映射数据集
在ProcessMind中映射数据集
在ProcessMind中，映射数据集是将原始数据转化为洞察的重要步骤。ProcessMind的一项优势是灵活：您可以随时添加、移除、启用或停用数据。将数据整合到流程中没有固定顺序，也不受特定方式限制。
您可以通过两种主要方式使用数据：
- **先定义流程，再添加数据：**从流程框架入手，再加入数据以发现信息缺口并完善分析。
- **从数据入手：**使用事件数据创建初始流程图，并在此基础上逐步完善。
该选择哪种方式？
| 情况 | 方式 |
|---|---|
| 已定义流程，希望通过数据补充信息 | 先建立流程，再添加数据 |
| 只有原始事件数据，尚无流程模型 | 从数据入手，挖掘流程 |
| 希望先试用ProcessMind | 使用模拟数据生成示例流程 |
本文将介绍如何从空白画布开始，逐步构建流程并开展分析。如果您想从现有流程开始，可以直接导入现有BPMN模型，并将数据映射到导入模型的任务和事件。
第1步：从空白画布开始
首先，新建流程或打开现有流程。画布是模型的基础，您可以在其中映射和整理数据集。 如果您尚未在数据区域上传数据，也可以直接从流程视图上传。在右侧面板中打开数据集选择区域即可，如下图所示。
选择数据集
数据集上传并处理完成后，系统会通知您可以开始使用。您可以从数据集列表中选择该数据集，如上图所示。最近上传的数据集始终显示在列表顶部。
将鼠标悬停在列表中的数据集上，提示信息会显示更多内容，例如：
- 数据集名称
- 识别出的行数
- 上传文件的大小和名称
- 上传日期和时间
这些信息有助于您为流程选对数据集。
选择数据集后，系统会进行一些基本的预处理。数据集名称旁会显示加载图标。
您可以重命名数据集，以便在当前流程中使用时更容易识别。 通过开关，您可以控制是否在模型中显示该数据集。
数据集选项
数据集设置菜单提供多种选项，方便您管理和自定义数据集。可用选项如下：
-
编辑数据集：
选择编辑数据集，快速修改或完善数据集本身。 -
从模型中移除数据：
如果流程不再需要此数据集，请选择从模型中移除数据。系统会清除数据集的所有引用，并将其从流程画布中移除。
**注意：**此操作不会删除数据集本身；它仍会保留在数据集列表中。 -
数据集颜色：
更改数据集颜色，便于区分。由该数据集生成的活动也会使用所选颜色，在画布上更容易识别。 -
自动映射此数据集：
尝试将数据集中的活动自动映射到流程模型中已有的活动，节省时间并保持一致。 -
移除此数据集的所有映射：
清除数据集与流程模型之间的所有活动映射。需要重新开始或进行重大调整时，可以使用此选项。 -
自动布局模型：
自动布局模型会自动排列画布上的活动及其关系，让模型更清晰易读。 -
合并颜色相同的数据集：
将颜色相同的数据集合并到同一模型中，并统一使用该颜色。
此外，数据集列表中的每一行都包含在模型中显示数据开关，可控制是否显示数据集中存在但尚未映射到模型的活动。切换此开关即可管理未映射活动的显示状态。
这些选项可帮助您管理数据集在流程模型中的整合、呈现和比较方式。有关主数据集和比较数据集的切换、设为主数据集及移除方式，请参阅主数据集与比较数据集。
将数据映射到流程
数据集完全加载后，系统会自动在画布上显示流程挖掘结果。初始流程图是一个未固定的模型。若要将其纳入流程设计并进行编辑，您需要将其映射到现有模型或活动，或者将其转换为固定模型。
将模型固定到画布
将浮动模型中的活动固定到画布，主要有两种方式：
-
逐个选择活动：
选择要单独映射的活动。 -
批量选择：
使用选择工具或键盘快捷键，一次选择多个活动：- **Shift+鼠标拖动：**在活动周围拖出选择框。
- **全选：**按
Ctrl + A（Windows）或Command + A（macOS）选择所有活动。
选择活动后，所选活动旁会出现新的上下文菜单。您可以在此选择添加到模型，将所选活动固定到画布，然后：
- 为活动添加上下文。
- 将活动与其他属性关联。
- 按需映射或取消映射其他属性。
将数据集的流程图固定到画布后，您就可以为流程补充详细的属性、关系和上下文，将原始数据转化为洞察。
未映射的活动
未映射的活动是指数据集中存在、但尚未映射到模型中任何属性的活动。这些活动可能表明流程设计中存在缺口，或有待进一步整合的内容。
开启或关闭未映射的活动选项时，未映射的数据会以虚线显示。您可以一眼区分已映射和未映射的活动。
下方示例展示了开启未映射活动选项之前和之后的状态：
- **之前：**未映射的活动处于隐藏状态，不会显示在画布上。
- **之后：**未映射的活动以虚线显示，标出可能需要映射的部分。
使用此功能，您可以高效管理和处理未映射的数据，让流程模型尽可能完整、准确。
边构建边完善
无论您从已定义的流程还是原始数据开始，都可以在构建过程中逐步完善模型，最终得到可供分析和改进的完整模型。