데이터 변환 및 매핑

사용하려는 데이터 원본를 선택하면 Power Query 편집기로 이동합니다. 쿼리 편집기는 데이터를 변환하는 강력한 도구입니다. 자세한 내용은 Power Query 사용자 인터페이스를 참조하세요.

데이터를 변환해야 하는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

• 기록되는 모든 활동 이름에 관심이 없을 수 있으므로 마이닝하려는 프로세스에 중요한 특정 활동 이름을 필터링하려고 합니다.

• 보다 설명적이고 이해하기 쉽게 일부 활동 이름의 이름을 변경할 수 있습니다. 데이터베이스에 있는 이름의 경우에는 그렇지 않은 경우가 많습니다.

• 전체 데이터 기록이 아닌 특정 날짜 범위에만 관심이 있을 수 있습니다.

• 케이스 ID에서 여러 ID 열을 결합할 수 있습니다. 이는 프로세스 마이닝에 사용하려는 ID가 존재하지 않거나 애플리케이션에 여러 ID의 조합일 때 수행되는 경우가 많습니다. 예를 들어 고객이 지원 티켓을 제출하면 지원 티켓이 여러 고객 서비스 상담원에게 할당될 수 있습니다. 각 에이전트가 각 티켓을 처리하는 방법을 분석하려면 에이전트 ID와 티켓 ID를 케이스 ID로 결합합니다.

활동 이름 필터링

1. 활동 이름 열 옆에 있는 캐럿을 선택하여 정렬 및 필터 메뉴를 불러옵니다.

2. 목록이 완전하지 않은 것 같습니다라는 메시지가 있는 경우 추가 로드를 선택하세요.

3. 분석할 활동 이름만 선택하세요. 제외하려는 이름을 선택 취소합니다.

   

4. 또는 고급 필터링을 위한 텍스트 필터 메뉴를 사용할 수 있습니다. 값으로 필터링하는 방법에 대한 자세한 내용은 열의 값으로 필터링을 참고하세요.

활동 이름 바꾸기

1. 활동 이름 열이 선택되었는지 확인하세요.
2. 도구 모음 위에서 변환 탭을 선택하세요.
3. 도구 모음에서 갑 치환을 선택합니다.
4. 찾을 값 아래에서, 치환하려는 데이터 원본에 표시된 대로 활동 이름을 입력하세요.
5. 바꿀 내용 아래에서 프로세스 맵에 표시할 활동 이름을 입력하세요.
6. 바꾸려는 모든 값에 대해 이 프로세스를 반복합니다.

총 레코드 수를 줄이세요

총 레코드 수를 줄이는 한 가지 전략은 최신 레코드만 사용하는 것입니다. 이렇게 하려면 먼저 데이터를 시간별로 정렬해야 합니다.

1. startTimestamp 열 옆에 있는 캐럿을 선택하여 정렬 및 필터 메뉴를 엽니다.

   

2. 가장 최근 레코드를 먼저 표시하려면 내림차순 정렬을 선택하세요.

3. 확인을 선택한 다음 도구 모음에서 행 유지를 선택합니다.

4. 행 수 아래에서 150000을 입력합니다.

5. 확인을 선택하여 상위 150,000개 행을 필터링합니다.

여러 ID 결합

Ctrl + 클릭을 사용하여 결합하려는 여러 열을 선택할 수 있습니다.

1. 변형 탭 도구 모음에서 열 병합을 선택하세요.
2. (선택 사항) 드롭 다운 목록에서 구분 기호를 선택합니다. 또는 없음을 선택할 수 있습니다.
3. 케이스 ID에 매핑할 때 선택할 수 있도록 이름을 변경(또는 생성된 기본 이름을 기록)합니다.

데이터 매핑

매핑은 어떤 열이 어떤 특성 유형(예: 케이스 ID, 활동 이름 또는 타임스탬프)에 매핑되는지 프로세스 마이닝 기능에 알려줍니다.

1. 매핑 화면으로 이동하려면 다음을 선택하세요.
2. 해당 열 옆에 있는 드롭다운 메뉴를 사용하여 해당 특성 유형을 선택합니다. 자세한 내용은 특성 유형 설명을 참조하세요.
3. CSV 파일 형식을 사용하여 Azure Data Lake Gen2에서 데이터를 수집하는 경우 데이터 형식 열의 드롭다운 메뉴를 사용하여 가져올 데이터 형식을 변경할 수 있습니다. 숫자 값이 있는 열의 경우 특성이 연속 값(예: 숫자로 설정된 송장 금액)인지 범주형 값(예: 텍스트로 설정된 자재 코드)인지 분석 용도를 고려하세요.
4. 케이스 ID, 활동 및 시작 타임스탬프는 분석을 계속하기 위한 필수 특성입니다.
5. 프로세스 분석을 시작하려면 저장 및 분석을 선택합니다.