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Attributi del dataset

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Attributi del dataset

Nella scheda Attributi, la schermata mostra le seguenti colonne per mappare e configurare gli attributi del dataset caricato:

immagine

Colonne configurabili

1. Nome visualizzato

Indica come verrà denominato ogni attributo nella sezione di Process Mining dello strumento, ad esempio “ATTIVITÀ”, “ID caso”, “ORA EVENTO”. La modifica di questo campo rinomina anche l’attributo.

2. Colonna nell’origine

Mostra il nome originale della colonna del dataset caricato, ad esempio “ATTIVITÀ”, “ID caso”, “ORA EVENTO”.

3. Mappatura / Espressione

Mostra come viene mappato l’attributo. Gli attributi possono fare riferimento a una colonna nell’origine oppure essere calcolati a partire da un’espressione, come descritto in Attributi calcolati.

4. Visibile

I segni di spunta verdi indicano che l’attributo è visibile e verrà utilizzato nell’analisi. Può attivare o disattivare la visibilità secondo necessità.

5. Tipo di dati

Specifica il tipo di dati contenuti in ogni colonna. Ogni tipo viene convalidato per garantire l’integrità dei dati e rilevato automaticamente, ma può essere modificato se necessario.

Testo

  • Descrizione: rappresenta dati testuali, come parole o caratteri alfanumerici.
  • Utilizzare quando: deve essere mappato su colonne contenenti informazioni descrittive, come attività, ad esempio “Crea ordine di acquisto”, nomi o altri dati testuali.
  • Esempi: nomi di attività, stati, categorie.

Double

  • Descrizione: rappresenta un numero in virgola mobile, cioè un numero con decimali.
  • Utilizzare quando: deve essere utilizzato per colonne che contengono dati numerici con precisione decimale, come costi, percentuali o misurazioni.
  • Esempi: costi (125,75), percentuali (45,67%) o altri valori decimali.

Integer

  • Descrizione: rappresenta numeri interi, senza decimali.
  • Utilizzare quando: utilizzi questo tipo di dati per colonne che contengono dati numerici per i quali non sono necessari decimali, come ID, conteggi o posizioni.
  • Esempi: ID caso, conteggi di elementi, quantità o qualsiasi campo contenente numeri interi.

Timestamp

  • Descrizione: rappresenta informazioni su data e ora in un formato specifico, ad esempio “yyyy-MM-dd HH:mm:ss”. Il formato può essere modificato nella colonna del formato.
  • Utilizzare quando: mappi questo tipo su qualsiasi colonna che registri la temporizzazione degli eventi, ad esempio l’inizio o la fine di un’attività. È importante per ordinare correttamente gli eventi nel Process Mining.
  • Esempi: ora di inizio dell’evento, ora di fine dell’evento o timestamp delle attività.

Boolean

  • Descrizione: rappresenta un valore vero/falso.
  • Utilizzare quando: mappi questo tipo su colonne contenenti valori binari sì/no o vero/falso, come indicatori o stati di approvazione.
  • Esempi: “Approvato”, “IsComplete” o “Attivo”.
  • Mappi su Testo quando i dati sono descrittivi, ad esempio nomi o attività.
  • Mappi su Double quando i dati contengono valori numerici con decimali, ad esempio costi o percentuali.
  • Mappi su Integer quando i dati sono numerici senza decimali, ad esempio ID o conteggi.
  • Mappi su Timestamp quando i dati contengono informazioni su data e ora, ad esempio log degli eventi o timestamp delle attività.

6. Formato dell’origine

Per i timestamp, ProcessMind supporta i formati più comuni, che vengono rilevati automaticamente al caricamento dei dati. Tuttavia, possono essere modificati se necessario.

info

Il separatore tra i componenti di data e ora, come in “2024-01-02 20:25”, può essere qualsiasi singolo carattere, inclusi simboli come “-”, “/”, “.” o “:”. Il dataset può contenere uno o più di questi separatori. Il sistema li rimuove e considera solo i numeri. Nella tabella seguente, quindi, vedrà la data e l’ora formattate senza i caratteri separatori.

Nome visualizzato Esempio
ISO 8601 2024-10-08T14:30:45Z
Data/ora Excel 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 ott 2024
d MMM yyyy hh:mm a 8 ott 2024 02:30 PM
d MMM yyyy hh:mm:ss a 8 ott 2024 02:30:45 PM
d MMM yy 8 ott 24
d MMM yy hh:mm a 8 ott 24 02:30 PM
d MMM yy hh:mm:ss a 8 ott 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 8 ott 2024
MMMM d yyyy 8 ottobre 2024
MMM d yyyy hh:mm a 8 ott 2024 02:30 PM
MMMM d yyyy hh:mm a 8 ottobre 2024 02:30 PM

7. Valori

Mostra un’anteprima dei dati effettivi del dataset per ogni attributo:

  • ATTIVITÀ: contiene valori come “Crea voce dell’ordine di acquisto” e “Invia ordine di acquisto”.
  • ID caso: contiene ID univoci come “1116524”, “1116530” e altri.
  • ORA EVENTO: mostra timestamp nel formato “2016-06-15 00:00:00+00” e “2016-06-17 00:00:00+00”.

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