流程挖掘和机器学习如何相互作用?

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subornaakter10
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流程挖掘和机器学习如何相互作用?

Post by subornaakter10 »

机器学习通常被集成到挖掘算法的过程中。机器学习技术的使用不仅可以记录事实或识别“过程词”,还可以深入洞察问题的本质。在流程挖掘的背景下,最常使用以下机器学习方法:

搜索关联规则 - 自动识别基本和特定流程路径 - 有助于理解执行任务的典型、非标准场景。

稳健的方法——自动检测时间、成本和频率的异常——可以识别在长时间聚合数据时可能不易察觉的突然变化。

时间序列分析 - 预测流程的执行时间和可接 菲律宾电话 受的偏差范围。这使得评估算法变异性的限制并确定是否需要干预成为可能。

可以通过哪些参数来比较流程挖掘系统?
现代 PM 工具与各种系统(ERP、CRM 等)兼容,并且可以集成到任何现有的 IT 基础设施中。选择提供商时,请考虑以下功能:

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分析事件日志以识别真实的业务流程。

进行合规性测试以检测异常情况。

提供有关偏离标准程序的员工的信息。

与公司现有软件和 IT 基础设施集成。

流程挖掘类系统的领先开发商包括:

塞洛尼斯(德国)。

拉娜实验室(德国)。

米尼特(斯洛伐克)。

QPR(芬兰)。

“Infomaximum”(俄罗斯)- 包含在国内软件注册中。

西格纳维奥(德国)。

迪斯科(荷兰)。

在竞争日益激烈和市场不稳定的环境中,PM 的使用正在成为成功业务战略的关键要素。通过顺应这一趋势,俄罗斯企业可以达到新的效率和竞争力水平,确保在国内和全球市场上的稳定地位。

文章作者
德米特里·斯维斯图诺夫
德米特里·斯维斯图诺夫
SEO 及开发部主管
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