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流程挖掘技术应用研究
资料介绍
一、流程挖掘技术概述
流程挖掘技术是数据科学与流程管理交叉融合的新兴领域，通过对信息系统中产生的事件日志数据进行分析，实现业务流程的可视化、监控与优化。该技术以事件日志为基础，结合数据挖掘算法与流程建模方法，揭示实际业务流程的运行规律，为企业流程改进提供数据支持。
二、核心技术模块
1. 事件日志预处理
对原始数据进行清洗、过滤和标准化处理，包括：
时间戳校准与格式统一
活动名称规范化
异常值检测与处理
案例ID关联与轨迹构建
2. 流程发现算法
主流算法包括：
α算法：基于因果关系的流程模型构建
启发式挖掘：处理噪声数据的概率模型
归纳矿工：平衡模型精确性与简洁性
深度学习模型：基于神经网络的复杂流程发现
3. 流程一致性检查
通过对齐算法比较实际流程与设计流程的偏差，量化分析：
流程遵循率
活动顺序偏差
资源分配异常
处理时间波动
4. 流程性能分析
关键指标监控：
流程周期时间分布
瓶颈活动识别
资源利用率
成本效益分析
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| 流程挖掘技术应用研究.docx | 18K |
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