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Datensatz-Attribute

Datensatz-Attribute

Im Reiter Attribute werden die folgenden Spalten angezeigt. Hier können Attribute aus dem hochgeladenen Datensatz gemappt und konfiguriert werden:

Datenvisualisierung in ProcessMind

Diese Spalten werden angezeigt und sind konfigurierbar:

1. Anzeigename

Legt fest, wie das jeweilige Attribut im Bereich Process Mining des Tools bezeichnet wird (z. B. “ACTIVITY”, “Case-ID”, “EVENTTIME”).

2. Name

Der interne Name für jedes Attribut im Datensatz. Dies entspricht den Spaltennamen im Datensatz.

3. Name in Quelle

Zeigt den ursprünglichen Spaltennamen aus dem hochgeladenen Datensatz (z. B. “ACTIVITY”, “Case-ID”, “EVENTTIME”). Es ist möglich, die Namen in der Quelle auf andere Spalten des Original-Datensatzes zu ändern.

4. Sichtbar

Grüne Häkchen zeigen an, dass das Attribut sichtbar ist und in der Analyse verwendet wird. Die Sichtbarkeit kann bei Bedarf an- oder ausgeschaltet werden.

5. Daten vorhanden

Grüne Häkchen zeigen, dass der Datensatz gültige Werte für das jeweilige Attribut enthält. So lässt sich auf einen Blick prüfen, ob die Spalte im Quellsystem befüllt ist.

6. Datentyp

Gibt an, welcher Datentyp für jede Spalte vorliegt. Jeder Typ wird automatisch erkannt und validiert, um die Datenintegrität sicherzustellen, kann aber bei Bedarf angepasst werden. Folgende Datentypen stehen zur Auswahl:

Text

  • Beschreibung: Dient der Darstellung von Zeichenketten wie Wörter oder alphanumerische Werte.
  • Wann verwenden: Für Spalten mit beschreibenden Informationen: z. B. Aktivitäten (wie “Create Purchase Order”), Namen oder sonstige Textfelder.
  • Beispiele: Namen von Aktivitäten, Status, Kategorien.

Double

  • Beschreibung: Repräsentiert Gleitkommazahlen (Zahlen mit Dezimalstellen).
  • Wann verwenden: Für Spalten mit Zahlen, bei denen Dezimalstellen benötigt wird, z. B. Kosten, Prozentsätze oder Messwerte.
  • Beispiele: Kosten (z. B. 125.75), Prozentwerte (z. B. 45.67 %) oder andere Dezimalzahlen.

Integer

  • Beschreibung: Repräsentiert ganze Zahlen (ohne Nachkommastellen).
  • Wann verwenden: Für Zahlen, bei denen keine Dezimalstellen erforderlich sind, z. B. IDs, Mengen oder Zähler.
  • Beispiele: Case-IDs, Anzahl an Items, Mengen oder Felder mit Ganzzahlen.

Zeitstempel

  • Beschreibung: Repräsentiert Datums- und Zeitangaben in einem bestimmten Format (z. B. “yyyy-MM-dd HH:mm:ss”). Das Format kann in der Spalte “Format” angepasst werden.
  • Wann verwenden: Für Spalten, die Zeitpunkte von Ereignisse oder Aktivitäten abbilden. Wichtig für Process Mining zur richtigen Reihenfolge der Ereignisse.
  • Beispiele: Startzeit von Ereignisse, Endzeit, Zeitstempels von Aktivitäten.
  • Zu Text abbilden bei beschreibenden Inhalten (z. B. Namen, Aktivitäten).
  • Zu Double abbilden bei Zahlen mit Dezimalstellen (z. B. Kosten oder Prozentwerte).
  • Zu Integer abbilden bei Zahlen ohne Nachkommastellen (z. B. IDs oder Zähler).
  • Zu Zeitstempel abbilden bei Zeit- und Datumsangaben (z. B. Event-Logs oder Aktivitäts-Zeitstempels).

7. Format

Für Zeitstempels unterstützt ProcessMind gängige Formate, die beim Hochladen automatisch erkannt werden. Das Format kann bei Bedarf geändert werden.

Hinweis

Der Trennzeichen zwischen Datums- und Zeitbestandteilen (wie bei „2024-01-02 20:25“) kann jedes beliebige Zeichen sein, auch ”-”, ”/”, ”.” oder ”:”. Ihr Datensatz kann eines oder mehrere dieser Trennzeichen enthalten. Das System entfernt sie und berücksichtigt nur die Ziffern. In der untenstehenden Tabelle sehen Sie Datum und Uhrzeit daher ohne Trennzeichen.

AnzeigenameBeispiel
ISO 86012024-10-08T14:30:45Z
Excel date/time44829.60416667
yyyy MM dd HH:mm2024 10 08 14:30
yyyy MM dd HH:mm:ss2024 10 08 14:30:45
yyyy MM dd HH:mm:ss.SSS2024 10 08 14:30:45.123
yyyy MM dd HH:mm:ss.SSSSSS2024 10 08 14:30:45.1, 2, 3, 456
yyyy MM dd2024 10 08
yyyyMMdd20241008
dd MM yy08 10 24
dd MM yyyy08 10 2024
dd MM yy HH:mm08 10 24 14:30
dd MM yyyy HH:mm08 10 2024 14:30
dd MM yy HH:mm:ss08 10 24 14:30:45
dd MM yyyy HH:mm:ss08 10 2024 14:30:45
d M yyyy8 10 2024
d M yyyy HH:mm:ss8 10 2024 14:30:45
MM dd yy10 08 24
MM dd yyyy10 08 2024
MM dd yy HH:mm10 08 24 14:30
MM dd yyyy HH:mm10 08 2024 14:30
MM dd yy HH:mm:ss10 08 24 14:30:45
MM dd yyyy HH:mm:ss10 08 2024 14:30:45
M d yyyy10 8 2024
M d yyyy HH:mm:ss10 8 2024 14:30:45
d MMM yyyy8 Okt 2024
d MMM yyyy hh:mm a8 Okt 2024 02:30 PM
d MMM yyyy hh:mm:ss a8 Okt 2024 02:30:45 PM
d MMM yy8 Okt 24
d MMM yy hh:mm a8 Okt 24 02:30 PM
d MMM yy hh:mm:ss a8 Okt 24 02:30:45 PM
d MM yyyy8 10 2024
d MM yyyy hh:mm a8 10 2024 02:30 PM
d MM yyyy hh:mm:ss a8 10 2024 02:30:45 PM
d MM yy8 10 24
d MM yy hh:mm a8 10 24 02:30 PM
d MM yy hh:mm:ss a8 10 24 02:30:45 PM
MMM d yyyyOkt 8 2024
MMMM d yyyyOktober 8 2024
MMM d yyyy hh:mm aOkt 8 2024 02:30 PM
MMMM d yyyy hh:mm aOktober 8 2024 02:30 PM

8. Werte

Zeigt eine Einblicke der enthaltenen Werte je Attribut im Datensatz:

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