Process Mining

适用平台：

发布： 2021.10

上次更新日期 2024年12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：这必须是安装了 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

设置服务器设置；
编写脚本。
设置数据源；
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，请创建一个属性，该属性可生成类似.CSV的字符串。应将其放置在“ 全局 ”表中，因为它将用作表定义中的输入。

注意：您可以使用csvtable函数定义输入数据。

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 ”表格。右键单击表格项目列表中的“ 全局变量 ” 表格，然后选择 “新建表达式…”。
3	将类型设置为“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 ”，将表达式属性保存在“ 全局 ”表中。

将在“ 全局变量 ”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，新建一个“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“ 表格作用域 ”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 Query: `'' +'&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。