了解用于创建微件的用户界面，以可视化统计图或表中的数据，并了解如何使用。
侧边工具栏
数据列
此处列出了数据日志中的属性和指标收集中的指标。要配置小组件，请将项目从此处拖动到配置列中的 度量 和 维度 字段。
列顶部的搜索字段可帮助您找到所需的属性或指标。
配置列
在此处删除属性和指标，指定是否显示随时间变化的活动，并在必要时定义结果数。
如果所选度量和维不是有效的组合，请尝试不同的组合
将微件用于流程流
Objectives
After completing this lesson, you will be able to:
- 使用各种类型的微件，了解数据结构
- 利用不同的分析微件，更深入地了解你的流程
微件界面
数据结构
所有图表可视化的数据输入都是一个表，其中包含一个或多个字段以及一行或多行。因此，在 SAP Signavio Process Intelligence 中创建小部件时的缺省视图是一个表。
根据您的分析和可视化目标，您需要使用与数据（度量）相关的聚合属性值以及要对数据（维度）进行细分或分组的属性来配置此数据表。
例如，假设您想要确定不同客户类型（如"标准"和"溢价"）的订单下达到交货平均需要多长时间。然后，聚合周期时间的平均值为度量，客户类型为维度。
通过将不同的度量与不同的维组合，可以创建数据视图，用于根据需要可视化数据。
度量和维度
通常，查看数据时，维和度量将根据特性的类型进行分配，并且通常以下规则适用：
- 维度是定性的，换句话说，不是数字
- 度量是定量的，因此你可以对其执行聚合计算
在 SAP Signavio Process Intelligence 中
在此，维度是组成数据集的定性数据，称为事件日志属性。事件日志属性的示例为 'case_id'、'customer_id'、'customer_type'、'city' 和 'order_category'。可以使用维度将数据划分为多个类别，通常称为数据分组。
度量是从数据的定量特性派生的聚合值，例如：
- 由 COUNT(case_id) 计算的案例计数
- 平均订单金额，由 AVG(order_amount) 计算
要根据属性确定度量，首先选择该属性，然后选择计算来实现所需的聚合值。
如果没有分组维，度量将返回一个值。如果存在维，则为维中的每个不同组返回一个值。
为便于重用，预定义度量类型 指标 。
临界值
阈值有助于引起注意指标值，这些值高于或低于限制或超出特定范围。它们可用于显示图表、单个指标值或表的小部件。
您可以设置单个阈值或上限和下限阈值。这些阈值内部或外部的区域可以使用不同的突出显示颜色。
如何设置
- 对于统计图或值，选择微件上的省略号（更多操作）。对于表，选择齿轮图标（设置阈值），然后选择阈值。
- 在配置对话框中，选择阈值选项
- 为每个阈值指定值和标签。对于持续时间，指定周 (--w)、日 (-d)、小时 (--h) 和分钟 (--m) 的阈值。例如，八天的阈值指定为 01 w, 1 d, - - h, - - m。
- 例如，如果您愿意，请添加目标以指示目标值
- 您可以使用颜色栏重新分配背景颜色。要交换颜色分配，请选择 交换颜色顺序 。
- 确认保存
阈值示例
包含两个阈值和三个区域的图表
具有 3 个区域的表
具有两个阈值和一个目标的值
指标 (877) 显示为蓝色条。第二个条根据设置的颜色显示高于阈值、介于阈值和低于阈值的区域。此外，目标 (880) 可通过虚线显示。
分析流程流
通过流小部件，分析员可以了解和浏览"现有"流程流。
在 SAP Signavio Process Intelligence 中，每个分析都是通过使用分析小部件构建的。本课重点介绍通过回溯已执行事件可视化流程流（变式）的两个小部件。
流程发现
每个分析都从最重要的部分开始，即发现流程！在 SAP Signavio Process Intelligence 中，流程发现小部件侧重于可视化流程的不同已执行流（变式），并提供实际现状的概览。
选择播放按钮，观看 Process Discovery Widget 上的视频。
从事件的角度来看，每个调查的第一个小组件都会提供实际流程流的视图。它也可以是一个很好的入口点，可以初步了解事件的顺序。
让我们看一下下面的流程流图像。浏览流程发现中的主要流程流，并尝试回答以下问题。
案例研究（可选）
让我们看一下以下流程流的图像，或通过添加一些活动和顺序在流程发现中浏览此主要流程流。然后，尝试回答以下问题：
- 总共交付了多少件 T 恤衫？
- 装运多久失败一次？哪种装运失败更多，快递还是标准装运？
- 最不常见的活动是什么？
- 您是否已经注意到流程流中存在一些问题？
案例研究的结果！
显然，并非所有事情都如预期那样顺利。
有关交货金额的查找结果
我们看到，总共交付了 805 件衬衫。
失败装运的查找结果
我们发现，在 551 批标准装运中，有 106 批货物失败，55 批快运（共 415 次）失败。这表示标准装运经常出错。
发现最少的常见活动
已取消活动顺序仅计数 72 个事件，因此是我们数据集中最不常见的事件。
有关流程流中问题的结果
事情没有按计划进行。我们看到，货物在付款之前已装运，订单在打印后取消。
显然，并非所有事情都如预期那样顺利。此外，我们还发现了失败的装运和已取消的订单。现在，我们获得了对流程数据的初步洞察，我们希望通过确定重要的关键参数和 KPI 来进一步扩展分析。现在，我们知道流程的执行方式有多种。其中哪一项最耗时？还有多少存在？可以使用变式浏览器回答这些问题！
变式浏览器
可以将每个不同的事件流视为一个流程变式。变式浏览器，将其列出，并提供最常用/最昂贵变式的分析。
创建此小部件时，您可以决定是合格还是不合规来过滤结果，但这需要将 BPMN 链接到您的数据（我们在流程一致性部分中说明了如何执行此操作）。
查看变式浏览器小工具
案例研究（可选）
要根据变式调查流程流，变式浏览器小部件将是正确的选择！
- 重新打开调查。
- 创建变式浏览器小部件（确保设置为出现次数和案例）并回答以下问题：
- 最常见的变式是什么？描述流程流。
- 有多少百分比的情况属于最常见的变式？提示：将设置从数字更改为比率
- 前 3 个变式中，持续时间最高的流程步骤是什么？你能做一个假设，为什么需要这么长的时间？提示：您必须将其设置为周期时间
案例研究的结果！
有关最常见变式的查找结果
我们看到最常见的变式包括标准装运和数据集中所有案例的 228 (26%)。 如下所示：开始 → 接收客户订单 → 接收付款 → 装运货物标准 → 接收交货确认 → 结束
持续时间最长的变式的查找结果
我们还发现，考虑到前 3 个变式中包含的所有情况，从"装运货物标准"和"接收交货确认"之间的时间最长为 12 天。可能的解释可能是第一次装运失败，并且此活动中出现循环，这将花费很长时间。
