Process Mining
2021.10
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Process Mining
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Last updated 2024年6月25日

例: R スクリプトを作成する

はじめに

この例では、 UiPath Process Mining プラットフォームに外部の R スクリプトをインターフェイスし、外部データ処理を実装する方法について説明します。

R をインストールする

プラットフォームで R スクリプトを使用できるようにするには、以下の手順に従います。

手順

操作

1

R パッケージの最新バージョンのダウンロード場所

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

2

R をサーバーにインストールします。

注: UiPath Process Mining がインストールされているサーバーである必要があります。

3

インストール ディレクトリを見つけて、Rscript.exe のパスを見つけます。

例: C:/Apps/Rscript.exe

R はサーバーにインストールされ、開発者は接続文字列を使用して接続できます。

R スクリプトの接続文字列を作成するには、インストール パスが必要です。

重要:

ワークスペースの設定をテストするために、ダミーのデータから開始します。 たとえば、「例 : Python スクリプトを作成する」に示すように、「Hello World」の例を使用します。

ダミーの R スクリプトには以下が含まれます。

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

概要

この例では、R スクリプトが作成され、そのトレースに基づくクラスター ケースが作成されます。

手順

  1. サーバーの設定を設定する
  2. スクリプトを記述する。
  3. データ ソースを設定する
  4. スクリプト のデータ ソースを設定する

サーバー設定を設定する

汎用スクリプトのデータソースには、実行するすべての外部プロセスのハンドラーが必要です。

R スクリプトのスクリプト ハンドラーを追加するには、以下の手順に従います。

手順

操作

1

[Superadmin Settings] タブに移動します。

2

GenericScriptHandlers 値として Python の実行可能ファイルへのパスを持つ 1 つのキー「r」を持つオブジェクトを追加します。例えば:

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

3

[保存] をクリックします。

スクリプトを記述する

テキスト エディターで空のテキスト ファイルを開始し、次のコードを入力します。

## 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")

以下の手順を実行します。

手順

操作

1

テキスト ファイルを script.rとして保存します。

2

script.r ファイルをワークスペースにアップロードします。

データ ソースを設定する

入力データを定義するには、string などの .CSV を生成する属性を作成します。 テーブル定義の入力として機能するため、 Globals テーブルに配置する必要があります。
メモ: csvtable 関数を使用して、入力データを定義できます。

この例では、 イベント テーブルを持つアプリケーションがあります。 以下の画像でご確認ください。



[Globals ] テーブルから [イベント] に R_input_data ルックアップ式を作成するには、以下の手順に従います。

手順

操作

1

開発環境でアプリを開き、[ データ ] タブに移動します。

2

[ Globals ] の表を選択します。 表の項目リスト内の Globals テーブルを右クリックし、[ New expression...] を選択します。

3

型を [Lookup]に設定します。

4

入力テーブルとして [ イベント] を選択します。

5

以下の式を入力します。

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

6

[name] フィールドに R_input_data を入力します。

7

[ OK] を クリックして、式属性を Globals テーブルに保存します。

式の属性が [Globals ] テーブルに作成されます。 以下の画像でご確認ください。



スクリプト データ ソースを設定する

次に、スクリプトを呼び出すデータソーステーブルをアプリケーションに設定します。

スクリプト データ ソースを設定するには、以下の手順に従います。

手順

操作

1

[ データ ] タブで、新しい接続文字列の表を作成します。

2

New_table の名前を「 RscriptExample」に変更します。

3

RscriptExample テーブルを右クリックし、[ 詳細> オプション...]をクリックします。

4

[ 表のオプション] ダイアログで、[ 表のスコープ ] を [ワークスペース]に設定します。

5

RscriptExample テーブルをダブルクリックして [接続文字列テーブルを編集] ウィンドウを開きます。

6

接続文字列として次を入力します。

``'driver={mvscript

7

クエリとして以下を入力 します

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

以下の画像でご確認ください。

8

[ OK] をクリックし、[ はい ] をクリックしてデータを再読み込みします。



データを読み込むと、新しい属性が検出されます。 [ YES] (2x) をクリックし、[ OK] をクリックします。



Rscript_example テーブルに、 Case_ID と クラスターの 2 つのデータソース属性を追加 しました

以下の画像でご確認ください。



[クエリ] フィールドで R スクリプトを定義する

R スクリプトを含む別のファイルを使用する代わりに、[ 接続文字列を編集] ダイアログの [ クエリ ] フィールドで R スクリプトを定義することもできます。この場合、 scriptFile パラメーターの代わりに scriptText パラメーターを使用します。

以下の画像でご確認ください。



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