В настоящее время тема Process Mining продолжает набирать популярность, и все больше применяется при поиске новых путей повышения эффективности бизнес-процессов, в оперативном анализе пилотных проектов и конечно же в задачах аудита. При выборе инструмента для разработки в рамках данной задачи важнейшими критериями становятся доступность, производительность, наличие сообщества.           В этой статье мы рассмотрим bupaR – open-source пакет для анализа бизнес-процессов на языке R. В качестве IDE использовалась RStudio.           Допустим, у нас уже есть файл (csv) журнала (лога) событий активностей пользователей в интернет-магазине. Воспользуемся пакетом readr для загрузки лога событий из данного файла и методом  activities_to_eventlog из bupaR для преобразования:            Теперь выведем сопоставление между идентификаторами событий и полями данных лога.           Выведем количество действий из лога событий.           Посмотрим сводные данные (метод summary):           Построим диаграмму частот действий на основе лога событий. Для этого воспользуемся функцией activity_frequency с параметром "activity", которая формирует свод по каждой активности (количество/частота) и на основе данного свода генерируем саму диаграмму (метод plot()).           Теперь построим карту процесса. Для этого нам понадобится метод process_map. В данном примере в качестве значения type используется функция frequency с параметром "relative_case" для отображения частоты в процентах (по умолчанию без задания параметров для process_map будут отображаться абсолютные величины)            По полученному графу видим, что 75%  поиска товаров в каталоге завершилось оформлением заказа и 50% - оплатой товара.            Построим карту процесса в плане производительности. Здесь используем в process_map функцию performance, определяемую двумя аргументами — это статистическая функция, применимая ко времени обработки (среднее — mean, медиана — median и т.д.), а так же единица времени (дни - "days", часы -"hours" , минуты -"mins" и т.д.).           В данном случае мы можем оценить этапы процесса по длительности. Например, этап поиска товаров занимает в среднем 22.82 минуты, а оформление 18.48 минут.           Теперь воспользуемся функцией фильтра filter_trim, которая обрезает для анализа лог событий, таким образом, что последовательность действий начинается с активности (активностей) start_activities и заканчивается активностью (активностями) end_activities. Построим карту процесса для последовательностей действий начинающихся с поиска товаров в каталоге и завершающихся оплатой товара.           Из полученного графа видим, что для покупателей, завершивших этап оплаты товара среднее время поиска товаров в каталоге существенно выше, чем для всех пользователей.           Так же в построении карты процесса существует возможность комбинировать вышеперечисленные подходы. Для этого в функции process_map необходимо задать параметры типов узлов и ребер графа процесса (type_nodes, type_edges).           BupaR даёт возможность рассмотреть бизнес-процесс под самыми разными углами. В сочетании с простотой освоения, кастомизацией (в частности, в построении карты процесса), широким набором полезных функций, и, конечно, огромными возможностями языка R, ориентированного на анализ данных и работу со статистикой, использование данного пакета видится отличным решением в проекте по анализу бизнес-процессов.     Профессиональное сообщество