数据分析流程

完整的数据分析流程包括四个阶段：

1. 数据集管理

支持的数据格式

• XES (eXtensible Event Stream)：流程挖掘标准格式
• CSV：支持自定义字段映射
• JSON：支持嵌套结构

数据字段要求

字段	必填	说明
case_id	是	案例标识符
activity	是	活动名称
timestamp	是	时间戳
resource	否	执行资源
cost	否	成本
org_unit	否	组织单元

数据集操作

• 导入数据：上传新的数据集
• 预览：查看数据内容和格式
• 分析：对数据集执行流程分析
• 删除：删除不需要的数据集

数据集状态

状态	说明
就绪	数据已就绪，可进行分析
上传中	数据正在上传处理中
错误	数据处理失败

2. 流程映射（可选，推荐跨数据集分析时使用）

跨数据集分析前，需配置字段映射：

• 智能映射建议：基于历史和字段相似度自动推荐
• 映射作业：后台执行，支持状态跟踪
• 版本管理：查看历史版本，支持回滚

详见 流程映射 完整指南。

3. 作业管理

创建分析作业

选择数据集后，可创建以下类型的分析作业：

• 流程发现：使用算法自动发现流程模型
• 一致性检查：将实际流程与标准流程对比
• 瓶颈分析：识别流程中的性能瓶颈
• 根因分析：分析瓶颈活动的根因（RCA）
• 聚合分析：跨数据集流程聚合分析

作业状态

状态	说明
queued	等待执行
running	执行中
succeeded	执行成功
failed	执行失败

4. 结果查看

分析完成后，可在作业详情页查看：

• 流程图可视化
• 变体分析结果
• 瓶颈分析报告
• 一致性检查结果
• 根因分析报告（AI 生成）

5. 高级分析功能

除基础分析外，平台还提供以下高级分析模块：

预测监控

基于机器学习模型，对业务流程中的风险进行实时预测和监控告警。

详见 预测监控 完整指南。

仿真分析

创建和运行不同的业务场景策略，通过模拟比较来优化流程决策。

详见 仿真分析 完整指南。