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1時間の作業を5分に短縮するために3時間かけるのは馬鹿げていると言われるかもしれませんが、その作業に説明を求められたり、何回も繰り返されるのならばもとは取れるはずです。しかも精度が上がるのならばなお良いと思います。そのためにはITが欠かせません。
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支店名簿=data.frame(支社番号=c(10,20,20,20), 支社名=c("札幌","東京","東京","東京"), 支店番号=c(11,21,22,23), 支店名=c("札幌","大手町","秋葉原","横浜"), stringsAsFactors=FALSE) 支店名簿 ## 支社番号 支社名 支店番号 支店名 ##1 10 札幌 11 札幌 ##2 20 東京 21 大手町 ##3 20 東京 22 秋葉原 ##4 20 東京 23 横浜 write.csv(支店名簿,"c:/wrk/Rtest.csv",row.names = FALSE)
社員名簿=data.frame(社員番号=c(1,2,3,4,5,6), 部署=c("営業部","営業部","総務部","財務部","経理部","秘書室"), 氏名=c("山田太郎","鈴木花子","杉本一郎","支払益子","会計主水","白鳥麗子"), stringsAsFactors=FALSE) 社員名簿 ## 社員番号 部署 氏名 ##1 1 営業部 山田太郎 ##2 2 営業部 鈴木花子 ##3 3 総務部 杉本一郎 ##4 4 財務部 支払益子 ##5 5 経理部 会計主水 ##6 6 秘書室 白鳥麗子
社員名簿=data.frame(社員番号=c(1,2,3,4,5,6), 部署=c("営業部","営業部","総務部","財務部","経理部","秘書室"), 氏名=c("山田太郎","鈴木花子","杉本一郎","支払益子","会計主水","白鳥麗子"), stringsAsFactors=FALSE) 社員名簿 ## 社員番号 部署 氏名 ##1 1 営業部 山田太郎 ##2 2 営業部 鈴木花子 ##3 3 総務部 杉本一郎 ##4 4 財務部 支払益子 ##5 5 経理部 会計主水 ##6 6 秘書室 白鳥麗子 library(RODBC) odbcCloseAll() file.remove("c:/wrk/Rtest.xls") channel<- odbcConnectExcel("c:/wrk/Rtest.xls" ,readOnly=F) #channel<- odbcConnectExcel2007("c:/wrk/Rtest.xls" ,readOnly=F) # Excel2007 and later sqlSave(channel, 社員名簿, "社員名簿", safer=TRUE,fast=FALSE,rownames=FALSE,colnames=FALSE,append=FALSE) odbcClose(channel) Employees<-社員名簿
buyList<-data.frame(t(data.frame( c(20170102,12345,"XA-55",3500,3500), c(20170103,132977,"RX98",2980,3280), c(20170103,349401,"NOK0655",2500,2500), c(20170103,349401,"NOK0655",2500,2500), c(20170104,227291,"NOK2355",3500,35000), c(20170104,227291,"NOK2355",3500,35000), c(20170104,349401,"NOK0655",2500,2500), c(20170105,5288923,"JJ2CAN",6000,6200), c(20170105,132977,"RX98",2780,2980))),stringsAsFactors = FALSE) names(buyList)<-c("入荷日付","商品番号","商品名","当社原価","相手原価") row.names(buyList)<-NULL buyList ## 入荷日付 商品番号 商品名 当社原価 相手原価 ##1 20170102 12345 XA-55 3500 3500 ##2 20170103 132977 RX98 2980 3280 ##3 20170103 349401 NOK0655 2500 2500 ##4 20170103 349401 NOK0655 2500 2500 ##5 20170104 227291 NOK2355 3500 35000 ##6 20170104 227291 NOK2355 3500 35000 ##7 20170104 349401 NOK0655 2500 2500 ##8 20170105 5288923 JJ2CAN 6000 6200 ##9 20170105 132977 RX98 2780 2980