Process Mining数据清洗与准备指南
Process Mining 的数据清洗与准备
高效 Process Mining 依赖高质量数据，而数据清洗与准备至关重要。数据质量差会导致结果不准确或遗漏，难以推动流程改进。本文将讲解确保数据准备就绪的核心清洗与准备步骤，助力 Process Mining 成功实施。
数据清洗与准备为何重要？
Process Mining 依赖 event log，即包含业务流程详细活动顺序的数据集。如果数据不完整、不一致或有错误，分析洞见就不可靠。只有将数据清洗、结构规范，Process Mining 工具才能精确描绘 workflow、定位瓶颈和优化点。
数据清洗与准备的关键步骤
1. 数据采集与集成
清洗流程第一步是从各个相关业务系统采集所有必需数据，数据来源如 ERP、CRM 或其他业务系统，此时 数据集成 十分重要。
- 整合数据来源：汇集所有流程相关系统中的数据。例如分析订单到收款流程时，需采集销售系统（如 Salesforce）和财务系统（如 SAP）数据。
- 统一数据格式：进一步操作前，须标准化数据导出及存储格式，如统一 timestamp、货币、ID 字段。
数据收集后即可进行后续清洗与准备。
2. 去除重复数据
重复记录会让 Process Mining 分析失真，例如活动次数被夸大或同一 event 被多次统计。识别并去除重复信息是生成精准 event log 的基础。
- 识别重复：检查 case ID、activity 和 timestamp 完全一样的记录，这类通常为重复数据。
- 去除或合并：发现重复后可删除或视具体情况合并相关记录。
3. 处理缺失数据
缺失值常常影响 Process Mining 结果。缺失 timestamp、activity 或 case ID 会破坏事件顺序，导致流程模型不完整。
- 识别缺失值：用工具或脚本检测空白 timestamp、activity、case ID 等。
- 补充缺失数据：如可行，借助外部数据、业务知识或根据其他数据点估算（如参考相邻 event 的时间补全 timestamp）。
- 补全策略：针对关键缺失数据（如 timestamp、case ID），可采用均值填充、回归预测等方法，若无法补齐建议直接删除相关样本。
4. 标准化数据格式
统一数据格式有助于 Process Mining 工具正确解析 event log。需要标准化 timestamp、activity 名称和 case ID 结构。
- Timestamps：所有日期和时间须保持统一格式（如
YYYY-MM-DD HH:MM:SS）。如有时区，统一为同一时区或 UTC，避免时序误读。点此查看我们支持的日期格式说明 - Activity 名称：不同系统业务活动名称各异，需统一命名，比如将“Approve Order”和“Order Approval”合并为标准名。
- Case IDs：确保 case ID 在各系统间结构统一，且每个流程实例有唯一标识。
5. 移除无关数据
并非所有系统活动或 event 都对 Process Mining 分析有用。后台任务或非流程相关 event 会干扰数据集清晰性。
- 过滤无关事件：剔除与分析流程无关的活动。如登录或无关管理操作应排除，防止流程 Map 杂乱。
- 聚焦核心活动：利用业务知识筛选关键 event，让数据集更具针对性。
6. 处理异常值与噪声
数据中的 outlier 或“噪声”可能让 Process Mining 结果失真。例如因偶发事件耗时极长的任务会误导分析。
- 识别异常值：用统计方法查找异常，比如远高于平均时长的活动。
- 判断去留：可依据业务需要，决定保留（如代表罕见但重要的流程问题）或去除，聚焦标准流程。
7. 保持 case 与活动顺序一致
Process Mining 核心是保证事件排序正确。顺序错误会误导分析工具判断。
- 检查活动顺序：活动需严格按照 timestamp 的递增排序。例如“Order Approved”不应比“Order Created”早。
- 按 timestamp 排序：按每个 case 的 timestamp 排序，确保事件顺序正确。
8. 创建 event log
数据清洗、格式化并一致后，需生成标准化 event log，作为 Process Mining 的核心分析数据。event log 包含：
- Case ID：唯一标识每个流程实例。
- Activity name：每个流程步骤的名称。
- Timestamp：活动发生的准确时间，保证事件有序。
- 可选字段：可根据分析需求增加活动责任人、部门、流程类别等额外信息。
9. 校验数据集
数据清洗与结构整理后，务必对数据集进行校验，确保其真实反映流程、可直接用于分析。
- 抽查流程：手动检查若干流程实例，确认数据合逻辑、事件顺序正确。
- 测试分析：如条件允许，用 Process Mining 工具试运行以发现潜在问题。
- 业务反馈：与流程专家沟通，确保数据集符合实际流程。
数据清洗与准备常用工具
多种工具可用于自动化数据清洗与准备流程。常用选项有：
- Python/Pandas：主流数据处理编程语言与库，可自定义数据清洗流程，支持去重、格式标准化等。
- Excel/Google Sheets：适合中小数据集，提供去重、筛选、格式编辑等便捷功能，易于业务人员操作。
- ETL 工具（Extract, Transform, Load）：如 Talend、Informatica、Apache Nifi，可自动完成跨系统数据集成、转换与导入 Process Mining 工具。
- OpenRefine：免费开源的数据清洗工具，快速整理杂乱数据、去重及标准化。
总结
数据清洗与准备是 Process Mining 生命周期中的关键步骤。确保数据集完整、一致且准确，可以避免误导性分析，并获得对流程运作的可行洞见。按本文档中的步骤，如去除重复、补齐缺失数据、格式标准化及创建规范 event log，可助力 Process Mining 项目挖掘最大价值。