您的问题管理数据模板

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问题管理属性 (19) 问题管理活动 (12) 提取指南 (3)

您的问题管理数据模板

此模板为在Zendesk Support中映射问题管理生命周期提供了完整框架，涵盖必要的属性、流程里程碑和提取逻辑，帮助您识别根因分析中的瓶颈。遵循这一结构，您可以构建高质量事件日志，获得更深入的流程洞察。

用于详细分析的推荐属性
关键流程活动和状态转换
Zendesk Support数据提取指南

刚接触事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

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问题管理属性

以下推荐的数据字段可提供必要背景，帮助您在整个问题解决生命周期中分析工单类别、优先级和责任归属。

5 必需 8 建议 6 可选

	名称	说明
	最后数据更新时间 LastDataUpdate	表示问题记录最后修改时间的时间戳。
说明此属性反映源系统中问题记录数据最近一次更新的时间。它不同于事件时间戳，因为它对应记录层级，而非活动层级。在分析中，它有助于判断数据的新鲜度，识别数据集是否为最新，以及源系统与流程挖掘环境之间是否存在同步延迟。为什么重要它跟踪数据新鲜度，并支持增量数据加载策略。获取位置 Zendesk工单对象，字段“updated_at” 示例 2023-11-01T14:20:00Z
	开始时间 EventTimestamp	活动发生的具体日期和时间。
说明此属性记录活动在Zendesk系统中发生的准确时刻，为正确排列事件顺序和计算步骤间时长提供时间维度。在分析中，它对于计算周期时间、识别延迟、检查SLA合规性以及按时间可视化流程至关重要。没有准确的时间戳，就无法了解问题解决流程的处理速度。为什么重要它支持活动排序，并计算所有基于时间的KPI。获取位置 Zendesk Ticket Audits，字段“created_at” 示例 2023-10-12T08:30:00Z2023-10-12T09:15:22Z
	活动 ActivityName	在问题记录上执行的事件或操作名称。
说明此属性记录问题记录生命周期中执行的具体步骤或操作。例如，从“Open”变为“Pending”的状态变更、分配变更，或“Workaround Published”等特定工作流步骤。在分析中，这些活动构成流程地图中的节点。通过活动序列，分析人员可以将工作流可视化，识别瓶颈，并衡量具体流程步骤之间的耗时。为什么重要它定义了流程的“内容”，支持流程路径可视化和变体分析。获取位置源自Zendesk Ticket Audits或Ticket Metrics 示例问题记录已创建调查已开始临时方案已发布
	源系统 SourceSystem	数据来源系统的名称。
说明此属性用于标识流程数据提取自哪个软件平台。在此场景中，该字段始终填充为“Zendesk Support”。在分析中，尤其是在合并多个系统的数据时（例如Zendesk和Jira），该字段可帮助分析人员按数据来源筛选或分组，确保多系统流程视图中的数据血缘和可追溯性。为什么重要它确保数据血缘，并支持多系统流程挖掘配置。获取位置提取时硬编码示例 Zendesk支持
	问题记录 ProblemRecordId	Zendesk为问题工单分配的唯一数字标识符。
说明此属性表示Zendesk Support系统中问题记录的唯一键，是流程挖掘所需的中心案例ID，可将后续所有事件、更新和交互归入同一个流程实例。在分析中，该ID用于唯一识别每个从创建到关闭的问题调查过程，帮助关联相关事件，并跟踪问题在不同支持层级中的生命周期。为什么重要这是任何流程挖掘分析中将事件归入案例所必需的基础键。获取位置 Zendesk工单对象，字段“id”，其中type为“problem” 示例 1045293849921
	SLA截止日期 SlaDueDate	问题应完成解决的目标日期和时间。
说明此属性表示根据服务级别协议配置确定的解决期限，通常依据优先级和工单创建时间计算。在分析中，该属性会与实际解决时间进行比较，用于计算“问题SLA遵从率”。它为“SLA绩效与风险”仪表板提供数据，突出显示即将超时或已经超过规定时限的案例。为什么重要它对于衡量合规性和合同履约表现至关重要。获取位置 Zendesk Ticket Metrics或SLA Policies端点示例 2023-12-01T17:00:00Z
	优先级 Priority	分配给问题记录的紧急程度。
说明此属性表示问题的相对重要性，通常分为Low、Normal、High或Urgent。它决定预期的服务级别协议（SLA）和资源分配。在分析中，该属性用于对流程分段，并比较不同紧急程度下的绩效。例如，它有助于验证“Urgent”问题是否确实比“Low”优先级问题解决得更快，这也是“根因调查速度”仪表板关注的内容。为什么重要它对于按案例分段分析SLA遵从情况和资源优先级至关重要。获取位置 Zendesk工单对象，字段“priority” 示例紧急高正常低
	受理人姓名 AssigneeName	负责处理问题的具体客服人员。
说明此属性包含当前负责问题记录的个人用户姓名，可细致了解具体操作由谁执行。在分析中，它有助于了解个人工作量和绩效。虽然通常以支持组为单位进行分析，但受理人层级的数据可以揭示培训需求，或识别特别擅长解决复杂根因的人员。为什么重要它支持个人层级的资源分析。获取位置 Zendesk工单对象，字段“assignee_id”（解析为姓名）示例 John DoeJane Smith系统
	支持组 SupportGroup	当前负责问题记录的团队或部门。
说明此属性用于标识特定时间点负责问题的客服人员组。工单从一个团队交接给另一个团队时，该属性会发生变化。在分析中，它是“支持组交接分析”仪表板的关键属性，可用于衡量各团队绩效、识别交接瓶颈，以及分析资源工作量分布。为什么重要它支持组织分析，并帮助识别部门之间的瓶颈。获取位置 Zendesk工单对象，字段“group_id”（解析为名称）示例二级支持数据库团队网络运营
	根因类别 RootCauseCategory	已识别的问题潜在原因，例如Code Defect或Config Error。
说明此属性记录问题成因的最终诊断结果，通常在“Root Cause Identified”活动期间填写。在分析中，它用于生成“问题分类准确性”报告，并分析系统故障趋势，帮助管理层判断应重点改善代码质量、基础设施稳定性还是供应商管理。为什么重要它支持故障模式分析，并为长期改进工作提供方向。获取位置 Zendesk工单自定义字段示例软件缺陷配置错误用户操作错误
	相关事件数量 RelatedIncidentCount	与此问题记录关联的事件工单数量。
说明此属性统计与问题记录关联的单个事件工单数量。在Zendesk中，这通过事件工单上的“problem_id”字段实现，该字段指向此记录。在分析中，这是“事件关联与影响”指标的主要数据。它有助于优先处理影响用户数量最多的问题，并指导管理层选择能够最大幅度减少工单量、带来最高投资回报的修复方案。为什么重要它反映问题的影响范围和用户影响。获取位置 Zendesk Tickets API中type='incident'且problem_id=ThisID的工单数量示例 015342
	问题状态 ProblemStatus	问题记录在生命周期中的当前状态。
说明此属性显示问题当前状态，例如New、Open、Pending、Solved或Closed，反映调查进展。在分析中，它用于筛选未关闭和已关闭案例。对于“停滞问题记录监控”仪表板而言，该属性至关重要，可帮助识别未按预期状态生命周期推进的活动案例。为什么重要它支持按完成状态筛选案例。获取位置 Zendesk工单对象，字段“status” 示例新建打开待处理已解决已关闭
	问题类别 ProblemCategory	问题分类，例如Software、Hardware或Network。
说明此属性根据受影响的服务或技术栈对问题进行分类，通常是Zendesk表单中的自定义下拉字段。在分析中，它用于“问题分类准确性”仪表板。将初始类别与最终根因进行比较，有助于判断初始分诊是否将问题准确路由至正确团队。为什么重要它支持按技术或业务服务进行分段。获取位置 Zendesk工单自定义字段示例数据库UI/UX网络基础设施
	变更请求ID ChangeRequestId	为实施修复方案而关联的变更请求标识符。
说明此属性将问题记录与变更管理记录关联起来，该记录可能位于其他系统中，或属于另一种工单类型。它表示正式的变更流程已经启动。在分析中，它支持“变更请求发起率”仪表板，帮助跟踪从诊断到实施的过渡，确保已识别的根因最终转化为正式的变更行动。为什么重要它将问题管理流程与变更管理流程关联起来。获取位置 Zendesk工单自定义字段或关联工单示例 CR-1002CHG00394
	是否有PIR HasPostImplementationReview	用于标记是否已开展实施后评审。
说明此属性用于指示问题解决流程是否包含评审阶段。系统会检查案例历史中是否存在“已开展实施后评审”活动，以确定该属性。在分析中，该属性支持“实施后评审覆盖率”仪表板。这是一项合规指标，用于确保组织能够从重大问题中吸取经验。为什么重要它用于验证是否符合持续改进流程。获取位置根据是否存在“已开展实施后评审”活动确定示例 truefalse
	是否过时 IsStale	用于标记超过14天没有任何活动的问题。
说明此计算属性用于识别近期未更新的记录。它会比较当前日期或分析日期与最近一次活动的时间戳。在分析中，该属性支持“过时问题记录监控”仪表板，帮助管理人员快速找出积压列表中被忽略的案例，并判断是否需要由管理员关闭或重新分配。为什么重要它有助于识别流程浪费和被忽略的工作项。获取位置在流程挖掘工具中计算：(Now-LastDataUpdate)>14天示例 truefalse
	知识库文章ID KnowledgeArticleId	为该问题创建或关联的知识库文章ID。
说明此属性存储Zendesk Guide文章或外部知识条目的引用，表示已记录从问题中获得的知识。在分析中，该字段是否存在用于计算“知识库集成率”，以验证组织是否通过记录解决方案完成知识闭环，便于未来参考。为什么重要它衡量知识管理流程的有效性。获取位置 Zendesk工单自定义字段或关联内容示例 360045889KB-2991
	解决方法已启用 WorkaroundActive	用于指示是否已提供或发布解决方法的标记。
说明此布尔属性用于指示是否已为该问题记录临时修复方案。通常可根据是否存在“解决方法已发布”活动，或表单中的特定复选框来确定。在分析中，该属性用于“解决方法发布合规性”仪表板，衡量支持团队在持续进行长期调查期间，为用户提供即时缓解措施的频率。为什么重要这是衡量调查期间用户影响缓解情况的关键指标。获取位置根据是否存在“解决方法已发布”活动或自定义字段确定示例 truefalse
	问题主题 ProblemSubject	问题记录的简短摘要或标题。
说明此属性包含创建问题时录入的文本摘要，通常描述正在调查的症状或问题。在分析中，它为分析人员深入查看具体案例提供上下文。还可以应用文本挖掘技术，对相似问题进行聚类，或识别结构化类别字段未记录的重复主题。为什么重要它为单个案例提供易于理解的上下文。获取位置 Zendesk工单对象，字段“subject” 示例无法处理欧盟地区的付款登录服务器延迟突增管理员用户数据导出失败

必需建议可选

问题管理活动

记录这些关键流程步骤和状态变更，以可视化从初始问题识别到永久修复实施的端到端流程。

8 建议 4 可选

	活动	说明
	临时方案已发布	记录并分享问题临时修复方案的操作。在Zendesk中，通常通过特定标签或自定义复选框字段记录临时方案是否可用。
为什么重要支持临时方案发布合规仪表板，确保长期调查期间为用户提供临时缓解措施。获取位置监控是否添加“workaround_published”标签，或名为“Workaround”的自定义布尔字段是否发生变化。采集比较自定义字段或标签值事件类型 inferred
	已分配至支持组	将问题记录路由至特定技术团队或部门。当工单上的Group ID字段更新时，系统会记录这一变化。
为什么重要用于支持组交接分析仪表板，衡量部门之间的等待时间。获取位置监控工单审计日志中的“group_id”字段变化。采集执行Group Assignment Change事务时记录事件类型 explicit
	已识别根因	确定问题潜在原因的节点。通常在客服人员填写自定义“Root Cause”文本字段或下拉类别时记录。
为什么重要根因调查速度仪表板的重要里程碑，也用于衡量诊断效率。获取位置监控标记为“Root Cause”“RCA”或“Problem Source”的自定义字段，检查其是否变为非空值。采集比较自定义字段值是否已填写事件类型 inferred
	永久修复已应用	表示技术解决方案已部署到环境中。通常通过自定义状态转换或特定标签跟踪，并在工单完全解决前记录。
为什么重要用于修复实施效率仪表板，衡量从诊断到部署所需的时间。获取位置根据特定标签（例如“fix_deployed”）或现有的自定义状态字段推断。采集监控标签或自定义状态下拉字段事件类型 inferred
	解决结果已验证	正式将问题标记为Solved。在Zendesk中，当标准系统状态设为“Solved”时即表示修复已验证，案例已完成。
为什么重要 SLA绩效与风险计算以及问题SLA遵从率的主要终点。获取位置根据工单状态变为“Solved”推导。采集状态变为Solved时记录事件类型 explicit
	调查已开始	标志着问题从被动的“New”状态转为主动处理状态，表示客服人员已确认问题并开始诊断。
为什么重要用于计算停滞问题记录指标，也是平均根因分析时长KPI的起点。获取位置当工单状态从“New”变为“Open”或“Pending”时推断。采集比较变更前后的状态字段事件类型 inferred
	问题记录已关闭	生命周期中的最终事件，此时工单被锁定，无法再进行更改。在Zendesk中，通常会在进入Solved状态4天后自动发生。
为什么重要标志着记录生命周期的绝对终点，用于数据保留和历史报告。获取位置根据工单状态变为“Closed”推导。采集状态变为Closed时记录事件类型 explicit
	问题记录已创建	在Zendesk Support中首次创建问题工单。这一事件记录问题首次进入系统的时间戳，通常标志着流程实例启动。
为什么重要确定端到端解决周期的开始时间，并作为后续所有周期时间指标的基准。获取位置取自工单对象中的“created_at”时间戳，或工单审计日志中的第一条记录。采集执行Ticket Created事务时记录事件类型 explicit
	变更请求已发起	表示已启动正式的变更管理流程来修复问题。通常可根据填写“Change Request ID”自定义字段，或关联“Change”类型工单来推断。
为什么重要跟踪变更请求发起率，并将问题管理与变更管理工作流关联起来。获取位置监控“change_reference”等自定义字段的更新，或“problem_change”链接类型的创建。采集监控自定义字段是否录入外部ID 事件类型 inferred
	已完成实施后评审	确认修复完成后已开展回顾性评审。通常由流程协调员更新复选框或日期字段。
为什么重要实施后评审频率KPI的必需项，确保符合质量标准。获取位置监控自定义复选框“PIR Completed”或日期字段“PIR Date”的更新。采集监控自定义字段是否完成事件类型 inferred
	解决方案草案已拟定	根据问题调查创建知识库文章。通常可根据使用Zendesk Knowledge Capture应用或关联新文章来推断。
为什么重要支持知识库集成率KPI，促进组织知识沉淀。获取位置监控与“Knowledge Capture”集成相关的事件，或“kcs_draft”等标签。采集根据特定系统标签或链接事件推导事件类型 inferred
	问题调查已重新打开	此前标记为Solved的问题记录重新回到Open或其他活动状态时发生，表示修复失败或解决结果未获认可。
为什么重要支持问题重新打开率KPI，并帮助识别解决流程中的质量问题。获取位置当状态从“Solved”重新变为“Open”“New”或“Pending”时推断。采集比较变更前后的状态字段事件类型 inferred

建议可选

提取指南

如何从Zendesk Support获取数据

步骤

登录您的Zendesk实例，通过产品托盘进入Explore报表界面。
点击Queries文件夹（新版本中可能显示为Reports），然后选择New query。
系统提示选择数据集时，依次选择Support、Updates History和Support: Updates History [default]。该数据集包含流程挖掘所需的事件日志，而不仅是当前状态数据。
在Metrics面板中添加Count (Tickets)或Count (Updates)，确认数据正在提取。
在Filters面板中添加Ticket > Ticket type筛选条件，并选择Problem，将数据集限定为Problem Management流程。
在Rows面板中按以下特定顺序添加属性，以定义事件日志结构：Ticket > Ticket ID、Time - Timestamp > Update - Timestamp、Updater > Updater name，以及Changes > Changes - Field name。
要创建Activity Name列，必须创建Standard Calculated Attribute。点击右侧边栏中的Calculation图标，选择Standard calculated attribute，将其命名为Activity Mapper，然后粘贴下方Query部分提供的代码。
将新的Activity Mapper属性添加到Rows面板。筛选该属性，排除NULL值，以移除无关的系统噪声。
在Rows面板中添加其他上下文属性：Ticket > Priority、Ticket > Group、Ticket > Status，以及根因或类别分析所需的自定义字段，例如Ticket > Ticket tags或特定的Custom Fields。
在Filters面板中使用Time - Timestamp > Update - Date设置时间范围，覆盖您希望分析的窗口，例如Last 6 Months。
点击Visualization type图标并选择Table。如果有相应选项，请确保表格未透视或采用平面结构；否则，只需确保所有属性都位于Rows区域。
点击Export > CSV导出结果。请确认已勾选Keep attribute formatting，以保留ProcessMind所需的时间戳格式。

配置

数据集：Support: Updates History（重要：不要使用标准Tickets数据集，因为它只显示当前状态）。
时间筛选：Update - Date（建议：根据数据量选择最近90至180天）。
工单类型：严格筛选为Problem，避免混入Incident和Service Request。
行数限制：Zendesk Explore导出通常限制为50,000行。如果数据集超过此限制，请使用Update - Date筛选条件按月分批导出，再在外部合并。
自定义字段：在您的Zendesk实例中确认Root Cause、Change Request和Workaround对应的具体字段ID，因为这些不是标准系统字段。
系统权限：需要Explore Viewer或Explore Professional许可证。

a 示例查询 config

IF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "New") THEN "Problem Record Logged"
ELIF ([Changes - Field name] = "group_id") THEN "Assigned to Support Group"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - Previous value] = "New" AND [Changes - New value] = "Open") THEN "Investigation Commenced"
ELIF ([Changes - Field name] = "tags" AND CONTAINS([Changes - New value], "workaround_available")) THEN "Workaround Published"
ELIF ([Changes - Field name] = "[Your Root Cause Field Name]") THEN "Root Cause Identified"
ELIF ([Changes - Field name] = "[Your Change Request ID Field Name]") OR ([Changes - Field name] = "type" AND [Changes - New value] = "change") THEN "Change Request Initiated"
ELIF ([Changes - Field name] = "tags" AND CONTAINS([Changes - New value], "fix_deployed")) THEN "Permanent Fix Applied"
ELIF ([Changes - Field name] = "[Your Knowledge Article Linked Field]") THEN "Proposed Solution Drafted"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "Solved") THEN "Resolution Verified"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - Previous value] = "Solved" AND [Changes - New value] = "Open") THEN "Problem Investigation Reopened"
ELIF ([Changes - Field name] = "[Your PIR Completed Checkbox Field]") THEN "Post-Implementation Review Conducted"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "Closed") THEN "Problem Record Closed"
ELSE NULL
ENDIF

步骤

确认前提条件：确保您的组织已启用Zendesk Data Sharing附加组件，并确认您拥有复制Zendesk数据库的只读访问凭据。该数据库通常托管在Snowflake或Amazon Redshift上。
连接数据库：使用您偏好的SQL客户端，例如DBeaver、DataGrip或原生Snowflake/Redshift网页界面，利用提供的凭据连接Zendesk数据仓库。
识别自定义字段：运行查询前，必须确定问题管理流程所用自定义字段的唯一ID。在Zendesk中进入Admin Center，依次打开Objects and rules > Tickets > Fields。找到“Root Cause”“Change Request ID”“Workaround Published”“Permanent Fix Applied”和“Post-Implementation Review”字段，并获取其具体字段ID。随后用这些ID替换查询中的占位符。
查看SQL查询：提供的查询使用名为ProblemTickets的Common Table Expression（CTE），先筛选出所有问题记录，以提升性能和可读性。查询主体随后使用UNION ALL合并12条独立的SELECT语句，每条语句对应一个所需活动。
自定义查询：打开新的查询编辑器并粘贴完整SQL脚本。修改脚本中的占位符：
- 在ProblemTicketsCTE中，将'[YYYY-MM-DD]'替换为所需日期范围。
- 对于依赖自定义字段的每项活动，将占位符ID，例如[Your 'Root Cause Category' field_id]和[Your 'Change Request ID' field_id]，替换为第3步中确定的实际ID。
执行查询：在数据库中运行修改后的SQL脚本。执行时间取决于日期范围和工单数据量。
检查“Proposed Solution Drafted”逻辑：该查询假设解决方案草案通过填充名为[Your 'KB Article ID' field_id]的自定义字段来记录。如果您的流程不同，例如使用特定标签或评论，则需要相应调整查询中的这部分逻辑。
验证数据：查询完成后，简要检查结果。确认行数合理、所有列均存在，并检查ProblemRecordId和EventTimestamp等关键列中是否出现异常NULL值。
导出事件日志：通过SQL客户端将完整结果集导出为CSV文件。请确保文件使用UTF-8编码，且列标题与流程挖掘工具要求的属性名称一致。
准备上传：上传前检查CSV文件是否存在格式问题。确保EventTimestamp列中的日期和时间采用统一格式，例如YYYY-MM-DD HH24:MI:SS。

配置

前提条件：此提取方式需要Zendesk Data Sharing附加组件，以及对Snowflake或Amazon Redshift实例中复制数据的直接SQL访问权限。
工单类型筛选：查询已预先配置为仅分析type为'problem'的工单。这对于将问题管理流程与事件及其他工单类型区分开至关重要。
日期范围筛选：强烈建议按特定时间段筛选数据，以控制查询性能。初始CTE中包含占位符created_at >= '[YYYY-MM-DD]'。首次分析通常选择3至6个月的时间范围。
自定义字段配置：此提取方式高度依赖您的Zendesk配置。您必须确定并填入用于跟踪“已识别根本原因”“已发起变更请求”和“已发布解决方法”等活动的正确field_id。如果不替换占位符ID，这些活动的查询可能失败或返回空数据。
数据延迟：复制数据库中的数据并非实时数据。Zendesk中发生事件到其出现在数据仓库中，通常会延迟数小时。分析近期活动时请注意这一点。

a 示例查询 sql

WITH ProblemTickets AS (
  SELECT
    t.id,
    t.created_at,
    t.updated_at,
    t.priority,
    g.name AS group_name,
    u.name AS assignee_name,
    t.status,
    (SELECT COUNT(*) FROM problem_incident_links pil WHERE pil.problem_id = t.id) AS related_incident_count,
    t.due_at AS sla_due_date,
    cf_cat.value AS problem_category,
    cf_root.value AS root_cause_category
  FROM tickets t
  LEFT JOIN users u ON t.assignee_id = u.id
  LEFT JOIN groups g ON t.group_id = g.id
  LEFT JOIN custom_field_values cf_cat ON t.id = cf_cat.ticket_id AND cf_cat.custom_field_id = [Your 'Problem Category' field_id]
  LEFT JOIN custom_field_values cf_root ON t.id = cf_root.ticket_id AND cf_root.custom_field_id = [Your 'Root Cause Category' field_id]
  WHERE t.type = 'problem'
  AND t.created_at >= '[YYYY-MM-DD]' -- Set start date for the extraction
)
-- 1. Problem Record Logged
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Problem Record Logged' AS "ActivityName",
  pt.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  'new' AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ProblemTickets pt

UNION ALL

-- 2. Assigned to Support Group
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Assigned to Support Group' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  pt.status AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'group'

UNION ALL

-- 3. Investigation Commenced
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Investigation Commenced' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  'open' AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'status' AND tme.value = 'open' AND tme.previous_value = 'new'

UNION ALL

-- 4. Workaround Published
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Workaround Published' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  pt.status AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'custom_field' AND tme.field_name = '[Your ''Workaround Published'' custom field name]' AND tme.value IS NOT NULL -- Example: checkbox being checked or field being filled

UNION ALL

-- 5. Root Cause Identified
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Root Cause Identified' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  pt.status AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'custom_field' AND tme.field_name = '[Your ''Root Cause Category'' custom field name]' AND tme.value IS NOT NULL

UNION ALL

-- 6. Change Request Initiated
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Change Request Initiated' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  pt.status AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'custom_field' AND tme.field_name = '[Your ''Change Request ID'' custom field name]' AND tme.value IS NOT NULL

UNION ALL

-- 7. Permanent Fix Applied
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Permanent Fix Applied' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  pt.status AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'custom_field' AND tme.field_name = '[Your ''Permanent Fix Applied'' custom field name]' AND tme.value IS NOT NULL -- Assumes a custom field indicates this status

UNION ALL

-- 8. Proposed Solution Drafted
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Proposed Solution Drafted' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  pt.status AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'custom_field' AND tme.field_name = '[Your ''KB Article ID'' custom field name]' AND tme.value IS NOT NULL

UNION ALL

-- 9. Resolution Verified
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Resolution Verified' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  'solved' AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'status' AND tme.value = 'solved'

UNION ALL

-- 10. Problem Investigation Reopened
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Problem Investigation Reopened' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  'open' AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'status' AND tme.value = 'open' AND tme.previous_value IN ('pending', 'solved')

UNION ALL

-- 11. Post-Implementation Review Conducted
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Post-Implementation Review Conducted' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  pt.status AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'custom_field' AND tme.field_name = '[Your ''Post-Implementation Review'' custom field name]' AND tme.value IS NOT NULL -- Assumes a checkbox or date field

UNION ALL

-- 12. Problem Record Closed
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Problem Record Closed' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  'closed' AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'status' AND tme.value = 'closed' AND tme.previous_value = 'solved';

步骤

前提条件：确保系统已安装Python 3.6或更高版本。在终端或命令提示符中运行pip install requests pandas，安装所需的requests和pandas库。
生成Zendesk API令牌：以管理员身份登录Zendesk Support。依次进入管理中心>应用和集成>API>Zendesk API。在令牌访问部分，点击“添加API令牌”创建新令牌。请立即复制并妥善保存该令牌，因为之后将无法再次查看。
配置Python脚本：新建Python文件，例如extract_zendesk_problems.py，并将查询部分提供的完整脚本复制到文件中。更新脚本顶部的占位变量：ZENDESK_SUBDOMAIN、ZENDESK_EMAIL、ZENDESK_API_TOKEN和START_TIME。首次运行时，将START_TIME设置为所需提取起始日期对应的Unix时间戳。
映射自定义字段ID：确定问题管理流程所用自定义字段的数字ID。您可以依次进入管理中心>对象和规则>工单>字段，并查看URL或字段属性。使用实际ID更新脚本中的CUSTOM_FIELD_MAPPING字典。
执行脚本：在终端中运行命令python extract_zendesk_problems.py。脚本将开始从Zendesk增量导出API获取数据。
监控执行过程：脚本会输出处理的工单数量和当前获取数据的时间戳等进度信息。达到API速率限制时，脚本会自动暂停。
获取并转换数据：脚本首先获取START_TIME之后创建或更新的所有问题工单。随后为每个问题工单获取完整审计轨迹，其中包含所有历史变更。
生成事件日志：脚本处理每个审计事件，将字段变更，例如状态、组或自定义字段更新，映射为定义的业务活动。同时获取并缓存用户和组名称，以丰富数据。
处理增量加载：首次完整加载后，后续运行时，将START_TIME更新为上一次成功运行结束时输出的end_time。这样可以只获取新增和更新的数据，避免重复。
检查输出：脚本完成后，会在同一目录生成名为zendesk_problem_event_log.csv的文件。该CSV文件包含可直接用于分析的结构化事件日志。
准备上传：使用电子表格工具打开CSV文件并检查内容。上传到ProcessMind前，请确认所有必需列（ProblemRecordId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdate）均已存在且填充正确。

配置

Zendesk API凭据：脚本需要使用您的Zendesk子域名、与API令牌关联的用户邮箱地址以及API令牌本身进行身份验证。
开始时间：START_TIME变量是Unix纪元时间戳，用于定义数据提取的起点。首次运行时，请将其设置为过去某个日期，例如6个月前，以获取历史数据。后续运行时，使用上次运行的结束时间，以增量方式获取数据。
自定义字段映射：CUSTOM_FIELD_MAPPING字典至关重要。您必须将占位ID替换为Zendesk实例中的实际自定义字段ID，才能正确捕获“解决方案发布”和“根因已识别”等活动。
工单类型筛选：脚本已硬编码为仅处理type为problem的工单，确保事件日志排除事件、任务和问题咨询工单。
API速率限制：脚本包含基础的time.sleep(60)函数，用于处理429“请求过多”错误。具体暂停时长可能需要根据您的Zendesk套餐和提取数据量进行调整。
前提条件：运行脚本需要Python 3环境以及requests和pandas库。API令牌必须关联到具有工单数据读取权限的账户。

a 示例查询 python

import requests
import pandas as pd
import time
import json
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION --- 
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Zendesk subdomain, email, and API token
ZENDESK_SUBDOMAIN = class="hl-string">'[your_subdomain]'
ZENDESK_EMAIL = class="hl-string">'[your_email@example.com]'
ZENDESK_API_TOKEN = class="hl-string">'[your_zendesk_api_token]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Start time for the incremental export (Unix epoch timestamp)
class=class="hl-string">"hl-comment"># Example: 1641013200 is for Jan 1, 2022 00:00:00 GMT
START_TIME = 1641013200

class=class="hl-string">"hl-comment"># Map your custom field IDs to the corresponding activity names
class=class="hl-string">"hl-comment"># Find IDs in Admin Center > Objects and rules > Tickets > Fields
CUSTOM_FIELD_MAPPING = {
    class="hl-string">'[Your Workaround Published Field ID]': class="hl-string">'Workaround Published',
    class="hl-string">'[Your Root Cause Identified Field ID]': class="hl-string">'Root Cause Identified',
    class="hl-string">'[Your Change Request Initiated Field ID]': class="hl-string">'Change Request Initiated',
    class="hl-string">'[Your Permanent Fix Applied Field ID]': class="hl-string">'Permanent Fix Applied',
    class="hl-string">'[Your Proposed Solution Drafted Field ID]': class="hl-string">'Proposed Solution Drafted',
    class="hl-string">'[Your Post-Implementation Review Field ID]': class="hl-string">'Post-Implementation Review Conducted'
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- SCRIPT --- 
BASE_URL = fclass="hl-string">'https://{ZENDESK_SUBDOMAIN}.zendesk.com/api/v2'
API_USER = fclass="hl-string">'{ZENDESK_EMAIL}/token'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Caching for user and group lookups to reduce API calls
user_cache = {}
group_cache = {}

session = requests.Session()
session.auth = (API_USER, ZENDESK_API_TOKEN)

def get_user_name(user_id):
    if not user_id: return None
    if user_id in user_cache:
        return user_cache[user_id]
    try:
        response = session.get(fclass="hl-string">'{BASE_URL}/users/{user_id}.json')
        response.raise_for_status()
        user_cache[user_id] = response.json()[class="hl-string">'user'][class="hl-string">'name']
        return user_cache[user_id]
    except requests.exceptions.RequestException:
        return str(user_id) class=class="hl-string">"hl-comment"># Return ID if lookup fails

def get_group_name(group_id):
    if not group_id: return None
    if group_id in group_cache:
        return group_cache[group_id]
    try:
        response = session.get(fclass="hl-string">'{BASE_URL}/groups/{group_id}.json')
        response.raise_for_status()
        group_cache[group_id] = response.json()[class="hl-string">'group'][class="hl-string">'name']
        return group_cache[group_id]
    except requests.exceptions.RequestException:
        return str(group_id) class=class="hl-string">"hl-comment"># Return ID if lookup fails

def fetch_tickets(start_time):
    tickets_url = fclass="hl-string">'{BASE_URL}/incremental/tickets.json'
    params = {class="hl-string">'start_time': start_time, class="hl-string">'include': class="hl-string">'metric_sets'}
    all_tickets = []
    while tickets_url:
        try:
            print(fclass="hl-string">"Fetching from: {tickets_url}")
            response = session.get(tickets_url, params=params)
            class=class="hl-string">"hl-comment"># params are only needed for the first request
            params = {}
            if response.status_code == 429:
                print(class="hl-string">"Rate limit reached. Waiting for 60 seconds.")
                time.sleep(60)
                continue
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_tickets.extend(data.get(class="hl-string">'tickets', []))
            tickets_url = data.get(class="hl-string">'next_page')
            if not data.get(class="hl-string">'end_of_stream', True):
                 class=class="hl-string">"hl-comment"># Wait a moment before the next page request to be safe
                 time.sleep(1)
            else:
                print(fclass="hl-string">"End of stream reached. Final timestamp: {data.get('end_time')}")
                tickets_url = None
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching tickets: {e}")
            break
    return all_tickets

def process_ticket_audits(ticket, event_log):
    ticket_id = ticket[class="hl-string">'id']
    audits_url = fclass="hl-string">'{BASE_URL}/tickets/{ticket_id}/audits.json'
    try:
        response = session.get(audits_url)
        response.raise_for_status()
        audits = response.json().get(class="hl-string">'audits', [])
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error fetching audits for ticket {ticket_id}: {e}")
        return

    base_attributes = {
        class="hl-string">'ProblemRecordId': ticket_id,
        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Zendesk Support',
        class="hl-string">'LastDataUpdate': ticket[class="hl-string">'updated_at'],
        class="hl-string">'Priority': ticket.get(class="hl-string">'priority'),
        class="hl-string">'RelatedIncidentCount': ticket.get(class="hl-string">'metric_set', {}).get(class="hl-string">'replies', 0), class=class="hl-string">"hl-comment"># Using replies as a proxy if incident_count is not available
        class="hl-string">'SlaDueDate': ticket.get(class="hl-string">'due_at'),
        class="hl-string">'ProblemCategory': next((f[class="hl-string">'value'] for f in ticket.get(class="hl-string">'custom_fields', []) if f.get(class="hl-string">'id') == class="hl-string">'[Your Problem Category Field ID]'), None)
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Problem Record Logged
    event_log.append({
        **base_attributes,
        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Problem Record Logged',
        class="hl-string">'EventTimestamp': ticket[class="hl-string">'created_at'],
        class="hl-string">'SupportGroup': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
        class="hl-string">'AssigneeName': get_user_name(ticket.get(class="hl-string">'assignee_id')),
        class="hl-string">'ProblemStatus': class="hl-string">'new',
        class="hl-string">'RootCauseCategory': None
    })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process audit trail for other activities
    for audit in audits:
        audit_ts = audit[class="hl-string">'created_at']
        for event in audit.get(class="hl-string">'events', []):
            activity_name = None
            field_name = event.get(class="hl-string">'field_name')
            value = event.get(class="hl-string">'value')
            previous_value = event.get(class="hl-string">'previous_value')

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Assigned to Support Group
            if field_name == class="hl-string">'group_id' and value is not None:
                activity_name = class="hl-string">'Assigned to Support Group'
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Investigation Commenced (New -> Open)
            elif field_name == class="hl-string">'status' and value == class="hl-string">'open' and previous_value == class="hl-string">'new':
                activity_name = class="hl-string">'Investigation Commenced'

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 4-9. Activities from Custom Fields
            elif str(field_name) in CUSTOM_FIELD_MAPPING and value is not None and value not in [False, class="hl-string">'0', class="hl-string">'']:
                activity_name = CUSTOM_FIELD_MAPPING[str(field_name)]

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Resolution Verified (Any -> Solved)
            elif field_name == class="hl-string">'status' and value == class="hl-string">'solved':
                activity_name = class="hl-string">'Resolution Verified'
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Problem Investigation Reopened (Solved/Closed -> Open)
            elif field_name == class="hl-string">'status' and value == class="hl-string">'open' and previous_value in [class="hl-string">'solved', class="hl-string">'closed']:
                activity_name = class="hl-string">'Problem Investigation Reopened'

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Problem Record Closed (Any -> Closed)
            elif field_name == class="hl-string">'status' and value == class="hl-string">'closed':
                activity_name = class="hl-string">'Problem Record Closed'

            if activity_name:
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Find the state of attributes at the time of the event
                temp_status = value if field_name == class="hl-string">'status' else None
                temp_group = get_group_name(value) if field_name == class="hl-string">'group_id' else None
                temp_assignee = get_user_name(value) if field_name == class="hl-string">'assignee_id' else None
                temp_root_cause = value if str(field_name) == class="hl-string">'[Your Root Cause Category Field ID]' else None

                event_log.append({
                    **base_attributes,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                    class="hl-string">'EventTimestamp': audit_ts,
                    class="hl-string">'SupportGroup': temp_group,
                    class="hl-string">'AssigneeName': temp_assignee,
                    class="hl-string">'ProblemStatus': temp_status,
                    class="hl-string">'RootCauseCategory': temp_root_cause
                })

def main():
    print(class="hl-string">"Starting Zendesk Problem ticket extraction...")
    tickets = fetch_tickets(START_TIME)
    problem_tickets = [t for t in tickets if t.get(class="hl-string">'type') == class="hl-string">'problem']
    print(fclass="hl-string">"Found {len(problem_tickets)} problem tickets to process.")

    event_log_data = []
    for i, ticket in enumerate(problem_tickets):
        print(fclass="hl-string">"Processing ticket {i+1}/{len(problem_tickets)}: ID {ticket['id']}")
        process_ticket_audits(ticket, event_log_data)

    if not event_log_data:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Exiting.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log_data)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Post-processing to fill forward null values for state attributes
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ProblemRecordId', class="hl-string">'EventTimestamp']).reset_index(drop=True)
    df[class="hl-string">'SupportGroup'] = df.groupby(class="hl-string">'ProblemRecordId')[class="hl-string">'SupportGroup'].fillna(method=class="hl-string">'ffill')
    df[class="hl-string">'AssigneeName'] = df.groupby(class="hl-string">'ProblemRecordId')[class="hl-string">'AssigneeName'].fillna(method=class="hl-string">'ffill')
    df[class="hl-string">'ProblemStatus'] = df.groupby(class="hl-string">'ProblemRecordId')[class="hl-string">'ProblemStatus'].fillna(method=class="hl-string">'ffill')
    df[class="hl-string">'RootCauseCategory'] = df.groupby(class="hl-string">'ProblemRecordId')[class="hl-string">'RootCauseCategory'].fillna(method=class="hl-string">'ffill')

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Define column order
    column_order = [
        class="hl-string">'ProblemRecordId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'Priority', class="hl-string">'SupportGroup', class="hl-string">'AssigneeName', class="hl-string">'ProblemStatus', class="hl-string">'RelatedIncidentCount',
        class="hl-string">'SlaDueDate', class="hl-string">'ProblemCategory', class="hl-string">'RootCauseCategory'
    ]
    df = df[column_order]

    output_filename = class="hl-string">'zendesk_problem_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")

if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    main()

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