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Datensatzattribute

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Datensatzattribute

Im Tab Attribute zeigt der Bildschirm die folgenden Spalten zum Zuordnen und Konfigurieren der Attribute aus dem hochgeladenen Datensatz an:

Bild

Konfigurierbare Spalten

1. Anzeigename

Gibt an, wie jedes Attribut im Process-Mining-Bereich des Tools bezeichnet wird, zum Beispiel „ACTIVITY“, „Case-ID“ und „EVENTTIME“. Durch die Bearbeitung wird auch das Attribut umbenannt.

2. Spalte in der Quelle

Zeigt den ursprünglichen Spaltennamen aus dem hochgeladenen Datensatz an, zum Beispiel „ACTIVITY“, „Case-ID“ und „EVENTTIME“.

3. Zuordnung / Ausdruck

Zeigt, wie das Attribut zugeordnet ist. Attribute können entweder auf eine Spalte in der Quelle verweisen oder aus einem Ausdruck berechnet werden, siehe Berechnete Attribute.

4. Sichtbar

Grüne Häkchen zeigen an, dass das Attribut sichtbar ist und in der Analyse verwendet wird. Sie können die Sichtbarkeit nach Bedarf ein- oder ausschalten.

5. Datentyp

Gibt den Datentyp jeder Spalte an. Jeder Datentyp wird zur Sicherstellung der Datenintegrität validiert und automatisch erkannt. Bei Bedarf können Sie ihn ändern.

Text

  • Beschreibung: Repräsentiert Textdaten, etwa Wörter oder alphanumerische Zeichen.
  • Verwendung: Ordnen Sie diesen Datentyp Spalten mit beschreibenden Informationen zu, etwa Aktivitäten (zum Beispiel „Bestellung anlegen“), Namen oder anderen Textdaten.
  • Beispiele: Aktivitätsnamen, Statuswerte und Kategorien.

Double

  • Beschreibung: Repräsentiert eine Gleitkommazahl, also eine Zahl mit Dezimalstellen.
  • Verwendung: Verwenden Sie diesen Datentyp für Spalten mit numerischen Daten, die Dezimalgenauigkeit erfordern, etwa Kosten, Prozentsätze oder Messwerte.
  • Beispiele: Kosten (125,75), Prozentsätze (45,67 %) oder andere Dezimalwerte.

Integer

  • Beschreibung: Repräsentiert ganze Zahlen ohne Dezimalstellen.
  • Verwendung: Verwenden Sie diesen Datentyp für Spalten mit numerischen Daten, bei denen keine Dezimalstellen erforderlich sind, etwa IDs, Anzahlen oder Rangfolgen.
  • Beispiele: Case-IDs, Artikelanzahlen, Mengen oder andere Felder mit ganzen Zahlen.

Timestamp

  • Beschreibung: Repräsentiert Datums- und Zeitangaben in einem bestimmten Format, zum Beispiel „yyyy-MM-dd HH:mm:ss“. Das Format kann in der Formatspalte geändert werden.
  • Verwendung: Ordnen Sie diesen Datentyp jeder Spalte zu, die den Zeitpunkt von Ereignissen erfasst, etwa den Beginn oder das Ende einer Aktivität. Das ist wichtig, damit Process Mining Ereignisse korrekt zeitlich einordnen kann.
  • Beispiele: Startzeit eines Ereignisses, Endzeit eines Ereignisses oder Timestamps von Aktivitäten.

Boolean

  • Beschreibung: Repräsentiert einen Wahrheitswert.
  • Verwendung: Ordnen Sie diesen Datentyp Spalten mit binären Ja/Nein- oder Wahr/Falsch-Werten zu, etwa Kennzeichen oder Genehmigungsstatus.
  • Beispiele: „Genehmigt“, „IsComplete“ oder „Aktiv“.
  • Ordnen Sie Text zu, wenn Ihre Daten beschreibend sind, zum Beispiel Namen oder Aktivitäten.
  • Ordnen Sie Double zu, wenn Ihre Daten numerische Werte mit Dezimalstellen enthalten, zum Beispiel Kosten oder Prozentsätze.
  • Ordnen Sie Integer zu, wenn Ihre Daten numerisch sind und keine Dezimalstellen enthalten, zum Beispiel IDs oder Anzahlen.
  • Ordnen Sie Timestamp zu, wenn Ihre Daten Datums- und Zeitangaben enthalten, zum Beispiel Event Logs oder Aktivitäts-Timestamps.

6. Quellformat

Für Timestamps unterstützt ProcessMind die gängigsten Formate, die beim Upload der Daten automatisch erkannt werden. Bei Bedarf können Sie sie ändern.

info

Das Trennzeichen zwischen Datums- und Zeitbestandteilen, etwa in „2024-01-02 20:25“, kann aus einem beliebigen einzelnen Zeichen bestehen, einschließlich Symbolen wie „-“, „/“, „.“ oder „:“. Ihr Datensatz kann eines oder mehrere dieser Trennzeichen enthalten. Das System entfernt sie und berücksichtigt nur die Zahlen. In der folgenden Tabelle sehen Sie daher nur das formatierte Datum und die formatierte Uhrzeit ohne Trennzeichen.

Anzeigename Beispiel
ISO 8601 2024-10-08T14:30:45Z
Excel-Datum/Uhrzeit 44829.60416667
yyyy MM dd HH:mm 2024 10 08 14:30
yyyy MM dd HH:mm:ss 2024 10 08 14:30:45
yyyy MM dd HH:mm:ss.SSS 2024 10 08 14:30:45.123
yyyy MM dd HH:mm:ss.SSSSSS 2024 10 08 14:30:45.123456
yyyy MM dd 2024 10 08
yyyyMMdd 20241008
dd MM yy 08 10 24
dd MM yyyy 08 10 2024
dd MM yy HH:mm 08 10 24 14:30
dd MM yyyy HH:mm 08 10 2024 14:30
dd MM yy HH:mm:ss 08 10 24 14:30:45
dd MM yyyy HH:mm:ss 08 10 2024 14:30:45
d M yyyy 8 10 2024
d M yyyy HH:mm:ss 8 10 2024 14:30:45
MM dd yy 10 08 24
MM dd yyyy 10 08 2024
MM dd yy HH:mm 10 08 24 14:30
MM dd yyyy HH:mm 10 08 2024 14:30
MM dd yy HH:mm:ss 10 08 24 14:30:45
MM dd yyyy HH:mm:ss 10 08 2024 14:30:45
M d yyyy 10 8 2024
M d yyyy HH:mm:ss 10 8 2024 14:30:45
d MMM yyyy 8 Okt 2024
d MMM yyyy hh:mm a 8 Okt 2024 02:30 PM
d MMM yyyy hh:mm:ss a 8 Okt 2024 02:30:45 PM
d MMM yy 8 Okt 24
d MMM yy hh:mm a 8 Okt 24 02:30 PM
d MMM yy hh:mm:ss a 8 Okt 24 02:30:45 PM
d MM yyyy 8 10 2024
d MM yyyy hh:mm a 8 10 2024 02:30 PM
d MM yyyy hh:mm:ss a 8 10 2024 02:30:45 PM
d MM yy 8 10 24
d MM yy hh:mm a 8 10 24 02:30 PM
d MM yy hh:mm:ss a 8 10 24 02:30:45 PM
MMM d yyyy Okt 8 2024
MMMM d yyyy Oktober 8 2024
MMM d yyyy hh:mm a Okt 8 2024 02:30 PM
MMMM d yyyy hh:mm a Oktober 8 2024 02:30 PM

7. Werte

Zeigt für jedes Attribut eine Vorschau der tatsächlichen Daten im Datensatz an:

  • ACTIVITY: Enthält Werte wie „Create Purchase Order Item“ und „Send Purchase Order“.
  • Case-ID: Enthält eindeutige IDs wie „1116524“, „1116530“ und weitere.
  • EVENTTIME: Zeigt Timestamps im Format „2016-06-15 00:00:00+00“ und „2016-06-17 00:00:00+00“ an.

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