Process Mining
2021.10
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Process Mining
Última actualización 2 de abr. de 2024

Example: Creating an R Script

Introducción

Este ejemplo explica cómo interconectar UiPath Process Mining con scripts de R externos para implementar el procesamiento de datos externos.

Instalar R

Siga estos pasos para poder usar R-Script en la plataforma.

Paso

Acción

1

Descargue la última versión del paquete de R

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

2

Instala R en el servidor.

Nota: debe ser el servidor en el que está instalado UiPath Process Mining .

3

Localice el directorio de instalación y busque la ruta de Rscript.exe.

Por ejemplo: C: /Apps/Rscript.exe

R está instalado en el servidor y los desarrolladores pueden conectarse a él con una cadena de conexión.

La ruta de instalación es necesaria para crear cadenas de conexión para un script de R.

Importante:

Comience con algunos datos ficticios para probar la configuración de su espacio de trabajo. Por ejemplo, usa el ejemplo "Hola, mundo" como se describe en Ejemplo: crear un script de Python.

El script R ficticio contendrá:

write("Hello world!", stderr()); quit("default", 1)

Información general de alto nivel

En este ejemplo se crea un script R que agrupa los casos en función de sus seguimientos.

Pasos

  1. Configurar los ajustes del servidor;
  2. Escribiendo el script.
  3. Configurar el origen de datos;
  4. Configurar una fuente de datos de script;

Configurar los Ajustes de servidor

El origen de datos de script genérico requiere controladores para todos los procesos externos que desea ejecutar.

Sigue estos pasos para añadir el controlador de script para el script R.

Paso

Acción

1

Ve a la pestaña Ajustes de superadministrador.

2

Añade un campo GenericScriptHandlers con como valor un objeto con una clave, "r", que tiene como valor la ruta a tu python ejecutable.Por ejemplo:

"GenericScriptHandlers": {"r": "C:/Apps/Rscript.exe",}

3

Haz clic en GUARDAR.

Escribir el Script

En tu editor de texto, crea un archivo de texto en blanco e introduce el siguiente código.

## 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")

Sigue los siguientes pasos.

Paso

Acción

1

Guarda el archivo de texto como script.r.

2

Cargue el archivo script.r a su espacio de trabajo.

Configurar el origen de datos

Para definir los datos de entrada, crea un atributo que genere una cadena similar a .CSV . Debe colocarse en la tabla Globals ya que servirá como entrada en una definición de tabla.
Nota: puedes utilizar la función csvtable para definir datos de entrada.

Para este ejemplo, tenemos una aplicación con una tabla de eventos.Consulta la siguiente ilustración.



Siga estos pasos para crear una expresión de búsqueda R_input_data de la tabla globales a Eventos.

Paso

Acción

1

Abre la aplicación en tu entorno de desarrollo y ve a la pestaña Datos.

2

Seleccione la tabla Globals . Haga clic con el botón derecho en la tabla Globals en la lista de elementos de tabla y seleccione Nueva expresión….

3

Configura el tipo de campo como Búsqueda.

4

Seleccione Eventos como tabla de entrada.

5

Introduzca la siguiente expresión:

csvtable( 'CaseID', records.text(Case_ID) , 'Activity', records.text(Activity) )

6

Introduce R_input_data en el campo de nombre.

7

Haga clic en Aceptar para guardar el atributo de expresión en la tabla Globals .

El atributo de expresión se crea en la tabla Globals . Consulta la siguiente ilustración.



Configurar un origen de datos Script

A continuación, configure una tabla de fuentes de datos en la aplicación que llamará al script.

Sigue estos pasos para configurar el origen de datos del script.

Paso

Acción

1

En la pestaña Datos , crea una nueva tabla de cadenas de conexión.

2

Cambia el nombre de New_table a RscriptExample.

3

Haz clic derecho en la RscriptExampletabla y después en Avanzado > Opciones....

4

En el cuadro de diálogo Opciones de tabla, establece el Ámbito de la tabla en Espaciode trabajo.

5

Haz doble clic en la tabla RscriptExample para abrir la ventana Editar tabla de cadenas de conexión .

6

Introduzca lo siguiente como cadena de conexión:

``'driver={mvscript

7

Introduzca lo siguiente como Consulta:

'' +'&scriptFile=' + urlencode("script.r") +'&inputData=' + urlencode(R_input_data)

Consulta la siguiente ilustración.

8

Haga clic en Aceptary haga clic en para volver a cargar los datos.



Al cargar los datos, se detectan nuevos atributos. Haga clic en (2x) y haga clic en Aceptar.



La tabla Rscript_example ahora tiene dos atributos de fuente de datos, Case_ID y cluster.

Consulta la siguiente ilustración.



Definición del script R en el campo de consulta

En lugar de utilizar un archivo independiente que contenga el script R, también puedes definirlo en el campo Consulta del cuadro de diálogo Editar cadena de conexión . En este caso se utiliza el parámetro scriptText en lugar del parámetro scriptFile .

Consulta la siguiente ilustración.



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