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2021.10
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Process Mining

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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

  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

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

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。



加载数据时,系统会检测到新属性。 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_IDcluster

请参见下图。



在查询字段中定义 R 脚本

您也可以在“ 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。 在本例中,您将使用scriptText参数代替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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