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Process Mining
seeds\文件夹的应用程序模板。
                  | 文件夹/文件 | 包含 | 
|---|---|
| 
 | pm_utils包及其宏。 | 
| 
 | 自定义宏的可选文件夹 | 
| 
 | .sql文件,用于定义转换。 | 
| 
 | .yml文件,用于定义数据测试。 | 
| 
 | .csv包含配置设置的文件。 | 
| 
 | dbt项目的设置。 | 
事件日志和自定义流程应用程序模板具有简化的数据转换结构。 使用这些应用程序模板创建的流程应用程序不具有此文件夹结构。
dbt_project.yml
dbt_project.yml 文件包含用于定义转换的 dbt 项目的设置。 vars 部分包含转换中使用的变量。
日期/时间格式
每个应用程序模板都包含用于确定解析日期/时间数据的格式的变量。 如果输入数据的日期/时间格式与预期不同,则必须调整这些变量。
models\目录下的.sql文件中定义。数据转换组织在一组标准的子目录中。
               Check out Structure of transformations for more information.
.sql文件以 Jinja SQL 编写,允许您在普通 SQL 查询中插入 Jinja 语句。 当 dbt 运行所有.sql文件时,每个.sql文件都会在数据库中生成一个新视图或新表。
               .sql文件具有以下结构: Select * from {{ ref('Table_A') }} Table_A 。
               以下代码显示了一个 SQL 查询示例。
select
    tableA."Field_1" as "Alias_1",
    tableA."Field_2",
    tableA."Field_3"
from {{ ref('tableA') }} as tableAselect
    tableA."Field_1" as "Alias_1",
    tableA."Field_2",
    tableA."Field_3"
from {{ ref('tableA') }} as tableA.sql文件具有以下结构:
                  - 
                        With 语句:一个或多个 with 语句,用于包含所需的子表。 - {{ ref(‘My_table) }}引用由另一个 .sql 文件定义的表 文件。
- {{ source(var("schema_sources"), 'My_table') }}引用输入表。
 
- 主查询:定义新表的查询。
- 
                        最终查询:通常在最后使用Select * from table等查询。 这样可以在调试时轻松进行子选择。
For more tips on how to write transformations effectively, refer to Tips for writing SQL.
Adding source tables
models\schema\sources.yml中列出。 这样,其他模型就可以使用{{ source(var("schema_sources"), 'My_table') }}引用它。 下图显示了一个示例。
                  sources.yml中列出每个新的源表。
                  有关更详细信息,请参阅有关 来源 的 官方 dbt 文档 。
Data output
数据转换必须输出相应应用程序所需的数据模型;每个预期的表格和字段都必须存在。
如果要向流程应用程序添加新字段,可以在转换中添加这些字段。
宏可以轻松地重用常见的 SQL 结构。 有关详细信息,请参阅有关 Jinja 宏的官方 dbt 文档。
pm_utils
pm_utils.optional()宏的 Jinja 代码示例。
                  csv文件,用于将数据表添加到转换。 有关详细信息,请参阅有关 Jinja 种子的官方 dbt 文档。
               在 Process Mining中,这通常用于在转换中轻松配置映射。
编辑种子文件后,通过选择“运行文件”或“运行全部”来运行文件,以更新相应的数据表。
Check out Activity Configuration: Defining activity order and Configuring fields for Automation potential for examples of using seeds files.
活动配置:定义活动顺序
Activity_order字段将用作决定性因素。
                  选项 1:SQL 配置
以下代码显示了使用 SQLCASE语句配置Activity_order的示例:case
            when tableA."Activity" = 'ActivityA'
                then 1
            when tableA."Activity" = 'ActivityB'
                then 2
            when tableA."Activity" = 'ActivityC'
                then 3
            when tableA."Activity" = 'ActivityD'
                then 4
    end as "Activity_order"    case
            when tableA."Activity" = 'ActivityA'
                then 1
            when tableA."Activity" = 'ActivityB'
                then 2
            when tableA."Activity" = 'ActivityC'
                then 3
            when tableA."Activity" = 'ActivityD'
                then 4
    end as "Activity_order"选项 2:CSV 种子文件
activity_configuration.csv文件定义Activity_order ,而不是使用 SQL CASE语句。
                     activity_configuration.csv文件的示例:
                     建议
activity_configuration.csv种子文件创建自定义字段(如此处所述)。
                     数据转换用于将输入数据转换为适合Process Mining的数据。 Process Mining中的转换将写入dbt项目。
本页介绍dbt 。 有关更详细信息,请参阅官方 dbt 文档。
pm-utils package
Process Mining应用程序模板附带一个名为pm_utils的dbt包。 此pm-utils包包含用于 Process Mining dbt项目的实用工具函数和宏。 有关pm_utils的更多信息,请参阅ProcessMining-pm-utils 。
               更新用于应用程序模板的 pm-utils 版本
pm-utils 包。
                  pm-utils 包的新版本时,建议您更新转换中使用的版本,以确保使用 pm-utils 包的最新函数和宏。
                  pm-utils 包的最新版本的版本号。
                  pm-utils 版本。
                  - 
                        下载pm-utils版本中的源代码 (zip)。
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                        提取zip文件并将文件夹重命名为pm_utils 。
- 
                        从内联的数据转换编辑器导出转换并提取文件。 
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                        将导出的转换中的pm_utils文件夹替换为新的pm_utils文件夹。 
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                        再次压缩转换的内容,并将其导入到数据转换编辑器中。