Wymagania
• Podstawowa znajomość języka programowania Python
• Podstawowa znajomość zagadnień Data Science
Audience
• Specjaliści Data Science
• Programiści Python zainteresowani poszerzeniem wiedzy o metody automatycznego odkrywania procesów oraz uzyskania wglądu w procesy na podstawie danych
Opis
Rozszerzenie analityki Process Mining przy użyciu narzędzi w języku Python pozwala na dużą elastyczność gdy wymagany jest głębszy wgląd w dane pochodzące z procesów. Sam Process Mining (pl. Eksploracja procesów) to technika, która stosuje algorytmy do dzienników zdarzeń w celu analizy procesów biznesowych. Eksploracja procesów łączy dane z procesami i zapewnia wgląd w trendy i wzorce wpływające na wydajność procesu.
Plan szkolenia
Wprowadzenie
Przegląd Process Mining
• Przykłady analiz
• Typy notacji używanych w Process Mining
• Dane (Dzienniki zdarzeń)
• Standard danych XES
Process Mining w Python
• biblioteka PM4Py
• Struktury danych na potrzeby procesów
• Algorytmy odkrywania procesów (algorytm alfa, alfa+, …)
Ćwiczenia
• ETL (Extract, Transform, Load) dla Process Mining
• Directly-Follows Graphs
• Inductive Process Mining
• Wizualizacja modeli procesów
• Wizualizacja analiz
• Process model metrics - confusion matrix, fitness and precision
• Badanie zgodności
• Sojourn time vs waiting time
• bottlenecks
Podsumowanie i wnioski