有助于发现反馈迟缓造成的瓶颈，并推动更快作出决定。重要性衡量面试后的反馈流程效率，这通常是招聘流程延迟的一个原因。获取途径这是一个计算字段，通过“反馈已提交”事件的时间戳减去“面试已完成”事件的时间戳得出。示例 86400172800259200
	面试阶段 InterviewStageName	具体面试阶段的名称或类型。
说明此属性用于指定整个面试流程中的具体阶段，例如“招聘人员初筛”“技术面试”或“最终轮面试”，比通用的“面试已完成”活动提供更细致的信息。按各个面试阶段分析指标，组织可以更准确地定位瓶颈。例如，您可以精确衡量“各阶段候选人流失率”，了解候选人更常在技术面试后退出，还是在初筛后退出。这些信息对于有针对性地改善面试体验至关重要。重要性更细致地呈现面试流程，以便分析各个面试步骤的周期时间和流失率。获取途径此信息属于Greenhouse中的面试安排数据。职位申请的“interviews”对象包含面试阶段的详细信息。示例招聘人员初筛招聘经理面试技术评估现场最终轮面试

必填建议填写选填

招聘与人才招募活动

以下是建议记录在事件日志中的关键流程步骤和里程碑，可用于准确发现流程并优化招聘漏斗。

7 建议填写 7 选填

	活动	说明
	候选人已录用	候选人已成功完成所有入职前检查，并正式标记为已录用。这表示申请流程成功完成，也是流程的结束事件。
重要性这是流程的主要成功结果。从“收到申请”到此事件的时间即为整体招聘周期，是一项关键招聘KPI。获取途径这是Greenhouse中的一项明确操作，招聘人员通过该操作将候选人标记为某个职位的已录用人员。候选人由此从活跃候选人转为已录用人员。采集根据Greenhouse中“Mark as Hired”操作的时间戳记录。事件类型 explicit
	发出录用通知	正式职位录用通知已发送给候选人。这是面试和选拔流程结束时的关键节点。
重要性此活动是计算录用接受率KPI的依据，也标志着候选人进入最终决策阶段。获取途径 Greenhouse中的录用通知状态变为“已发送”或“已发出”时，系统会明确记录此事件。录用通知对象包含这些状态变化的时间戳。采集根据录用通知状态正式标记为已发送时的时间戳获取。事件类型 explicit
	安排面试	系统中已安排与候选人的面试。Greenhouse支持日历集成，因此面试确认后通常会明确记录此事件。
重要性此事件对于分析和识别面试安排流程中的瓶颈至关重要。此事件与上一步之间的时间，是衡量招聘人员和协调人员效率的一项关键KPI。获取途径从Greenhouse的面试安排功能中获取。API会提供已安排面试的数据，包括面试创建时间戳。采集创建面试事件并将其关联到候选人的申请时，系统会记录此事件。事件类型 explicit
	完成面试	候选人已参加面试。通常可根据预定面试时间已过来推断；更可靠的方式是确认该面试已提交反馈。
重要性此活动是候选人历程中的重要节点，也是衡量反馈提交时间和进入下一阶段情况的起点。获取途径通常通过推断得出。可根据预定面试的结束时间推算；更准确的方式是使用该面试首次提交反馈的时间戳。采集根据预定面试的结束时间或后续提交反馈的时间戳推断。事件类型 inferred
	接受录用通知	候选人已正式接受职位录用通知。这是关键的成功节点，通常会触发背景调查等后续入职前活动。
重要性这是关键的成功节点，也是录用接受率KPI的重要组成部分，标志着候选人即将成为未来员工。获取途径在Greenhouse中，招聘人员将录用状态更新为“Accepted”或候选人通过电子方式接受录用时，系统会记录这一明确事件。采集根据录用状态变更为“Accepted”时的时间戳记录。事件类型 explicit
	收到职位申请	此活动标志着某个职位申请的招聘流程开始。候选人通过招聘网站或候选人来源渠道提交申请，或由工作人员手动录入Greenhouse时，系统会记录此活动。
重要性这是流程的主要开始事件。分析此活动与其他活动之间的时间，对于衡量招聘周期和候选人来源渠道成效至关重要。获取途径 Greenhouse会在创建申请时记录这一明确事件。事件时间取自申请对象中的申请日期字段或创建时间戳。采集根据申请记录的创建时间戳获取。事件类型 explicit
	申请被拒绝	候选人的申请在流程中的某个阶段被拒绝。这是最常见的未成功结束事件，可能发生在任何阶段。
重要性此结束事件对分析招聘漏斗流失率至关重要。了解拒绝发生的时间和原因，有助于发现流程低效或职位要求不匹配的问题。获取途径用户在Greenhouse中拒绝申请时，系统会记录这一明确事件。通常还会记录拒绝原因，活动日志则会保存时间戳。采集根据申请被拒绝时的操作时间戳记录。事件类型 explicit
	创建录用通知	已起草正式的职位录用通知，可能正在等待内部审批。这标志着组织正式决定向候选人发出录用通知。
重要性此活动将发出录用通知的决定与实际发送通知区分开来，有助于分析通知送达候选人之前的内部审批时间和瓶颈。获取途径 Greenhouse提供专门的录用通知模块。系统会根据与申请关联的录用通知对象的创建时间戳，明确记录此事件。采集在Greenhouse系统中创建录用通知记录时，系统会记录此事件。事件类型 explicit
	启动入职流程	新员工的入职流程已正式启动。通常，此时会从招聘系统移交至HRIS或入职平台。
重要性此指标用于跟踪从招聘到人力资源部门的移交效率。延迟可能影响新员工的入职体验，因此监控入职移交时间至关重要。获取途径如果Greenhouse已与入职系统集成，这可能是一个明确事件。否则，可根据候选人进入最终“Hired”阶段的时间戳推断，该阶段变更会触发移交。采集根据阶段变更或表明已移交至HRIS的集成日志推断得出。事件类型 inferred
	启动背景调查	候选人的背景调查已启动，通常发生在接受录用之后。系统可能会将其记录为特定阶段变更，或第三方服务集成触发的事件。
重要性此活动对合规和跟踪入职前筛查延迟十分重要。通过分析录用被接受到必要检查完成之间的耗时，可以了解筛查进度。获取途径这通常是根据候选人进入招聘流程中的“Background Check”阶段，或与背景调查集成相关的活动日志推断得出的。采集根据状态变更为“Background Check”阶段，或集成服务的API日志推断得出。事件类型 inferred
	完成招聘人员初筛	招聘人员已与候选人完成初次电话筛选或沟通。通常，候选人进入招聘流程中的“电话筛选”阶段时，系统会记录此活动。
重要性这是重要的资格评估节点，表明申请已通过初步材料筛选。此活动有助于衡量招聘人员的工作量和初筛成效。获取途径根据申请进入或离开Greenhouse职位招聘流程中“电话筛选”阶段的时间戳推断。采集根据申请的阶段历史记录得出，具体记录进入“电话筛选”阶段的时间。事件类型 inferred
	审核职位申请	招聘人员或招聘经理已初步审核候选人的申请。通常可根据申请阶段或状态从“新建”变为“审核中”等活跃审核阶段来推断此活动。
重要性追踪此活动有助于识别初筛阶段的瓶颈，并衡量新申请获得关注所需的时间。它也是计算面试安排周期时间的起点。获取途径根据申请状态字段的变化推断。查找状态从“新建”变为“审核”的记录，并使用状态变化的时间戳。采集根据状态变为“审核中”或类似阶段的时间戳推断。事件类型 inferred
	拒绝录用	候选人已正式拒绝工作邀请。这是流程后期发生的未成功结束事件。
重要性跟踪此结果对分析录用接受率至关重要。此事件频繁发生，可能表明薪酬、企业文化或职位本身存在问题。获取途径在Greenhouse中，录用状态更新为“Rejected”或“Declined”时，系统会记录这一明确事件。录用记录会保存状态变更的时间戳。采集根据录用状态变更为“Rejected”时的时间戳记录。事件类型 explicit
	提交反馈	面试官已提交候选人面试的评分卡或反馈。Greenhouse的结构化招聘流程依赖这些信息进行决策，因此系统会将其作为独立操作记录。
重要性及时提交反馈对于推动候选人进入下一阶段至关重要。此活动有助于分析反馈流程效率和评分卡完成率。获取途径面试官通过Greenhouse提交评分卡时，系统会明确记录此事件。Scorecards API对象包含`submitted_at`时间戳。采集根据面试评分卡的提交时间戳获取。事件类型 explicit

建议填写选填

数据提取指南

如何从Greenhouse获取数据

步骤

登录您的Greenhouse Recruiting账户。
点击主导航栏中的报表图标（类似条形图），进入“报表”部分。
在报表仪表板中找到并点击“Essential Reports”。本次提取主要使用“All Applications”报表，该报表全面展示申请及其关键里程碑。
配置“All Applications”报表。点击“Columns”按钮，选择所需列，以记录必要的属性和活动时间戳。请确保包含：Application ID、Candidate、Job、Department、Recruiter、Status、Source、Applied On、Rejected On、Hired On、Last Stage Change On、Offer Created On、Offer Accepted On、Offer Status。
如需记录面试相关活动，需另行生成报表。返回“Essential Reports”，选择“Interview Details”。
配置“Interview Details”报表。在“Columns”部分至少选择：Application ID、Interview Name、Scheduled Start和Scorecard Submitted At，以获取面试安排和反馈提交的时间戳。
为两份报表设置适当的日期范围。常见做法是将“Applied On”筛选条件设为“All Time”，或选择特定时间范围（例如最近6个月），以涵盖相关申请群体。
点击“Update”或“Generate”生成每份报表。报表显示后，点击“Export to Excel”将数据下载为CSV文件。此时您将获得两个独立的CSV文件。
导出的文件尚未采用事件日志格式。您需要使用Python、R或支持逆透视的电子表格工具（例如Microsoft Excel的Power Query）进行数据转换。
合并“All Applications”和“Interview Details”报表的数据，并按Application ID关联。
对每个申请，将导出的每个相关日期列转换为一条独立记录。例如，“Applied On”列的值作为名为“Application Received”的活动的“ActivityTimestamp”。“Rejected On”列的值对应“Application Rejected”活动，其余所需的14项活动依此处理。如果没有专用时间戳，可使用“Last Stage Change On”列推断“Application Reviewed”或“Recruiter Screen Conducted”等活动。
将转换后的文件整理为所需列：JobApplicationId、ActivityName、ActivityTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdate及建议的其他属性。将最终文件保存为单个CSV文件，以便上传。

配置

主要报表：提取过程需要合并Greenhouse“Essential Reports”中的多份报表，主要是“All Applications”和“Interview Details”。
关键列（All Applications）：为获取所需数据，请选择Application ID、Candidate、Job、Department、Recruiter、Status、Source、Offer Status等列，以及Applied On、Rejected On、Hired On、Offer Created On和Offer Accepted On等相关日期列。
关键列（Interview Details）：为记录面试事件，请选择Application ID、Interview Name、Scheduled Start和Scorecard Submitted At等列。
日期范围筛选：建议按“Applied On”日期筛选最近3至6个月的申请，以确保数据集规模适中且相关。筛选更长时间范围可能影响性能。
前提条件：执行导出的用户必须拥有访问Greenhouse“Reports”部分和查看候选人数据的权限，通常需要“Job Admin”或“Site Admin”角色。

查询示例 config

This extraction method uses the Greenhouse user interface and does not involve a query language. The configuration is performed by selecting reports and columns.

**Report 1: All Applications**
*   **Report to run**: Go to Reports > Essential Reports > All Applications
*   **Columns to select**:
    *   Application ID
    *   Candidate
    *   Job
    *   Department
    *   Current Company
    *   Current Title
    *   Recruiter
    *   Status
    *   Source
    *   Applied On
    *   Rejected On
    *   Rejection Reason
    *   Hired On
    *   Last Stage Change On
    *   Offer Created On
    *   Offer Accepted On
    *   Offer Status

**Report 2: Interview Details**
*   **Report to run**: Go to Reports > Essential Reports > Interview Details
*   **Columns to select**:
    *   Application ID
    *   Candidate
    *   Job
    *   Interview Name
    *   Interviewer
    *   Scheduled Start
    *   Scheduled End
    *   Scorecard Submitted At

**Post-Export Transformation Logic**:
Combine the reports and unpivot the date columns to create the event log. Map source columns to `ActivityName` and `ActivityTimestamp`:
*   'Applied On' -> 'Application Received'
*   'Last Stage Change On' (when moving to a review stage) -> 'Application Reviewed'
*   'Last Stage Change On' (when moving to a screen stage) -> 'Recruiter Screen Conducted'
*   'Scheduled Start' -> 'Interview Scheduled'
*   'Scheduled Start' (after the time has passed) -> 'Interview Completed'
*   'Scorecard Submitted At' -> 'Feedback Submitted'
*   'Offer Created On' -> 'Offer Created'
*   'Last Stage Change On' (when moving to offer extended stage) -> 'Offer Extended'
*   'Offer Accepted On' -> 'Offer Accepted'
*   'Last Stage Change On' (when moving to background check stage) -> 'Background Check Initiated'
*   'Last Stage Change On' (when moving to onboarding stage) -> 'Onboarding Initiated'
*   'Hired On' -> 'Candidate Hired'
*   'Last Stage Change On' (when offer status is 'Rejected') -> 'Offer Rejected'
*   'Rejected On' -> 'Application Rejected'

步骤

前提条件：获取Greenhouse API密钥
- 使用具有开发者权限的账户登录Greenhouse。
- 前往Configure > Dev Center > API Credential Management。
- 点击“Create New API Key”。
- 填写说明，例如“ProcessMind提取”。
- 选择“Harvest”作为类型。
- 为密钥授予必要权限。至少需要以下项目的GET权限：Applications、Candidates、Jobs、Job Stages、Offers、Scorecards和Users。
- 安全保存生成的API密钥。密钥之后将无法再次查看。
设置Python环境
- 确保系统已安装Python 3.6或更新版本。
- 在终端中运行以下命令，安装所需的Python库：pip install requests和pip install pandas。
准备Python脚本
- 将“query”部分提供的完整Python脚本复制到新文件中，例如extract_greenhouse_logs.py。
- 将占位符YOUR_GREENHOUSE_API_KEY替换为您在第1步获取的密钥。
- 调整START_DATE_ISO变量，设置提取开始日期。首次加载建议选择3至6个月前的日期。
自定义阶段与活动的映射
- 检查脚本中的STAGE_TO_ACTIVITY字典。
- 该字典用于将您公司在Greenhouse中使用的招聘阶段名称映射到流程挖掘所需的标准活动名称。
- 您必须根据组织独有的Greenhouse配置更新此映射。例如，如果“Recruiter Screen”阶段在您的系统中称为“Initial Recruiter Chat”，就必须相应修改字典。
运行提取脚本
- 打开终端或命令提示符。
- 切换到保存extract_greenhouse_logs.py的目录。
- 运行命令：python extract_greenhouse_logs.py。
- 脚本将连接Greenhouse API、获取并处理数据，同时在控制台输出状态信息。
获取事件日志
- 脚本成功运行后，会在同一目录下生成greenhouse_event_log.csv文件。
- 该CSV文件是最终事件日志，已按要求包含所需列和活动。
处理增量加载
- 后续运行时，您可以将START_DATE_ISO变量更新为上次成功提取的时间戳。这样只会获取新增或更新的记录，从而加快处理速度。
上传到ProcessMind
- 生成的greenhouse_event_log.csv文件可直接上传到ProcessMind。请确认文件中的列名已正确映射到ProcessMind项目中的字段。

配置

API密钥权限：Harvest API密钥必须对以下端点具有只读（GET）权限：Applications、Candidates、Jobs、Job Stages、Offers、Scorecards和Users。权限不足会导致部分活动的数据缺失。
日期范围筛选：脚本使用updated_after参数（START_DATE_ISO变量）筛选申请。首次提取时，请选择较长的时间范围，例如最近6个月。后续增量加载时，将其设为上次成功运行的时间戳，以提升性能。
阶段与活动映射：脚本中的STAGE_TO_ACTIVITY字典至关重要。必须根据贵公司在Greenhouse中的具体招聘阶段进行配置，才能正确识别“Recruiter Screen Conducted”和“Background Check Initiated”等活动。
API速率限制：脚本会在API请求之间加入较短的固定延迟，以遵守Greenhouse的速率限制（约每秒20次请求）。数据量很大时，可能需要调整延迟，以避免连接错误。
数据粒度：提取内容侧重于带时间戳的事件和状态变更，不包括面试备注或电子邮件等详细内容，只记录事件发生的元数据。

查询示例 python

import requests
import pandas as pd
import time
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
API_KEY = class="hl-string">'YOUR_GREENHOUSE_API_KEY' class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Harvest API Key
START_DATE_ISO = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z' class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the start date for the data pull (ISO 8601 format)
BASE_URL = class="hl-string">'https://harvest.greenhouse.io/v1/'

class=class="hl-string">"hl-comment"># IMPORTANT: Customize this dictionary to map your Greenhouse stage names to standard activities
STAGE_TO_ACTIVITY = {
    class="hl-string">'Application Review': class="hl-string">'Application Reviewed',
    class="hl-string">'Phone Screen': class="hl-string">'Recruiter Screen Conducted',
    class="hl-string">'Background Check': class="hl-string">'Background Check Initiated',
    class="hl-string">'Onboarding': class="hl-string">'Onboarding Initiated'
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add other custom stage mappings here, for example:
    class=class="hl-string">"hl-comment"># class="hl-string">'Hiring Manager Interview': class="hl-string">'Interview Completed'
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Script ---
headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Basic {API_KEY}'}
event_log_records = []

def get_all_pages(endpoint, params=None):
    class="hl-string">"""Helper function to handle pagination for Greenhouse API requests."""
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}{endpoint}"
    all_data = []
    page = 1
    while url:
        print(fclass="hl-string">"Fetching page {page} from {endpoint}...")
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_data.extend(data)
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Greenhouse uses Link header for pagination
            url = response.links.get(class="hl-string">'next', {}).get(class="hl-string">'url')
            page += 1
            time.sleep(0.1) class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect rate limits
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {url}: {e}")
            break
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Params are only needed for the first request
        params = None
    return all_data

print(class="hl-string">"Fetching initial data from Greenhouse API...")
params = {class="hl-string">'updated_after': START_DATE_ISO, class="hl-string">'per_page': 100}
applications = get_all_pages(class="hl-string">'applications', params=params)
jobs = {job[class="hl-string">'id']: job for job in get_all_pages(class="hl-string">'jobs', params={class="hl-string">'status': class="hl-string">'all'})}
candidates = {cand[class="hl-string">'id']: cand for cand in get_all_pages(class="hl-string">'candidates')}
users = {user[class="hl-string">'id']: user for user in get_all_pages(class="hl-string">'users')}

print(fclass="hl-string">"Processing {len(applications)} applications...")

for app in applications:
    job_id = app.get(class="hl-string">'job_id')
    job = jobs.get(job_id, {})
    candidate = candidates.get(app.get(class="hl-string">'candidate_id'), {})
    source_system = class="hl-string">"Greenhouse"
    last_data_update = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Shared attributes for all events for this application
    base_attributes = {
        class="hl-string">'JobApplicationId': app[class="hl-string">'id'],
        class="hl-string">'SourceSystem': source_system,
        class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
        class="hl-string">'JobTitle': job.get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'JobDepartment': (job.get(class="hl-string">'departments', [{}])[0] or {}).get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationStatus': app.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationSource': (app.get(class="hl-string">'source', {}) or {}).get(class="hl-string">'public_name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'RecruiterName': class="hl-string">''
    }
    if app.get(class="hl-string">'recruiter') and app[class="hl-string">'recruiter'].get(class="hl-string">'id') in users:
        recruiter_user = users[app[class="hl-string">'recruiter'][class="hl-string">'id']]
        base_attributes[class="hl-string">'RecruiterName'] = fclass="hl-string">"{recruiter_user.get('first_name', '')} {recruiter_user.get('last_name', '')}".strip()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Application Received ---
    if app.get(class="hl-string">'submitted_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Received',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'submitted_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities from Stage History ---
    for stage_move in app.get(class="hl-string">'stage_history', []):
        stage_name = stage_move.get(class="hl-string">'stage_name')
        if stage_name in STAGE_TO_ACTIVITY:
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': STAGE_TO_ACTIVITY[stage_name],
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': stage_move.get(class="hl-string">'exited_on'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Timestamp when they entered the *next* stage
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities: Interview Scheduled & Completed ---
    interviews = get_all_pages(fclass="hl-string">"applications/{app['id']}/scheduled_interviews")
    for interview in interviews:
        if interview.get(class="hl-string">'start'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Interview Scheduled',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': interview[class="hl-string">'start'][class="hl-string">'date'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })
        if interview.get(class="hl-string">'end'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Interview Completed',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': interview[class="hl-string">'end'][class="hl-string">'date'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Feedback Submitted ---
    scorecards = get_all_pages(fclass="hl-string">"scorecards", params={class="hl-string">'application_id': app[class="hl-string">'id']})
    for sc in scorecards:
        if sc.get(class="hl-string">'submitted_at'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Feedback Submitted',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': sc[class="hl-string">'submitted_at'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities: Hired or Application Rejected ---
    if app.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'hired' and app.get(class="hl-string">'hired_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Candidate Hired',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'hired_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })
    elif app.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'rejected' and app.get(class="hl-string">'rejected_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Rejected',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'rejected_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities from Offers (separate loop for efficiency) ---
print(class="hl-string">"Fetching and processing offer data...")
all_offers = get_all_pages(class="hl-string">'offers')
for offer in all_offers:
    if not offer.get(class="hl-string">'application_id'):
        continue

    app_id = offer[class="hl-string">'application_id']
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Find the corresponding application's base attributes
    matching_app = next((item for item in applications if item[class="hl-string">'id'] == app_id), None)
    if not matching_app:
        continue
    
    job_id = matching_app.get(class="hl-string">'job_id')
    job = jobs.get(job_id, {})
    base_attributes = {
        class="hl-string">'JobApplicationId': app_id,
        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">"Greenhouse",
        class="hl-string">'LastDataUpdate': datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z',
        class="hl-string">'JobTitle': job.get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'JobDepartment': (job.get(class="hl-string">'departments', [{}])[0] or {}).get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationStatus': matching_app.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationSource': (matching_app.get(class="hl-string">'source', {}) or {}).get(class="hl-string">'public_name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'RecruiterName': class="hl-string">'' class=class="hl-string">"hl-comment"># Can be enriched similarly if needed
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Created
    if offer.get(class="hl-string">'created_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Offer Created',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'created_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Extended
    if offer.get(class="hl-string">'sent_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Offer Extended',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'sent_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Accepted/Rejected
    if offer.get(class="hl-string">'resolved_at'):
        if offer.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'accepted':
            activity_name = class="hl-string">'Offer Accepted'
        elif offer.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'deprecated': class=class="hl-string">"hl-comment"># Often used for rejected
            activity_name = class="hl-string">'Offer Rejected'
        else:
            continue
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'resolved_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })

print(class="hl-string">"Consolidating data and exporting to CSV...")
df = pd.DataFrame(event_log_records)
df_sorted = df.sort_values(by=[class="hl-string">'JobApplicationId', class="hl-string">'ActivityTimestamp'])
df_sorted.to_csv(class="hl-string">'greenhouse_event_log.csv', index=False)

print(class="hl-string">"Extraction complete. File 'greenhouse_event_log.csv' created.")

步骤

确认您获授权使用的ETL平台提供Greenhouse连接器，并且该连接器支持Greenhouse对象或复制数据集，其中包含申请、申请阶段历史、面试、面试反馈、录用通知、录用状态变更、背景调查、入职交接和招聘结果。不同平台的连接器对象名称可能不同，请查阅连接器目录和架构浏览器，不要自行假定表名。
在ETL平台中创建Greenhouse源连接。填写Greenhouse凭据、授权信息、复制设置，以及环境所需的公司特定筛选条件。按照连接器文档说明完成授权，并仅授予读取所选招聘数据所需的权限。
配置目标数据仓库，并启用所需源对象的复制，以构建事件日志。至少选择能够提供职位申请、申请状态或阶段历史、面试、面试反馈、录用通知、录用状态变更、背景调查事件、入职交接和招聘结果的对象。如果某个必需对象不可用，请记录此限制，并根据Greenhouse配置映射到最接近的受支持数据源。
将初始复制时间范围设为所需的分析周期，通常为之前3至6个月。如果申请可能在所选周期开始前创建、但在周期内继续推进，请向前扩展回溯范围。配置增量复制，并在可用时保留源数据更新时间戳。
检查复制后的架构，并将查询中的所有占位符替换为连接器实际提供的目标架构、表名、列名、时间戳字段、标识符和状态值。除非复制数据中确实包含相应记录，否则不要假设其中有阶段变更、面试、反馈、录用通知、背景调查、入职交接或招聘结果。
将转换查询配置为多个明确事件提取结果的并集。每个提取结果都必须返回JobApplicationId、ActivityName、ActivityTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdate、RecruiterName、JobDepartment、JobTitle、ApplicationStatus、ApplicationSource和OfferStatus。将时间戳统一到同一时区，删除缺少有效申请标识符或活动时间戳的记录，并为每个代表活动的源事件保留一行。
应用活动映射规则：使用申请创建或提交数据记录Application Received；使用明确的审核阶段或状态变更记录Application Reviewed；使用招聘人员初筛记录或已配置的电话筛选阶段变更记录Recruiter Screen Conducted；使用面试确认或预定时间戳记录Interview Scheduled；使用面试完成或反馈提交时间戳记录Interview Completed；使用反馈提交记录Feedback Submitted；使用录用通知创建记录Offer Created；使用录用通知已发送或已发出状态记录Offer Extended；使用已接受的录用状态记录Offer Accepted；使用已记录的背景调查启动事件记录Background Check Initiated；使用入职交接或启动事件记录Onboarding Initiated；使用已录用结果记录Candidate Hired；使用拒绝录用结果记录Offer Rejected；使用申请被拒结果或拒绝阶段变更记录Application Rejected。
将转换结果加载到专供ProcessMind事件日志使用的目标表或视图中。除非已记录的业务规则确认源事件属于技术性重复，否则请保留重复的源事件。如需去重，只删除源事件键完全相同的记录，例如申请标识符、活动名称、活动时间戳和源记录标识符均相同的记录。
使用下方检查项验证结果。确认所有必需列均存在、时间戳有效、源数据中存在的必需活动均有记录，并且每个申请的案例标识符唯一。分别检查已拒绝、已撤回、已归档和未完成的申请，避免筛选时误删有效的流程结果。
将最终结果导出为扁平CSV文件，或通过ProcessMind支持的数据仓库连接提供。将JobApplicationId映射为案例标识符、ActivityName映射为活动、ActivityTimestamp映射为事件时间戳。包含SourceSystem和LastDataUpdate，保留建议的属性，并使用带时区信息的统一时间戳格式（例如ISO 8601）。不要依赖ProcessMind推断文件中缺失的事件。

配置

连接器和目标端：使用获授权的ETL平台，该平台需提供受支持的Greenhouse连接器，并配置可供转换层访问的目标数据仓库。连接器的功能、对象名称、刷新间隔和历史数据复制能力取决于所选平台及订阅方案。
源数据授权：配置连接器所需的Greenhouse凭据和权限。确认获授权账户可以读取申请记录、阶段或状态历史、面试记录、反馈、录用通知，以及映射所需的集成背景调查或入职数据。
复制对象：选择构建14项事件提取结果所需的全部源对象。如果历史阶段变更、面试操作、反馈提交、录用状态变更或后续交接单独存储，请勿只启用当前申请表。
日期范围：运营分析可从最近3至6个月开始。如需衡量申请的完整生命周期，请延长时间范围，因为在周期开始前创建的申请可能在之后进入面试、录用或招聘结果阶段。
增量刷新：在可用时保留源记录的创建时间、发生时间和最后更新时间。根据所需的报表时效设置定期刷新，并设置较短的重叠时间范围，以涵盖延迟到达或更正的记录。
筛选条件：仅应用有文档依据的公司特定筛选条件，例如组织、部门、职位、地点或申请日期。除非复制后的Greenhouse架构确实包含Company Code或Document Type等字段，且配置确实需要这些字段，否则不要使用此类通用筛选条件。
活动映射：维护从源事件类型、阶段、状态或时间戳到各ActivityName的映射文档。根据组织实际使用的值，准确配置审核、电话筛选、拒绝、录用、接受、背景调查、入职和录用结果。
空值处理：源数据未提供RecruiterName、JobDepartment、JobTitle、ApplicationStatus、ApplicationSource或OfferStatus时，允许这些字段为空。缺少必需标识符或时间戳时，应拒绝相关记录或进行调查。
时区：将所有活动时间戳转换为统一的报表时区；如需完整审计，请同时保留原始源时间戳。确保LastDataUpdate表示刷新或提取时间，而非活动发生时间。
性能：处理大型数据集时，按复制时间戳分区筛选源数据，只选择必需列，使用增量加载，并将最终事件日志实体化。避免在没有索引标识符的情况下反复将完整历史记录与当前申请记录关联。
数据保留：确认ETL平台和Greenhouse访问权限保留了所选时间范围内的历史阶段、面试、反馈、录用和结果记录。仅凭当前状态表无法可靠还原历史活动。
ProcessMind映射：将JobApplicationId设为案例标识符，ActivityName设为活动字段，ActivityTimestamp设为事件时间戳。确保导出文件为每项活动提供一行明确记录，不依赖推断状态变更。

查询示例 config

WITH
application_received AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Received' AS ActivityName,
        [ApplicationReceivedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application event table]
    WHERE [ApplicationReceivedTimestamp] IS NOT NULL
),
application_reviewed AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Reviewed' AS ActivityName,
        [StageChangeTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application stage history table]
    WHERE [StageChangeTimestamp] IS NOT NULL
      AND [NewStageName] IN ('In Review')
),
recruiter_screen_conducted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Recruiter Screen Conducted' AS ActivityName,
        [ScreenCompletedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your recruiter screen event table]
    WHERE [ScreenCompletedTimestamp] IS NOT NULL
),
interview_scheduled AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Interview Scheduled' AS ActivityName,
        [InterviewScheduledTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview table]
    WHERE [InterviewScheduledTimestamp] IS NOT NULL
),
interview_completed AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Interview Completed' AS ActivityName,
        [InterviewCompletedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview table]
    WHERE [InterviewCompletedTimestamp] IS NOT NULL
),
feedback_submitted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Feedback Submitted' AS ActivityName,
        [FeedbackSubmittedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview feedback table]
    WHERE [FeedbackSubmittedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_created AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Created' AS ActivityName,
        [OfferCreatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferCreatedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_extended AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Extended' AS ActivityName,
        [OfferExtendedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferExtendedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_accepted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Accepted' AS ActivityName,
        [OfferAcceptedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferAcceptedTimestamp] IS NOT NULL
),
background_check_initiated AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Background Check Initiated' AS ActivityName,
        [BackgroundCheckInitiatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your background check event table]
    WHERE [BackgroundCheckInitiatedTimestamp] IS NOT NULL
),
onboarding_initiated AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Onboarding Initiated' AS ActivityName,
        [OnboardingInitiatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your onboarding handoff table]
    WHERE [OnboardingInitiatedTimestamp] IS NOT NULL
),
candidate_hired AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Candidate Hired' AS ActivityName,
        [HiredTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your hiring outcome table]
    WHERE [HiredTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_rejected AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Rejected' AS ActivityName,
        [OfferRejectedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferRejectedTimestamp] IS NOT NULL
),
application_rejected AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Rejected' AS ActivityName,
        [ApplicationRejectedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application outcome table]
    WHERE [ApplicationRejectedTimestamp] IS NOT NULL
)
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_received
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_reviewed
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM recruiter_screen_conducted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM interview_scheduled
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM interview_completed
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM feedback_submitted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_created
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_extended
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_accepted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM background_check_initiated
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM onboarding_initiated
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM candidate_hired
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_rejected
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_rejected;

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