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10.2 Process Mining con BupaR.R
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cat("\014")
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# Borrar Environment y consola y establecer working directory
rm(list = ls())
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### CARGAR LIBRERÍAS
#################################################################################
# install.packages("bupaR")
# install.packages("edeaR")
# install.packages("eventdataR")
# install.packages("processmapR")
# install.packages("processmonitR")
# install.packages("xesreadR")
# install.packages("petrinetR")
library(bupaR)
# library(dplyr)
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### LEER LOG
### TRANSFORMAR Y CONVERTIR A OBJETO BUPAR
#################################################################################
eventlog <- patients
sample <- eventlog %>%
arrange(patient, time, handling)
sample %>% head(n = 50) %>% print.data.frame()
#################################################################################
### ESTADÍSTICA BÁSICA
#################################################################################
summary(eventlog)
activities(eventlog)
cases(eventlog)
resources(eventlog)
traces(eventlog)
mapping(eventlog)
activity_id(eventlog)
activity_instance_id(eventlog)
case_id(eventlog)
lifecycle_id(eventlog)
resource_id(eventlog)
timestamp(eventlog)
n_activities(eventlog)
n_activity_instances(eventlog)
n_cases(eventlog)
n_events(eventlog)
n_resources(eventlog)
n_traces(eventlog)
#################################################################################
### ANÁLISIS EXPLORATORIO Y DESCRIPTIVO
#################################################################################
eventlog %>% activity_frequency(level = 'activity') %>% plot()
eventlog %>% trace_length(level = 'trace') %>% plot()
#################################################################################
### TRACE EXPLORER
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eventlog %>% group_by_case() %>% trace_explorer(cov = 1, type = 'frequent')
#################################################################################
### DOTTED CHARTS ACTIVIDADES
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eventlog %>% dotted_chart(x='absolute', sort='start', color='handling')
eventlog %>% dotted_chart(x='relative', sort='duration', units='days',
color='handling')
# eventlog %>% idotted_chart()
#################################################################################
### DOTTED CHARTS RECURSOS
#################################################################################
eventlog %>% dotted_chart(x='absolute', sort='start', color='employee')
eventlog %>% dotted_chart(x='relative', sort='duration', units='days',
color='employee')
#################################################################################
### VISUALIZACIONES DEL PROCESO
### PROCESO COMPLETO
#################################################################################
eventlog %>% process_map(type=frequency('absolute'))
eventlog %>% process_map(type=frequency('relative'))
eventlog %>% process_map(performance(mean, 'hours'))
#################################################################################
### TIEMPOS DE PROCESAMIENTO
#################################################################################
eventlog %>% processing_time('activity') %>% plot
eventlog %>% throughput_time('log') %>% plot
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### PARTICIPACIÓN DE RECURSOS
#################################################################################
eventlog %>% resource_involvement('resource') %>% plot
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### MATRIZ DE PRECEDENCIAS
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eventlog %>% precedence_matrix(type = 'absolute') %>% plot
eventlog %>% precedence_matrix(type = 'relative') %>% plot
#################################################################################
### MAPA DE RECURSOS
#################################################################################
eventlog %>% resource_map()