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process-mining
2021.10
true
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Process Mining 用户指南

上次更新日期 2026年5月20日

Example: Creating an R Script

简介​

此示例说明如何将 UiPath Process Mining 平台与外部 R 脚本接口，以实现外部数据处理。

安装 R​

请按照以下步骤操作，以便能够在平台中使用 R 脚本。

步骤

操作

1

从以下位置下载最新版本的 R 包

https://cran.r-project.org/bin/windows/base/。

2

在服务器上安装 R。

注意：这必须是安装UiPath Process Mining 的服务器。

3

找到安装目录并找到 Rscript.exe 的路径。

例如：C:/Apps/Rscript.exe

R 已安装在服务器上，开发者可以使用连接字符串连接到它。

需要安装路径才能为 R 脚本创建连接字符串。

重要提示：

从一些虚拟数据开始，以测试您的工作区设置。例如，使用示例：创建 Python 脚本中所述的“Hello World”示例。然后，虚拟 R 脚本将包含： write("Hello world!", stderr()); quit("default", 1)

简要概述​

在此示例中，将创建一个 R 脚本，用于根据追踪对案例进行聚类。

步骤​

  1. 设置服务器设置；
  2. 编写脚本。
  3. 设置数据源；
  4. 设置脚本数据源；

设置服务器设置​

通用脚本数据源需要用于要运行的所有外部流程的处理程序。

请按照以下步骤为 R 脚本添加脚本处理程序。

步骤操作
1转到“超级管理员设置”选项卡。
2添加一个字段 GenericScriptHandlers，并将一个具有一个键“r”的对象作为值，该键将 Python 可执行文件的路径作为值。例如："GenericScriptHandlers": {"r": "C:/Apps/Rscript.exe",}
3单击“保存”。

编写脚本​

在文本编辑器中，新建一个空白文本文件，然后输入以下代码。

# get command line arguments
args <- commandArgs(trailingOnly=TRUE)
inputfile <- args[1]
# read csv file
input <- file(inputfile, 'r')
df <- read.table(input, header=TRUE, sep=";")
# pre-processing
df <- table(df)
df <- as.data.frame.matrix(df)
df <- df[, sapply(data.frame(df), function(df) c(length(unique(df)))) > 1] #remove columns with unique value 
# cluster
df <- scale(df)
kc <- kmeans(df, centers = 5)
cluster <- kc$cluster
# output
resultdata <- cbind(rownames(df), cluster)
colnames(resultdata)[1] <- 'Case ID'
write.table(resultdata, row.names = FALSE, sep=";", qmethod = "double")
# get command line arguments
args <- commandArgs(trailingOnly=TRUE)
inputfile <- args[1]
# read csv file
input <- file(inputfile, 'r')
df <- read.table(input, header=TRUE, sep=";")
# pre-processing
df <- table(df)
df <- as.data.frame.matrix(df)
df <- df[, sapply(data.frame(df), function(df) c(length(unique(df)))) > 1] #remove columns with unique value 
# cluster
df <- scale(df)
kc <- kmeans(df, centers = 5)
cluster <- kc$cluster
# output
resultdata <- cbind(rownames(df), cluster)
colnames(resultdata)[1] <- 'Case ID'
write.table(resultdata, row.names = FALSE, sep=";", qmethod = "double")

请按照以下步骤操作。

步骤操作
1将文本文件另存为script.r 。
2将script.r文件上传到您的工作区。

设置数据源​

要定义输入数据，请创建一个用于生成.CSV等字符串的属性。它应放置在“全局”表中，因为它将用作表格定义中的输入。

备注：

可以使用csvtable函数来定义输入数据。

在此示例中，我们有一个包含“事件”表的应用程序。请参见下图。

请按照以下步骤创建从“全局”表格到“事件”的查找表达式R_input_data 。

步骤操作
1在开发环境中打开应用程序，然后转到“数据”选项卡。
2选择“全局表”。右键单击表格项目列表中的“全局”表格，然后选择“新建表达式…” 。
3将类型设置为查找（查找） 。
4选择“事件”作为输入表。
5输入以下表达式： csvtable( 'CaseID', records.text(Case_ID) , 'Activity', records.text(Activity) )
6在名称字段中输入R_input_data 。
7单击“确定”以在“全局”表中保存表达式属性。

系统将在“全局”表中创建表达式属性。请参见下图。

设置脚本数据源​

接下来，在将调用脚本的应用程序中设置一个数据源表。

请按照以下步骤设置脚本数据源。

步骤操作
1在“数据”选项卡中，新建“连接字符串表”。
2将New_table重命名为RscriptExample 。
3右键单击RscriptExample表格，然后单击“高级”>“选项…” 。
4在“表格选项”对话框中，将“表格范围”设置为“工作区” 。
5双击RscriptExample表格以打开“编辑连接字符串表格”窗口。
6输入以下内容作为“连接字符串” : ``'driver={mvscript
7输入以下内容作为查询： '' +'&scriptFile=' + urlencode("script.r") +'&inputData=' + urlencode(R_input_data)请参见下图。
8单击“确定” ，然后单击“是”以重新加载数据。

加载数据时，系统会检测新属性。单击“是” (2x)，然后单击“确定” 。

Rscript_example表现在具有两个数据源属性： Case_ID和cluster 。

请参见下图。

在查询字段中定义 R 脚本​

您还可以在“编辑连接字符串”对话框的“查询” 字段中定义 R 脚本，而不是使用包含 R 脚本的单独文件。在这种情况下，您可以使用scriptText参数而不是scriptFile参数。

请参见下图。

  • 简介​
  • 安装 R​
  • 简要概述​
  • 步骤​
  • 设置服务器设置​
  • 编写脚本​
  • 设置数据源​
  • 设置脚本数据源​
  • 在查询字段中定义 R 脚本​

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