activities() :活动
activities_to_eventlog() :从活动实例列表创建事件日志
activity_id() :活动分类器
activity_instance_id() :活动实例分类器
activity_labels() :获取活动标签向量
act_collapse() :将子流程的活动标签折叠成单个活动
act_recode() :重新编码活动标签
act_unite():联合活动标签
add_end_activity() add_start_activity() :将人工开始/结束活动添加到
10.cases() :案例
case_id() :案例分类器
case_labels() :获取案例标签的向量
case_list() :案例列表
durations() :持续时间
eventlog() ieventlog() :事件日志
filter_attributes():事件日志的通用过滤器功能
17.first_n():选择前 n 个活动实例
18.group_by_activity():活动 ID 上的组事件日志
19.group_by_activity_instance():活动实例 ID 上的组事件日志
20.group_by_case():案例 ID 上的组事件日志
22.group_by_resource_activity():资源和活动 ID 上的组事件日志
23.last_n():选择最后 n 个活动实例
24.lifecycle_id():生命周期分类器
25.mapping():映射
n_activities(),n_activities,n_activity_instances(),n_activity_instances,n_cases(),n_cases,n_events(),n_events,n_resources(),n_resources,n_traces(),n_traces,print(
26.print(
27.resources():资源
28.resource_id():资源分类器
29.resource_labels():获取资源标签向量
30.re_map():重新地图
31.set_case_id() set_activity_id() set_activity_instance_id() set_timestamp() set_resource_id() set_lifecycle_id():设置事件日志的各个属性
32.simple_eventlog() isimple_eventlog():简单事件日志
33.slice_activities():切片活动
34.slice_events():切片事件
35.summary(
36.timestamp():时间戳分类器
37.traces():痕迹
38.trace_list():跟踪列表
39.ungroup_eventlog():取消组合事件日志
提供了几个数据集
这个是关于process discovery 的包,例如Petri,因果网络
R 包“pm4py”的目标是在bupaR和 Python 库PM4Py之间架起一座桥梁。
processcheckR 的目标是支持基于规则的一致性检查。目前可以检查以下声明性规则:
1.contains: 活动发生 n 次或更多 2.contains_exactly: 活动恰好发生 n 次 3.absent: 活动不发生超过 n - 1 次 4.starts: 案例从活动开始 5.ends: 案例以活动结束 6.and: 两个活动总是同时存在的 7.succession: 如果活动 A 发生,B 应该在之后发生。如果 B 8.发生了,A 应该在之前发生过。 9.response: 如果活动 A 发生,B 应该在之后发生 10.precedence: 如果活动 B 发生,A 应该在之前发生 11.responded_existence:如果活动A发生,B也应该(已经)发生(ed)(即在A之前或之后)
过程监控,是一些shiny 程序
performance_dashboard(eventlog)
resource_dashboard(eventlog)
rework_dashboard(eventlog)
activity_dashboard(eventlog)
https://bupaverse.github.io/processmonitR/articles/processmonitR.html
用于构建 Petri 网的功能。Petri 网可以通过触发启用的转换来重放。执行处理程序将隐藏静默转换。还包括用于将 Petri 网可视化和将 Petri 网导出为 PNML 文件的功能。